java服务端监控平台设计

Posted by arganzheng | June 8, 2015

需求

  1. 功能性监控(availability)：我们希望能够及时的发现线上的bug，异常。
  2. 性能监控与调优(performance)：我们希望能够识别可能的性能瓶颈，并且有数据支撑方便对性能进行调优。比如慢速SQL，缓存命中率，链接池等。
  3. 预警报警：我们希望能够第一时间收到线上异常，进行处理。
  4. 辅助线上故障定位、故障分析
  5. 运维支持：我们系统能够有数据支撑我们进行容量规划、报警和扩容，等。
  6. 自动化运维：比如自动扩容；或者根据监控的数据和配置的SLA进行服务降级。等等。

性能监控平台

  1. 提供一站式的性能数据收集、计算、存储和展示服务
  2. 支持自定义的数据指标名称和数据纬度
  3. 提供任意指标任意纬度的实时数据查询

监控对象

1、模块调用监控（URI监控）

  • URI
  • 调用总数
  • 最大并发
  • 总耗时
  • 平均耗时
  • 最快
  • 最慢
  • 错误数
  • URIProfile（每个URL访问的具体调用信息，即使Tracer功能）
    • URI请求方法
    • 类型：Service/URL/DAO/IBATIS
    • 总数
    • 总耗时
    • 平均耗时
    • 耗时
    • 错误数

2、Spring监控

  • 类
  • 方法
  • 调用次数
  • 总耗时
  • 平均耗时
  • 最大并发
  • 最慢
  • 错误次数

3、数据源监控

  • 链接池中链接数
  • 链接池链接数峰值
  • 池中连接数峰值时间
  • 活跃连接数
  • 活跃连接数峰值

4、JDBC访问统计监控

  • SQL语句
  • 执行数
  • 执行时间
  • 错误数
  • 读取行数
  • 更行行数

5、Exception监控

  • 异常类型：java.io.IOException, etc.
  • 异常方法：
  • URI
  • 产生时间
  • 异常数量
  • 堆栈信息

6、JVM监控

  • Overview
  • Threading
  • GC
  • CPU
  • Heap

7、其他信息

  • 业务自定义信息，比如订单数量，支持成功数，点击次数，下载次数，等。
  • Cache命中率
  • 队列大小
  • …

监控方案设计

监控方案决策

1、每个应用自监控或者统一上报监控？

应用自监控，就是每个应用实例的监控数据存放在应用本身，比如一个Map。然后通过JMX或者其他方式暴露出去。然后开发人员可以通过JConsole或者API（一般是Web界面）得到这些监控数据。比如Druid就是这种做法。访问: hk01-xxxx-mob03.hk01:8090/druid/index.html 得到hk01-xxxx-mob03.hk01:8090这个应用的监控数据。

而统一上报监控方式，就是所有的应用监控数据都上报到监控中心，由监控中心负责接收、分析、合并、存储、可视化查询、报警等逻辑。这种方式是瘦客户端模型，客户端的职责就是埋点上报监控数据。所有的监控逻辑都在中心处理。

结论

自监控的话实现起来简单，并且没有与监控中心的网络交互，性能也会好很多。但是缺点就是缺乏全局的统计和监控。从实用角度来说还是集中式监控好一些。

2、如何避免key冲突？如何区分各个应用实例？

为了监控简单，我们希望监控项是不需要预定义的，监控项是一个 key => value 的形式。其中key是监控项的唯一ID，而value可以为数值类型（比如counter, timeInterval），文本类型（如exceptionMessage）。 如果不预定义监控项，那么就是由客户端按需创建key，然后上报 监控项， 服务器检测如果改监控项不存在就创建，否则根据监控项类型进行相应的操作（叠加 for counter，计算平均值 for timer等）。 这个特性很方便客户端监控自动化，但是这样也带来两个可能的问题：

  1. 不同的应用，有可能上报一样的key，这样会导致监控项冲突。
  2. 想要查看相同的应用的不同实例的上报情况。这种情形主要发生在查找集群短板的时候。Dragoon的监控上也有实例筛选项。

但是最理想的情况是我们既希望能够合并统计,又希望能够在需要的时候区分查看。比如我们希望统计NanTianMen这个应用的所有实例的监控数据,同时又希望能够单独查看每个实例的监控数据。Google和OpenTSDB提供了一种解决方案——对metrics打tags。这样相同key的 metrics会合并统计,又可以根据tags进行区分。对于上面的例子,假如上报的metric含有一 个host=xxx的tag和一个port=xxx的tag就可以区分出来了。但是这种情况会导致key对应的 数据特别多。根据tag过来会影响查询速度。所以需要trade off。

