18、架构-可观测性之聚合度量

聚合度量

聚合度量是指对系统运行时产生的各种指标数据进行收集、聚合和分析,以了解系统的健康状况和性能表现。聚合度量是可观测性的关键组成部分,通过对度量数据的分析,可以及时发现系统中的异常和瓶颈。以下是对聚合度量各个方面的详细解析,并结合具体的数据案例和技术支撑。

指标收集

收集系统运行时产生的各种指标数据是聚合度量的基础。常见的指标包括CPU使用率、内存使用率、请求处理时间、请求数、错误率等。以下是指标收集的几个关键点:

  1. 应用级指标:通过代码埋点的方式收集应用级的指标数据,如请求数、请求处理时间、错误率等。例如,使用Micrometer框架可以方便地收集Spring Boot应用的各种指标数据:

    import io.micrometer.core.instrument.MeterRegistry;
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.stereotype.Service;
    
    @Service
    public class MetricsService {
    
        private final MeterRegistry meterRegistry;
    
        @Autowired
        public MetricsService(MeterRegistry meterRegistry) {
            this.meterRegistry = meterRegistry;
        }
    
        public void processRequest() {
            meterRegistry.counter("requests.total").increment();
            long startTime = System.currentTimeMillis();
            try {
                // 处理请求的逻辑
            } finally {
                long endTime = System.currentTimeMillis();
                meterRegistry.timer("requests.latency").record(endTime - startTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
            }
        }
    }
    

    在上述代码中,通过MeterRegistry对象收集请求数和请求处理时间。每次处理请求时,都会记录请求的总数和处理时间。

  2. 系统级指标:通过系统工具或代理程序收集系统级的指标数据,如CPU使用率、内存使用率、磁盘IO、网络流量等。例如,使用Prometheus Node Exporter可以收集各种系统级的指标数据,并暴露给Prometheus进行拉取:

    node_exporter --web.listen-address=":9100"
    

    运行node_exporter后,可以通过http://localhost:9100/metrics访问系统指标数据,这些数据会被Prometheus定期拉取并存储。

  3. 自定义指标:除了常见的应用级和系统级指标,还可以根据具体需求定义和收集自定义的指标数据。例如,在电商系统中,可以收集每分钟的订单数、每秒的支付成功率等业务指标。以下是一个自定义业务指标的示例:

    import io.micrometer.core.instrument.MeterRegistry;
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.stereotype.Service;
    
    @Service
    public class BusinessMetricsService {
    
        private final MeterRegistry meterRegistry;
    
        @Autowired
        public BusinessMetricsService(MeterRegistry meterRegistry) {
            this.meterRegistry = meterRegistry;
        }
    
        public void recordOrder() {
            meterRegistry.counter("orders.count").increment();
        }
    
        public void recordPaymentSuccess() {
            meterRegistry.counter("payments.success").increment();
        }
    }
    

    在上述代码中,通过MeterRegistry对象收集订单数和支付成功率的业务指标。每次记录订单或支付成功时,都会更新相应的指标数据。

技术支撑和数据案例

在某大型互联网公司,使用Prometheus和Micrometer框架收集各种指标数据。通过在应用代码中埋点,收集请求数、请求处理时间、错误率等应用级指标;通过Prometheus Node Exporter收集CPU使用率、内存使用率等系统级指标。最终,这些数据被统一存储在Prometheus中,供后续分析和监控使用。

存储与查询

收集到的指标数据需要高效的存储和查询,以便后续进行分析和监控。以下是存储与查询的几个关键点:

  1. 时序数据库:指标数据通常是按时间顺序产生的,适合存储在时序数据库中。常用的时序数据库包括Prometheus、InfluxDB等。时序数据库具有高效的写入和查询性能,适合大规模指标数据的存储和查询。

    • Prometheus:Prometheus是一个开源的时序数据库,专为监控和报警设计。它具有多维数据模型,支持强大的查询语言PromQL,能够高效地存储和查询指标数据。

