常見的監(jiān)控方法

Prometheus和Grafana是兩個流行的開源監(jiān)控工具，它們經(jīng)常一起使用來實現(xiàn)系統(tǒng)和應(yīng)用程序的監(jiān)控、可視化和告警。

Prometheus

Prometheus 是一個開源的系統(tǒng)監(jiān)控和警報工具包。它最初由SoundCloud開發(fā)，用于監(jiān)控其容器化架構(gòu)中的服務(wù)。Prometheus提供了多維數(shù)據(jù)模型和強大的查詢語言，可以輕松收集和存儲時間序列數(shù)據(jù)，并支持靈活的數(shù)據(jù)查詢和分析。其主要特點包括

多維數(shù)據(jù)模型

Prometheus使用標簽（labels）來標識時間序列數(shù)據(jù)，允許用戶根據(jù)多個維度進行查詢和聚合。

靈活的查詢語言

PromQL是Prometheus的查詢語言，支持豐富的操作符和函數(shù)，可以實現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)查詢和分析。

時序數(shù)據(jù)存儲

Prometheus使用本地存儲引擎存儲時間序列數(shù)據(jù)，支持快速高效的數(shù)據(jù)查詢和檢索。

自動發(fā)現(xiàn)和服務(wù)發(fā)現(xiàn)

Prometheus支持自動發(fā)現(xiàn)和服務(wù)發(fā)現(xiàn)功能，可以動態(tài)地監(jiān)控和管理多個目標實例。

警報和通知

Prometheus可以設(shè)置警報規(guī)則，并通過電子郵件、Slack等方式發(fā)送警報通知。

Grafana

Grafana 是一個開源的數(shù)據(jù)可視化和分析平臺，最初由Torkel ?degaard開發(fā)。它提供了豐富的數(shù)據(jù)可視化功能，支持多種數(shù)據(jù)源，并且具有靈活的儀表板配置和高度可定制化的圖表。Grafana的主要特點包括

多數(shù)據(jù)源支持

Grafana支持多種數(shù)據(jù)源，包括Prometheus、InfluxDB、Elasticsearch、MySQL等，可以輕松整合不同數(shù)據(jù)源的監(jiān)控數(shù)據(jù)。

豐富的可視化選項

Grafana提供了多種圖表類型和可視化選項，包括折線圖、柱狀圖、儀表盤等，用戶可以根據(jù)需求自定義圖表展示方式。

靈活的儀表板配置

Grafana允許用戶自定義儀表板布局和組件配置，可以根據(jù)實際需求設(shè)計和定制監(jiān)控儀表板。

告警和通知

Grafana可以集成多種告警通知方式，如電子郵件、Slack、Webhook等，幫助用戶及時發(fā)現(xiàn)和處理異常情況。

Prometheus與Grafana的配合使用

Prometheus和Grafana通常一起使用，形成強大的監(jiān)控和可視化解決方案。Prometheus負責(zé)數(shù)據(jù)的收集、存儲和查詢，而Grafana則負責(zé)將收集到的數(shù)據(jù)進行可視化展示和分析。通過這種配合使用，用戶可以實現(xiàn)對系統(tǒng)和應(yīng)用程序的全面監(jiān)控和實時分析，幫助快速發(fā)現(xiàn)和解決潛在問題，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。

使用Prometheus

要將監(jiān)控指標提供給Prometheus，我們需要實現(xiàn)以下接口或遵循以下約定

Prometheus HTTP Server接口

我們需要在我們的應(yīng)用程序中實現(xiàn)一個HTTP Server，用于提供監(jiān)控指標的HTTP接口。這個接口通常位于/metrics路徑下，Prometheus將定期向該接口發(fā)送HTTP請求來獲取監(jiān)控指標數(shù)據(jù)。

Exposition格式

我們的HTTP接口需要按照Prometheus的Exposition格式輸出監(jiān)控指標數(shù)據(jù)。Exposition格式是一種簡單的文本格式，包含了監(jiān)控指標的名稱、標簽和值。我們可以輸出以下幾種類型的監(jiān)控指標

Counter（計數(shù)器）

用于累計某個事件發(fā)生的次數(shù)，例如請求數(shù)、錯誤數(shù)等。

Gauge（儀表盤）

表示當(dāng)前的某個值，可以隨時增減，例如內(nèi)存使用量、并發(fā)連接數(shù)等。

Histogram（直方圖）

用于表示數(shù)據(jù)的分布情況，例如請求響應(yīng)時間的分布。

Summary（摘要）

類似于直方圖，但是摘要會對數(shù)據(jù)進行匯總和統(tǒng)計，例如請求響應(yīng)時間的摘要統(tǒng)計信息。

Prometheus指標命名規(guī)范

我們的監(jiān)控指標名稱需要遵循Prometheus的命名規(guī)范，通常使用小寫字母和下劃線，并且具有語義明確的名稱。例如http_requests_total、memory_usage_bytes等。

標簽（Labels）

為了更好地區(qū)分和過濾監(jiān)控指標，我們可以為每個監(jiān)控指標添加標簽（Labels）。標簽通常用于表示監(jiān)控指標的附加信息，例如主機名、應(yīng)用程序名稱等。標簽的格式為key=value。

