分布式系统关键技术:全栈监控

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分布式系统关键技术:全栈监控

首先,我们需要一个全栈系统监控的东西。它就像是我们的眼睛,没有它,我们就不知道系统到底发生了什么,我们将无法管理或是运维整个分布式系统。所以,这个系统是非常非常关键的。

而在分布式或 Cloud Native 的情况下,系统分成多层,服务各种关联,需要监控的东西特别多。没有一个好的监控系统,我们将无法进行自动化运维和资源调度。

这个监控系统需要完成的功能为:

  • 全栈监控;
  • 关联分析;
  • 跨系统调用的串联;
  • 实时报警和自动处置;
  • 系统性能分析。

多层体系的监控

所谓全栈监控,其实就是三层监控。

  • 基础层:监控主机和底层资源。比如:CPU、内存、网络吞吐、硬盘 I/O、硬盘使用等。
  • 中间层:就是中间件层的监控。比如:Nginx、Redis、ActiveMQ、Kafka、MySQL、Tomcat 等。
  • 应用层:监控应用层的使用。比如:HTTP 访问的吞吐量、响应时间、返回码,调用链路分析,性能瓶颈,还包括用户端的监控。
分布式系统关键技术:全栈监控

这还需要一些监控的标准化。

  • 日志数据结构化;
  • 监控数据格式标准化;
  • 统一的监控平台;
  • 统一的日志分析。

什么才是好的监控系统

这里还要多说一句,现在我们的很多监控系统都做得很不好,它们主要有两个很大的问题。

  1. 监控数据是隔离开来的。因为公司分工的问题,开发、应用运维、系统运维,各管各的,所以很多公司的监控系统也是各是各的,完全串不起来。
  2. 监控的数据项太多。有些公司的运维团队把监控的数据项多做为一个亮点到处讲,比如监控指标达到 5 万多个。老实说,这太丢人了。因为信息太多等于没有信息,抓不住重点的监控才会做成这个样子,完全就是使蛮力的做法。

一个好的监控系统应该有以下几个特征。

  • 关注于整体应用的 SLA。主要从为用户服务的 API 来监控整个系统。
  • 关联指标聚合。 把有关联的系统及其指标聚合展示。主要是三层系统数据:基础层、平台中间件层和应用层。其中,最重要的是把服务和相关的中间件以及主机关联在一起,服务有可能运行在 Docker 中,也有可能运行在微服务平台上的多个 JVM 中,也有可能运行在 Tomcat 中。总之,无论运行在哪里,我们都需要把服务的具体实例和主机关联在一起,否则,对于一个分布式系统来说,定位问题犹如大海捞针。
  • 快速故障定位。 对于现有的系统来说,故障总是会发生的,而且还会频繁发生。故障发生不可怕,可怕的是故障的恢复时间过长。所以,快速地定位故障就相当关键。快速定位问题需要对整个分布式系统做一个用户请求跟踪的 trace 监控,我们需要监控到所有的请求在分布式系统中的调用链,这个事最好是做成没有侵入性的。

换句话说,一个好的监控系统主要是为以下两个场景所设计的。

“体检”

  • 容量管理。 提供一个全局的系统运行时数据的展示,可以让工程师团队知道是否需要增加机器或者其它资源。
  • 性能管理。可以通过查看大盘,找到系统瓶颈,并有针对性地优化系统和相应代码。

“急诊”

  • 定位问题。可以快速地暴露并找到问题的发生点,帮助技术人员诊断问题。
  • 性能分析。当出现非预期的流量提升时,可以快速地找到系统的瓶颈,并可以帮助开发人员深入代码。