结论

对于key冲突，可以强制每个应用的客户端必须分配一个独立的appName/projectName `作为前缀。这个是合理的要求，这个appName也有利于区分应用各自的监控。如果出于安全考虑，不同应用还应该有appKey。 对于同一个应用不同实例的区分，可以在上报接口增加上报来源作为tag。可以让应用传递参数，也可以自动根据ip来。比如Google和OpenTSDB就是通过对metrics打tags来解决这个问题。这样相同key的 metrics会合并统计,又可以根据tags进行区分。对于上面的例子,假如上报的metric含有一个host=xxx的tag。但是这种情况会导致key对应的数据特别多。根据tag过来会影响查询速度。所以需要tradeoff。比如OpenTSDB就是支持并且要求必须有一个tag，比如host=webserver01。

3、监控中心与客户端应用之间要不要通过本地Agent上报？

采用集中式监控中心，意味着客户端与监控中心有交互。很多监控平台，比如阿里的Dragoon、新浪微博的Watchman，Stackify都是有个本地agent的概念。Agent是OPS安装系统的时候预先安装好，每台机器一个Agent，负责该机器的所有监控数据上报。相当于应用与监控中心之间的一个通讯网关。应用通过JMX获取采集的数据，然后将数据上报给Agent，Agent再统一上报给Monitor。

这样的好处就是Client上报速度非常的快，而且基本不会失败。另外，同一机器上的多个client可以共用一个Agent通讯。而且Agent往往还承当了一个角色，就是主动收集机器监控信息（拉的方式）。缺点是需要预先按照Agent。所有也有很多监控平台是不走Agent的，直接client上报监控中心的方式。比如腾讯的ITIL和模块调用监控、Etsy的StatsD、Google的Cloud Monitor。大部分处于性能的考虑都是走UDP协议的，Google估计是因为是开发平台，走的是HTTP协议(Thus TCP协议)。这种方式简化了对客户端的预设要求和监控逻辑，实现起来比较简单。

结论

如果客户端与监控中心网络顺畅的情况下，绕开agent会简单很多。如果跨机房上报，那么异步化可能是很有必要的。采用agent是一个不错的方案。

4、存储最终状态还是事件序列

比如监控一个URL的请求数，每次+1，最终我们能够得到请求总数。这样的好处是节省存储空间和计算时间。但是由于只有一个最终状态，我们没有办法得到在什么时间段请求数最多。于是有另一种记录方式：对于每次请求都记录一次，而不是简单的+1。然后我们根据所有的签到记录，就可以统计出总请求数，和分布状况。但是缺点也很显然，就是浪费存储，并且每次都需要执行统计计算。

结论

最终状态还是弱了一些，事件序列会好一些，存储可以采用HBase这样的分布式存储系统，性能问题可以采用预聚合等方式解决。Google Cloud Monitor就是采用这个这种方式的：

The Google Cloud Monitoring API lets you access monitoring data for Google Cloud services. The data is organized as metrics and stored as data points that represent information at a specific time or over a specific time period. Examples include the current CPU utilization of your virtual machine, the number of requests received by you web server, or custom metrics you define yourself. A list of data points measured at successive times is called a time series.

不过对于Counter类型的统计，确实可以考虑只是存储最终状态的。因为这种类型的metric，一般要的就是快速得到最终的状态，并且可能会有相应的报警策略。如果每次都要汇总，性能上往往不可接受。

5、数据模型

数据模型非常重要，它决定了监控系统的能力。比如我们为什么不使用NOAH，其中一个原因就是NOAH的监控项只是简单的key-value形式。当然，它会自动记录请求源IP。但是其他的参数，比如应用等，就没有办法上报存储了。

根据上面的描述，其实我们的metrics基本就是抽象为带tags/labels标签的key-value格式。这个也是Google Cloud Monitor和OpenTSDB对metrics的定义:

  • key
  • timestamp
  • value - 这个OpenTSDB支持数值型的:integer和floating point。而Google Cloud Monitor支持的类型要丰富一些,见下面描述。
  • tag(s) - A key/value pair consisting of a tagk (the key) and a tagv (the value). OpenTSDB要求至少要有一个tag。

Google Cloud Mnoitor对Metric进行分类,支持的metricType有(@see metric-types):

  • cumulative: The value is a total, accumulated since a given start time. For example, the total number of errors detected since a process started.
  • delta: The value is a change over a specified time period. For example, the number of errors detected in a minute.
  • gauge: The value is an instantaneous sample of a continuously-varying metric at a specific time. For example, a CPU’s current temperature.

而metric的valueType有:

  • bool: A Boolean value, either “true” or “false”.
  • distribution: A distribution, consisting of a list of buckets and optionally an underflow bucket and an overflow bucket. Each bucket has an upper bound, a lower bound, and a count. The distribution can be used to create a histogram.
  • double: A double-precision floating-point value.
  • int64: An integer value in the range [-263..263-1].
  • string: A Unicode string with backslash escaping.