定時更新

我們的HTTP接口應(yīng)該能夠定時更新監(jiān)控指標的值，并且保證在Prometheus發(fā)送請求時返回最新的數(shù)據(jù)。通常，Prometheus會定期拉取監(jiān)控指標數(shù)據(jù)，因此我們需要確保我們的接口能夠及時提供最新的監(jiān)控指標值。

通過實現(xiàn)以上接口和遵循約定，我們就可以將我們的監(jiān)控指標暴露給Prometheus，并讓Prometheus能夠定期獲取和存儲這些指標數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)對我們的應(yīng)用程序的全面監(jiān)控。

Prometheus提供了哪些exporter

https://prometheus.io/docs/instrumenting/exporters/

官方提供了特別多的exporter，幾乎涵蓋了所以的，我們不需要自己寫即可實現(xiàn)。

大數(shù)據(jù)基座各集群監(jiān)控方法

日志采集

監(jiān)控方法

Filebeat/Metricbeat/Winlogbeat監(jiān)控

• 使用Elasticsearch和Kibana搭建監(jiān)控平臺，通過Beats提供的監(jiān)控數(shù)據(jù)模塊實時監(jiān)控Filebeat、Metricbeat和Winlogbeat的運行狀態(tài)、采集情況和性能指標。
• 設(shè)置警報規(guī)則，及時發(fā)現(xiàn)和處理異常情況，如采集失敗、數(shù)據(jù)延遲等。
• 定期分析和統(tǒng)計采集數(shù)據(jù)，優(yōu)化配置，提升采集效率和性能。

Kafka集群

監(jiān)控方法

Kafka指標監(jiān)控

• 使用Kafka自帶的JMX監(jiān)控功能，收集Kafka集群的各項指標，如吞吐量、延遲、存儲使用情況等。
• 使用Kafka Manager或其他第三方監(jiān)控工具，實時查看Kafka集群的健康狀態(tài)和性能指標，并進行報警和故障處理。

歸一化集群

分布式實現(xiàn)方案

Fluent Bit二次開發(fā)

• 在Fluent Bit基礎(chǔ)上進行二次開發(fā)，實現(xiàn)分布式部署和數(shù)據(jù)處理能力。
• 使用Fluent Bit提供的插件機制，開發(fā)自定義插件實現(xiàn)數(shù)據(jù)歸一化處理。

監(jiān)控方法

集群狀態(tài)監(jiān)控

• 使用Prometheus和Grafana搭建監(jiān)控平臺，監(jiān)控Fluent Bit集群的運行狀態(tài)、資源利用率和負載情況。
• 收集Fluent Bit的日志和指標數(shù)據(jù)，實時查看歸一化任務(wù)的運行情況和性能指標。

富化集群

分布式實現(xiàn)方案

自研Go語言規(guī)則引擎

• 基于Go語言開發(fā)規(guī)則引擎，實現(xiàn)分布式部署和規(guī)則匹配能力。
• 使用消息隊列或分布式中間件進行任務(wù)調(diào)度和結(jié)果傳遞，實現(xiàn)富化任務(wù)的并行處理。

監(jiān)控方法

集群狀態(tài)監(jiān)控

• 使用Prometheus和Grafana等監(jiān)控工具監(jiān)控富化集群的運行狀態(tài)、資源利用率和任務(wù)執(zhí)行情況。
• 收集富化任務(wù)的日志和指標數(shù)據(jù)，實時查看任務(wù)的運行情況、執(zhí)行時長和處理數(shù)據(jù)量。

Hadoop集群

監(jiān)控方法

Hadoop集群監(jiān)控

• 使用Ambari、Cloudera Manager或其他Hadoop管理工具監(jiān)控Hadoop集群的整體健康狀況、節(jié)點狀態(tài)和資源利用率。
• 使用Ganglia或自定義腳本收集Hadoop集群的指標數(shù)據(jù)，如HDFS存儲使用量、MapReduce作業(yè)運行情況等。

Hive/Spark任務(wù)監(jiān)控

• 使用Spark History Server或Spark監(jiān)控模塊監(jiān)控Spark應(yīng)用程序的運行情況和性能指標，如作業(yè)完成時間、任務(wù)執(zhí)行時長等。
• 使用Hive Web UI或自定義腳本監(jiān)控Hive查詢的執(zhí)行情況、查詢延遲和資源消耗情況。

Oozie調(diào)度

監(jiān)控方法

Oozie作業(yè)監(jiān)控

• 使用Oozie Web控制臺監(jiān)控工作流和作業(yè)的運行狀態(tài)、執(zhí)行歷史和日志信息。
• 使用Oozie命令行工具或API查詢作業(yè)的狀態(tài)，實時查看調(diào)度情況并進行調(diào)度管理。

Flink任務(wù)集群

監(jiān)控方法

Flink集群監(jiān)控

• 使用Flink自帶的Web UI監(jiān)控Flink任務(wù)集群的運行狀態(tài)、作業(yè)圖和任務(wù)指標。
• 配置Flink的Metrics系統(tǒng)，將指標數(shù)據(jù)發(fā)送至監(jiān)控系統(tǒng)（如Prometheus），實時查看任務(wù)的吞吐量、延遲和狀態(tài)。

以上監(jiān)控方法可以幫助我們實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)基座各集群的實時監(jiān)控和性能分析，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。

最終方案

我們可以采取在構(gòu)建模塊的時候集成Prometheus的exporter，這樣可以為進一步做好集群監(jiān)控搭好基礎(chǔ)。