只有做到了上述的这些才能是一个好的监控系统。

如何做出一个好的监控系统

下面是我认为一个好的监控系统应该实现的东西。

  • 服务调用链跟踪。这个监控系统应该从对外的 API 开始,然后将后台的实际服务给关联起来,再将这个服务的依赖服务给关联起来,直到最后一个服务(如 MySQL 或 Redis),这样就可以把整个系统的服务全部都串连起来了。这个事情的最佳实践是 Google Dapper 系统,其对应于开源的实现是 Zipkin。对于 Java 类的服务,我们可以使用字节码技术进行字节码注入,做到代码无侵入式。

如下图所示(截图来自我做的一个 APM 的监控系统)。

分布式系统关键技术:全栈监控
  • 服务调用时长分布。使用 Zipkin, 可以看到一个服务调用链上的时间分布,这样有助于我们知道最耗时的服务是什么。下图是 Zipkin 的服务调用时间分布。
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  • 服务的 TOP N 视图。所谓 TOP N 视图就是一个系统请求的排名情况。一般来说,这个排名会有三种排名的方法:a)按调用量排名,b) 按请求最耗时排名,c)按热点排名(一个时间段内的请求次数的响应时间和)。
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  • 数据库操作关联。对于 Java 应用,我们可以很方便地通过 JavaAgent 字节码注入技术拿到 JDBC 执行数据库操作的执行时间。对此,我们可以和相关的请求对应起来。
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  • 服务资源跟踪。我们的服务可能运行在物理机上,也可能运行在虚拟机里,还可能运行在一个 Docker 的容器里,Docker 容器又运行在物理机或是虚拟机上。我们需要把服务运行的机器节点上的数据(如 CPU、MEM、I/O、DISK、NETWORK)关联起来。

这样一来,我们就可以知道服务和基础层资源的关系。如果是 Java 应用,我们还要和 JVM 里的东西进行关联,这样我们才能知道服务所运行的 JVM 中的情况(比如 GC 的情况)。

有了这些数据上的关联,我们就可以达到如下的目标。

  1. 当一台机器挂掉是因为 CPU 或 I/O 过高的时候,我们马上可以知道其会影响到哪些对外服务的 API。
  2. 当一个服务响应过慢的时候,我们马上能关联出来是否在做 Java GC,或是其所在的计算结点上是否有资源不足的情况,或是依赖的服务是否出现了问题。
  3. 当发现一个 SQL 操作过慢的时候,我们能马上知道其会影响哪个对外服务的 API。
  4. 当发现一个消息队列拥塞的时候,我们能马上知道其会影响哪些对外服务的 API。

总之,我们就是想知道用户访问哪些请求会出现问题,这对于我们了解故障的影响面非常有帮助。

一旦了解了这些信息,我们就可以做出调度。比如:

  • 一旦发现某个服务过慢是因为 CPU 使用过多,我们就可以做弹性伸缩。
  • 一旦发现某个服务过慢是因为 MySQL 出现了一个慢查询,我们就无法在应用层上做弹性伸缩,只能做流量限制,或是降级操作了。

所以,一个分布式系统,或是一个自动化运维系统,或是一个 Cloud Native 的云化系统,最重要的事就是把监控系统做好。在把数据收集好的同时,更重要的是把数据关联好。这样,我们才可能很快地定位故障,进而才能进行自动化调度。

分布式系统关键技术:全栈监控

上图只是简单地展示了一个分布式系统的服务调用链接上都在报错,其根本原因是数据库链接过多,服务不过来。另外一个原因是,Java 在做 Full GC 导致处理过慢。于是,消息队列出现消息堆积堵塞。这个图只是一个示例,其形象地体现了在分布式系统中监控数据关联的重要性。

小结

回顾一下今天的要点内容。首先,我强调了全栈系统监控的重要性,它就像是我们的眼睛,没有它,我们根本就不知道系统到底发生了什么。随后,从基础层、中间层和应用层三个层面,讲述了全栈监控系统要监控哪些内容。然后,阐释了什么才是好的监控系统,以及如何做出好的监控。最后,欢迎你分享一下你在监控系统中的比较好的实践和方法。

下一篇文章中,我将讲述分布式系统的另一关键技术:服务调度。

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