6、 数据存储

因为Events或者Metrics的特殊性，一般都会采用一种专门的存储结构——Distributed time series database。比较有名的开源产品有如下这些:

  1. RRD(round-robin-database): RRDtool使用的底层存储。C语言编写的。性能比较高
  2. whisper: Graphite底层的存储,Python写的
  3. prometheus: An open-source service monitoring system and time series database. 目前只有单机版本。
  4. InfluxDB: 开源distributed time series, metrics, and events database。Go语言编写, 不依赖于其他外部服务。底层支持多种存储引擎，目前是LevelDB, RocksDB, HyberLevelDB和LMDB(0.9之后只支持Bolt，最新版本采用了自己写的存储引擎)。
  5. OpenTSDB: 基于HBase编写的Time Series Database
  6. kairosdb: OpenTSDB的改善版，底层存储引擎是Cassandra。
  7. Heroic: Kairosdb的改善版，Spotify公司开源的时序数据库（Spotify的监控框架），引入了ElasticSearch作为元数据索引。目前还处于不稳定状态。

具体可以参考这篇论文: tsdb: A Compressed Database for Time Series。

结论

如果要存储事件序列，那么InfluexDB和OpenTSDB是个非常不错的选择。都是可扩展，分布式存储，文档很详细，还是开源的。 influexDB 0.9.0之后支持tag，使用风格跟Google Cloud Monitor很相似，而且支持String类型。并且最重要的是不需要额外搭建HBase(Thus Hadoop & Zookeeper)，看起来非常值得期待，不过笔者曾经试过0.9.6版本的InfluxDB用来存储我们的接口响应时间，结果根本撑不住（InfluxDB becomes unavailable after heavy insert load）个人觉得这个产品还是太年轻，还没有到产品级别。OpenTSDBvalue不支持String类型，这意味着日志不能上报到OpenTSDB，需要另外处理。

由于这个比较复杂而且非常重要，我们在后面再单独详细讨论。

7、如果服务器挂掉了，统计数据怎么处理？缓存本地，等服务器起来再发送？还是丢弃？

前期可以先丢弃，后续要缓存起来。受影响比较大的是counter接口。

存储的话，可以考虑使用本地存储在RRD文件或者BDB中，或者消息队列中(RabbitMQ, ie.)，最后再异步批量上报给中心的TSDB。

timestamp	metrics 	value 	tags..
1366399993 mysql.Binlog_cache_disk_use 0 host=mydb.example.com
1366399993 mysql.Bytes_received 19453687 host=mydb.example.com
1366399993 mysql.Bytes_sent 1238166682 host=mydb.example.com

8、网络通信和协议

如何高性能的接收大量客户端的上报请求。以及使用什么通讯协议。

有几种选择：

  • HTTP
  • TCP
  • UDP: fire and forget, 主要需要注意MTU问题。

同时要考虑同步和异步接口。

应用监控平台概要设计

初步决定采用基于metrics上报的中心监控(无Agent)模式。

业务监控流程

  1. 业务对需要监控的地方埋点监控逻辑
  2. 监控统计数据通过某种方式上报到监控中心（或者监控中心通过某种方式采集业务监控数据）
  3. 监控中心对监控数据提供可视化查询界面，方便查看监控结果
  4. 如果监控结果满足配置的报警条件，会自动通知相关的负责人进行处理

监控系统模块

1、Client

主要职责是提供便利的方式让用户添加监控项。包括如下几个模块：

  1. Metrics 监控项：counter, timer, etc.
  2. AOP拦截配置或者注解方便业务埋点(提供缺省的采集实现，业务通过配置开启相应的监控项)
  3. 监控数据上报客户端(Reporter)
  4. 当监控中心挂掉的时候，将消息先存储在本地(BDB?)

2、监控中心(MonitorCenter)

监控中心应该提供接收客户端监控统计数据的上报接口。接收数据包，并且对这些数据进行存储，分析和可视化。 可抽象为一个事件状态机，接收客户端发送的事件，对事件进行响应。主要包含如下模块：

  1. 上报API接口服务(事件接收器，receive packets, UDP is prefered)
  2. 事件处理器
    • EventHandlers, Pipeline模式
    • 内建的EventHandler: metrics(increment counters, timer, etc.)、Storage(periodically save the metrics to disk)、Analizer、Notifier
  3. 缓存和存储：对事件进行存储(需要考虑性能和容量)
  4. 定时任务处理器：Triggers, Actions, Scheduler
  5. 可视化界面(dashboards)：Visualizer
  6. 配置管理界面，配置事件相应的负责人 && 事件处理工作流程。

上报API接口

  1. Counter接口: A counter is a value that never decreases.

     void increment(String key);
 void increment(String key, Integer delta);

