【转】应用性能监控方法一览

转自http://www.infoq.com/cn/news/2015/08/monitoring-applications-category

在基于云的服务中,正常运行时间应该是最为重要的运维指标之一。服务如果频繁地中断,不仅会导致正常使用的中断,还会对品牌带来负面影响。99.9%或99.99%已经算不上高水准的高可用性了,用户期望的是100%的可用性。为了达到这一点,我们不仅需要遵循良好的设计模式并保持服务的可扩展性,同时还要保证硬件、应用服务器以及数据库服务器的健康运行。
近日,来自Zephyr的CTO Shailesh Mangal撰文总结了各种监控类型以及所需的工具。Zephyr致力于为开发和QA团队提供解决方案,帮助交付高质量的软件,他们所提供的企业级测试管理产品能够与各种工具集成,实现测试的实时管理。
在Shailesh Mangal的文章中,他总结了核心基础设施监控、应用级别监控、微服务监控以及多租户日志监控的工具以及各自的指标,为我们进行应用的全方位监控提供了指导。

核心基础设施监控(Core Infrastructure Monitoring****,CIM****)
  在目前的云基础设施中,出现硬件故障是难以避免的。核心基础设施监控会探测硬件瓶颈相关的早期迹象并捕获硬件故障信号,在出现更大的问题之前对其进行应对。基础设施监控的范围包括机器的健康状况、CPU使用、内存消耗以及网络带宽,基于这些监控信息,能够判断基础设施的当前状态,从而进行必要的扩展。
有众多的工具都能帮助我们获取硬件的健康状态。在大多数情况下,托管提供商(如Amazon AWSHeroku)的工具基本上就能满足这种监控的需要。

CIM的指标包括:

  • CPU的平均使用率
  • CPU峰值的持续时间
  • 内存的平均使用情况
  • 带宽的输入输出情况

应用级别监控(Application Level Monitoring****,ALM****)
  应用级别的监控涉及到监控各种服务器的状态,如数据库服务器、应用服务器、分析服务器以及Hadoop集群,而要监控的参数则是与应用或工具相关的。
应用监控方面有不少伟大的工具,如DatadogNew Relic

应用监控的指标包括:

  • JVM进程的内存
  • 内部线程的数量
  • 磁盘IO
  • 索引的读取/写入操作

微服务监控(Micro Service Monitoring****,MSM****)
  微服务是现代云架构的组成部分,是实现水平扩展的关键。不管你运行的是传统的单块系统还是设计良好且组织精密的微服务,这些系统都会有不同的API端点,遵循不同的协议,满足不同的SLA需求。微服务监控就是要监控每个服务的吞吐量和性能,进而确保在任何时间都能满足SLA的需求。这种类型的监控一般都需要对应用进行instrument操作,让instrumentation是可配置的,通过收集器(collector)收集应用的状态,并阶段性地将这些状态发送到永久存储、分析器和预警系统中。此类监控往往会产生大量的数据,因此有可能会影响到性能,因此需要仔细设计。
微服务监控的工具方面,存储引擎可以选择GraphiteDBInfluxDB,可视化工具可以选择KibanaGrafana

微服务监控的指标包括:

  • 请求所需的最大时间
  • 请求所需的平均时间
  • 每分钟请求的平均速度
  • 每天峰值的请求速度

多租户日志监控(Multitenant Log Monitoring****,MLM****)
  对于多租户部署的系统来讲,很大的一个挑战就是监控日志并推断系统的内部情况,或者当出现问题时识别出根本的原因。无数的客户端会产生大量的日志,因此对于日志隔离来说,有唯一的标识(如tenantId)是第一步。除此之外,日志还需要根据请求分组,如果请求要跨多个服务时,这一点尤为重要,每个服务都产生一些日志信息将会有助于识别问题。
多租户日志监控中有非常经典的工具,也就是ELK(Elasticsearch, Logstash, Kibana)技术栈。

多租户日志监控的指标包括:

  • 每个租户的日志
  • 每个请求的日志
  • 每天总的错误数量

总而言之,好的监控要涉及到系统各个方面,从硬件、应用再到服务。如果需要构建多租户应用的话,使用配置恰当的ELK技术栈也有助于快速诊断问题。
目前,随着云服务和移动应用的发展,在国内外APM(Application Performance Management)相关的服务得到了空前的关注,希望Shailesh Mangal的这篇文章能够帮助读者对该领域有一个宏观的了解和掌握。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 206,311评论 6 481
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 88,339评论 2 382
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 152,671评论 0 342
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 55,252评论 1 279
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 64,253评论 5 371
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,031评论 1 285
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,340评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,973评论 0 259
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 43,466评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,937评论 2 323
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,039评论 1 333
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,701评论 4 323
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,254评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,259评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,485评论 1 262
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,497评论 2 354
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,786评论 2 345

推荐阅读更多精彩内容