轻量级虚拟化容器 Docker，自发布以来便广受业界关注，在开源界和企业界掀起了一阵风。Docker 容器相对于 VM 有以下几个优势：启动速度快；资源利用率高；性能开销小。
从图中可以看出 Docker 和 虚拟机的差异，虚拟机的 Guest OS 和 Hypervisor 层在 Docker 中被 Docker Engine 层所替代，Docker 有着比虚拟机更少的抽象层。由于 Docker 不需要通过 Hypervisor 层实现硬件资源虚拟化，运行在 Docker 容器上的程序直接使用实际物理机的硬件资源。因此在 CPU、内存利用率上 Docker �略胜一筹。Docker利用的是宿主机的内核，而不需要 Guest OS，因此，当新建一个容器时，Docker 不需要和虚拟机一样重新加载一个操作系统内核，因此新建一个 Docker 容器只需要几秒钟。
既然 Docker 这么火，那么问题来了，为了能够更精确的分配每个容器能使用的资源，我们想要实时获取容器运行时使用资源的情况，怎样对 Docker 上的应用进行监控呢？Docker 的结构会不会加大监控难度？
我们都了解， container 相当于小型 host，可以说存在于 hosts 与应用之间的监控盲区，无论是传统的基础组件监控还是应用性能监控的方式，都很难有效地监控 Docker。了解了一下现有的 Docker 相关监测 App 和服务，包括简单的开源工具和复杂的企业整体解决方案，下面列举几种Docker 监控工具作为参考：
1. cAdvisor
谷歌的 container introspection 解决方案是 cAdvisor，这是一个 Docker 容器内封装的实用工具，能够搜集、集料、处理和导出运行中的容器的信息。通过它可以看到 CPU 的使用率、内存使用率、网络吞吐量以及磁盘空间利用率。然后，你可以通过点击在网页顶部的 Docker Containers 链接，然后选择某个容器来详细了解它的使用情况。cAdvisor 部署和使用简单，但它只可以监视在同一个 host 上运行的容器，对多节点部署不是太管用。
2. Cloud Insight
在我们列举的几个监控 Docker 的服务或平台中，这是唯一一款国内产品。Cloud Insight 支持多种操作系统、云主机、数据库和中间件的监控，原理是在平台服务仪表盘和自定义仪表盘中，采集并处理 Metric，对数据进行聚合与分组等计算，提供曲线图、柱状图等多样化的展现形式。优点是监控的指标很全，简单易用，但目前正式版还未上线，可以期待一下。
3. Scout
Scout 是一款监视服务，并不是一个独立的开源项目。它有大量的插件，除了 Docker 信息还可以吸收其他有关部署的数据。因此 Scout 算是一站式监控系统，无需对系统的各种资源来安装各种不同的监控系统。 Scout 的一个缺点是，它不显示有关每个主机上单独容器的详细信息。此外，每个监控的主机十美元这样略微昂贵的价格也是是否选择 Scout 作为监控服务�的一个考虑因素，如果运行一个有多台主机的超大部署，成本会比较高。
4. Sematext
Sematext 也是一款付费监控解决方案，计划收费方案是3.5美分/小时。同样也支持 Docker 监控，还包括对容器级事件的监测（停止、开始等等）和管理容器产生的日志。
时间关系我们选择了其中安装最简单的 Cloud Insight 来试验监控基于 Docker 的一个应用——Acme 的运行情况，后期时间允许会将其他几种监控方式都试一遍。
Docker 监控实战
单方面监控 Docker 可能并不太适合与业务挂钩的应用，当业务量上涨，不单单是 Docker 的负载上升，其他 JVM 指标也能也会出现上升的趋势。
我们尝试使用一个支持比较多中间件、数据库、操作系统、容器的 Cloud Insight 来说明这个实际的场景。
Cloud Insight
Cloud Insight 由于是一个 SaaS 监控方案，相对来说它的安装和部署都比较简单。在这次监控实战中，我们以 AcmeAir 为实验对象：一个可以模拟压力的电子商务类应用。
AcmeAir 是一款由原 IBM 新技术架构部资深工程师 Andrew Spyker，利用 Netflix 开源的 Netflix OSS 打造的开源电子商务应用。此应用具有如下特性：
- 模拟提供航班订票服务。用户可以通过移动设备或者 web 浏览器，完成新用户注册，用户登录，航班查询，订票等操作。
- AcmeAir 融入了 Docker，微服务架构等理念。并采用 Tomcat、Node.js、WebSphere Application Server、WebSphere Extreme Scale、MongoDB、Cassandra 分别打造了不同版本的实现。
- AcmeAir 利用 JMeter 模拟用户行为。可通过动态调整用户数量，模拟产生各种压力的事物流量。并可在应用中预先植入错误代码，模拟各种故障场景。该应用可做为压力测试，终端用户体验异常检测，故障诊断等各种测试场景的测试用例。
首先，我们要打开 Cloud Insight 监控，还好 Cloud Insight 安装简单，一条命令即可。接着，我们新建一个用于此次监控的仪表盘，依次将想要获取的指标统统添加进去。比如，选中 jvm.non_heap_memory 这个指标，选择按照 instance 分组。
我们添加以下指标：
- docker.cpu.user
- docker.cpu.sysytem
- docker.containers.running
- jvm.heap_memory
- jvm.non_heap_memory
- jvm.gc.cms.count
- jvm.heap_memory_max
- jvm.gc.parnew.time
应用 Acme 部署在四台 servers 上，我们开启四台 servers, 然后用 JMeter 给应用加压。随着时间 JMeter 不断给应用加压。
当 users 人数达到 188 时，我们再来看一下仪表盘的视图。
从图中可以看到，性能数据发生了变化，根据 JMeter 里的数据，此时 CPU 占用超过了50%，错误率也有所提升；对比来看，根据 Cloud Insight 里的曲线显示，蓝色的线所代表的 Container CPU 占用率已经超过50%，逐渐接近75%，系统剩余的 CPU 资源逐渐下降，该 Container 的系统 CPU 资源消耗也突然增大。我们可以通过这些定位到 CPU 占用率过高的 Container ，及时而主动地去了解性能瓶颈，从而优化性能，合理分配资源。
Cloud Insight 所抓取的性能指标算是较为全面，部署和展现方式都是相当简单易懂的，对这个产品可以期待一下。
Cloud Insight 集监控、管理、计算、协作、可视化于一身，帮助所有 IT 公司，减少在系统监控上的人力和时间成本投入，让运维工作更加高效、简单。想阅读更多技术文章，请访问 OneAPM 官方博客。