  2. Gauges接口：A gauge is a value that has a discrete value at any given moment, like “heap_used” or “current_temperature”.

     void addGauge(String key, Double value);

  3. Metrics接口：A metric is tracked via distribution, and is usually used for timings. Metrics are collected by tracking the count, min, max, mean (average), and a simple bucket-based histogram of the distribution. This distribution can be used to determine median, 90th percentile, etc.

     void addMetric(String key, T value);

    其中针对时间的监控可以提供一个便利函数：

     void addTimeMetric(String key, long timeInMillis);

  4. 日志上报接口: A label is just a key/value pair of strings, usually used to report a subsystem’s state, like “boiler=offline”.

     void log(LoggerLevel level, String key, String message);

They have no real statistical value, but can be used to raise flags in logging and monitoring. 增加一个日志级别，可以根据日志级别来做相应的action。

大概是这样子的使用方式：

import me.arganzheng.study.monitor.*;

Agent agent = new Agent("yourAppName");

agent.increment("myapp.login");
agent.gauge("heap_free", 8675309);
agent.time("some.longProcess", new Runnable() {
	public void run() {
        // Do something....
    });
agent.addMetric("Maintenance Now.", 600);

可以考虑使用注解简化客户端上报逻辑newrelic：

@Trace(metricName=”YouMetricName”)

By default, the metric name will include the class name followed by the method name

时序数据库讨论

这里我们以两大开源的时序数据库：influxDB和OpenTSDB做对比讨论。

就文档看起来，influexDB使用起来更像传统的RDB。需要创建DB，但是不需要schema，columns是动态创建的。感觉columns就是OpenTSDB的tags键值对。

InfluxDB的抽象更类似于传统的关系型数据库，只是schemeless：Database, shard space, series(table), column。

写入格式：

  • OpenTSDB: <tagk1=tagv1[ tagk2=tagv2 ...tagkN=tagvN]>
  • influxDB: name [columns] [points]。其中timestamp由服务端生成。columns和points类似于SQL的insert columns values(..)语法。

例如：统计mysql.Bytes_received，

OpenTSDB是这样子：

1385327470774 mysql.Bytes_received 19453687 host=mydb.example.com app=mysql

HTTP格式是：

{
    "metric": "mysql.Bytes_received",
    "timestamp": 1385327470774,
    "value": 19453687,
    "tags": {
       "hostName": "mydb.example.com",
       "app": "mysql"
    }
},

influxDB则是：

[
  {
    "name" : "mysql.Bytes_received",
    "columns" : ["app", "value", "host"],
    "points" : [
      ["mysql",19453687, "mydb.example.com"]
    ]
  }
]

0.9之后支持tags:

{
    "database": "mydb",
    "retentionPolicy": "default",
    "points": [
        {
            "name": "Bytes_received",
            "tags": {
                "host": "mydb.example.com",
                "app": "mysql",
                "region": "us-west"
            },
            "time": "2009-11-10T23:00:00Z",
            "fields": {
                "value": 19453687
            }
        }
    ]
}

需要注意的是influxDB的tags是默认索引的，但是fields(columns)则是没有索引的。也就是说我们无法高效的执行：响应时间(value) > 1000ms的记录。

另外值得注意的是influxDB的value值可以是String类型，这个OpenTSDB目前是不支持的。这意味着我们可以将错误日志也放在influxDB中。

可视化组件

如果我们采用了一站式的监控平台，像 Relic，moskito，prometheus，或者graphite（严格来说，Graphite其实只是包含存储和可视化展示，并没有包含收集），那么你就不太需要关心可视化的事情（那可是相当烦人的，特别是对于一个后端开发工程师来说）。但是如果采用了OpenTSDB或者influxDB，那么其实它们只是解决了数据存储而已。数据收集和数据展示这块还是需要另外的组件来解决。有需求就有产品。在监控可视化这块，Grafana貌似是唯一的选择。而且默认支持Graphite, InfluxDB & OpenTSDB。节目风格看起来非常像kibana，试试上就是在kibana的基础上二次开发的，原来是为了Graphite创建的。

这里有一篇文章介绍influxDB和grafana整合的，非常详细，可以参考一下：OBIEE Monitoring and Diagnostics with InfluxDB and Grafana。

日志事件收集组件

参考文章

  1. Application Monitoring 收费产品，功能很强大。
  2. moskito 开源监控产品，思路跟我的挺match的。
  3. OpenTSDB2.0 非常好的PPT
  4. influxDB
  5. Grafana
  6. Relic
  7. kairosdb: OpenTSDB的改善版，底层存储引擎是Cassandra。
  8. Heroic: Kairosdb的改善版，Spotify公司开源的时序数据库
  9. Spotify的监控框架
  10. Advanced Time Series with Cassandra

YOU MIGHT ALSO LIKE

CATALOG