    • InfluxDB:InfluxDB是另一个流行的时序数据库,具有高效的存储和查询性能。它支持SQL-like的查询语言,适合复杂的查询和分析场景。

  2. 数据压缩和存储策略:由于指标数据量大且持续增长,需要采用数据压缩和合理的存储策略,以降低存储成本和提高查询效率。例如,可以配置Prometheus使用块存储和压缩算法,降低存储空间占用:

    storage:
      tsdb:
        retention: 15d
        wal-compression: true
    

    以上配置表示将Prometheus的存储保留时间设置为15天,并启用WAL(Write-Ahead Log)压缩,以减少存储空间占用。

  3. 高效查询:为了支持实时监控和分析,需要对指标数据进行高效的查询。例如,Prometheus支持多种查询方式和聚合函数,可以快速查询和聚合指标数据:

    # 查询过去5分钟内的请求数
    sum(rate(requests_total[5m]))
    

    在上述PromQL查询中,使用sumrate函数统计过去5分钟内的请求数,通过聚合查询快速获取关键指标数据。

技术支撑和数据案例

在某金融系统中,使用Prometheus作为时序数据库,存储各种指标数据。通过配置数据压缩和存储策略,降低存储成本和提高查询效率。最终,通过Prometheus的多种查询方式和聚合函数,实现对系统运行状态的实时监控和分析。

监控与预警

通过对聚合度量数据的监控和预警,可以及时发现系统中的异常和瓶颈,确保系统的稳定运行。以下是监控与预警的几个关键点:

  1. 可视化监控:使用可视化工具对指标数据进行展示,可以更直观地了解系统的运行状态。常用的可视化工具包括Grafana、Kibana等。例如,使用Grafana展示Prometheus的指标数据:

    datasources:
      - name: Prometheus
        type: prometheus
        access: proxy
        url: http://localhost:9090
    

    在上述Grafana配置中,通过Prometheus数据源获取指标数据,并通过Grafana的仪表盘进行展示,可以直观地监控系统运行状态。

  2. 预警规则:根据业务需求和系统运行状况,配置预警规则。当指标数据超过设定的阈值时,触发预警并通知相关人员。例如,在Prometheus Alertmanager中配置预警规则:

    groups:
      - name: example
        rules:
        - alert: HighRequestLatency
          expr: requests_latency_seconds_count > 0.5
          for: 1m
          labels:
            severity: warning
          annotations:
            summary: "High request latency"
            description: "The request latency is above 0.5 seconds for more than 1 minute."
    

    在上述预警规则中,当请求延迟超过0.5秒并持续1分钟时,会触发预警。

  3. 通知渠道:当预警触发时,需要通过多种渠道通知相关人员,以便及时处理问题。常用的通知渠道包括邮件、短信、Slack、微信等。例如,在Prometheus Alertmanager中配置邮件通知:

    route:
      receiver: "email"
    receivers:
      - name: "email"
        email_configs:
          - to: "[email protected]"
            from: "[email protected]"
            smarthost: "smtp.example.com:587"
            auth_username: "alertmanager"
            auth_password: "password"
    

    在上述配置中,当预警触发时,会通过邮件通知运维人员,确保问题能够及时处理。

技术支撑和数据案例

在某大型互联网公司,使用Prometheus和Grafana实现可视化监控,通过配置预警规则和通知渠道,实现对系统运行状态的实时监控和预警。当系统指标超过阈值时,立即通过邮件和Slack通知相关运维人员,确保系统问题能够及时处理。

扩展学习

为了更深入地理解和掌握聚合度量,可以参考以下资源和工具:

  1. Prometheus:了解如何使用Prometheus收集、存储和查询指标数据。
  2. Micrometer:学习如何在Spring Boot应用中集

你可能感兴趣的:(架构,java,python,后端,架构)