|
|
# 15 | 高可用架构案例（三）：如何打造一体化的监控系统？
|
|
|
|
|
|
你好，我是王庆友。
|
|
|
|
|
|
上一讲，我与你介绍了整体化监控系统的设计方案，今天我就带你深入它的内部设计，让你可以了解它具体是如何落地的。
|
|
|
|
|
|
这个监控系统主要分为4大部分：节点信息采集、节点接入、数据上报和前端展示。下面，我就来为你具体展开介绍。
|
|
|
|
|
|
## 节点信息采集
|
|
|
|
|
|
在上一讲中，我提到过，Agent负责采集节点的健康数据，每隔3s，主动访问一次；然后，Agent会根据这些数据，结合相应的规则，来判断节点的健康状态。最终的健康状态有三种，分别是错误、警告和正常，这三种状态也对应了Dashboard中节点的红黄绿三种颜色。
|
|
|
|
|
|
节点分为4类：Web应用、Redis、MQ和数据库。下面我就来具体讲一下，系统是如何对它们进行监控的。
|
|
|
|
|
|
* **对于Redis节点**，Agent通过Jredis API，尝试连接Redis实例并进行简单的读写。如果这个操作没有问题，就表明Redis当前的健康状态是正常的，否则就是错误的。
|
|
|
* **对于MQ节点**，Agent是通过MQ API，来检测MQ节点是否有活跃的消费者在连接，同时检测队列积压的消息数量。如果没有活跃的消费者，或者未消费的消息超过了预设的值，就表明当前的MQ节点的健康状态是错误的，否则它就是正常的。
|
|
|
* **对于数据库节点**，Agent是通过JDBC去连接数据库，并对表进行简单的读写。如果操作成功，表明数据库的健康状态是正常的，否则就是错误的。
|
|
|
|
|
|
**对于这三类节点，它们的健康状态只有正常和错误两种，没有警告状态。**如果节点有问题，Agent会同时给出具体的出错信息，比如节点连接错误、积压消息过多等等。
|
|
|
|
|
|
**对于Web应用来说**，Agent采集的方式则稍微复杂一些，它会同时采集应用的功能和性能数据，具体包括最近3s的接口调用次数、接口平均响应时间、接口出错次数、节点的健康状态和错误消息。
|
|
|
|
|
|
这里我给你举一个Web节点请求和响应的例子，来帮助你直观地了解Agent是如何采集数据的。
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
请求：http://10.10.1.1/agent/check
|
|
|
返回信息：
|
|
|
"status":“warning",
|
|
|
"avg_time":“583.0",
|
|
|
"call_count":"10",
|
|
|
"error_count":"0",
|
|
|
"error_info":" orderListGet: current average time= 583.0, total average time =109.84, 调用次数= 10"
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
Web节点会预先提供一个HTTP接口，Agent通过调用这个接口，返回当前Web实例最近3s的健康状态。
|
|
|
|
|
|
这里最主要的就是 **status字段**，它表明了Web节点最近3s是否健康，如果是“error”或者“warning”，返回的结果还会包含 **error\_info字段**，它负责给出具体的错误信息。
|
|
|
|
|
|
Agent在获取了这4类节点的健康状态后，会调用Monitor Service进行数据上报，如果节点有问题，上报内容还包括具体的错误消息。
|
|
|
|
|
|
总体的架构如下图所示：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
**你要注意的是**，Agent本身是一个独立的应用，它不需要和节点部署在一起，如果节点数量少，我们部署一个Agent实例就可以；如果节点的数量比较多，我们可以部署多个Agent实例，比如给每类节点部署一个实例。总的要求就是，让Agent能够在3s内，完成所有节点的健康信息收集就可以了。
|
|
|
|
|
|
另外，节点的连接信息，事先是配置在数据库里的，比如数据库节点的IP端口、账号和密码等等，当Agent启动的时候，它会通过Monitor Service获取节点配置信息，Agent在运行过程中也会定期刷新这个配置。
|
|
|
|
|
|
## 接入监控系统
|
|
|
|
|
|
好，说完了节点信息的采集，下面我们来看下，这些节点要接入监控系统，都需要做些什么。
|
|
|
|
|
|
对于Redis、MQ、DB这三类节点，接入监控系统只需要提供配置信息就可以了，无需额外的开发。
|
|
|
|
|
|
而对于Web应用接入监控，我们需要对应用代码做些改造：
|
|
|
|
|
|
1. 针对每次接口调用，应用程序需要在接口代码中记录本次调用的耗时以及出错状况；
|
|
|
2. 应用程序需要汇总最近3秒的接口调用情况，根据规则，给出节点的健康状态；
|
|
|
3. 应用程序提供一个对外的HTTP接口，供Agent来获取上一步给出的健康状态。
|
|
|
|
|
|
为了方便Web应用的接入，监控系统开发团队提供了SDK，它内置了接口调用信息的统计和健康计算规则。应用程序借助SDK，就可以给Agent提供最终的健康结果，也就是说SDK帮助应用完成了最复杂的第二步工作。
|
|
|
|
|
|
所以，对应用来说，它接入监控系统是非常简单的。
|
|
|
|
|
|
首先，在每个应用接口中，调用SDK提供的 **logHeahthInfo方法**，这个方法的输入包括了接口名字、本次接口调用耗时和错误信息，这和我们平常接入日志系统是很类似的。
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
try{
|
|
|
result = service.invoke(request)
|
|
|
HealthUtil.logHealthInfo("xxx_method",
|
|
|
(System.currentTimeMillis() - start)，null);
|
|
|
}catch (Exception e){
|
|
|
HealthUtil.logHealthInfo("xxx_method",
|
|
|
(System.currentTimeMillis() - start)，
|
|
|
e.getMessage());}
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
然后，应用提供一个额外的HTTP接口，在接口中直接调用SDK内置的 **healthCheck**方法，给Agent提供最终的健康信息。这些就是应用接入监控系统要做的全部事情。
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
@RequestMapping(value = "/agent/check")
|
|
|
public String reportData(){
|
|
|
return HealthUtil.healthCheck();
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
我们可以看到，**SDK通过在接口方法中进行埋点，可以收集每次接口的调用情况，那它最终是怎么计算出当前节点的健康状况呢？**
|
|
|
|
|
|
SDK的内部，实际上是一个HashMap结构，它的key就是Web应用的各个接口名字，它的value是一个简单的对象，包含这个接口最近3s总的调用数量、总的出错次数和总的耗时等。当每次Web应用有接口调用时，我们在HashMap内部根据接口名字，找到对应的value，然后增加这三个数值，就完成了接口调用数据的收集。
|
|
|
|
|
|
当Agent调用HTTP接口，拉取节点健康数据时，SDK会计算节点的健康状况，具体规则如下：
|
|
|
|
|
|
* 如果最近3s，接口调用没有发生错误，节点的健康结果就是正常；如果出错次数在1到5之间，健康结果就是警告；如果大于5，健康结果就是错误。
|
|
|
* 如果最近3s，接口响应时间超过正常值的10倍，健康结果就是错误；如果在5倍到10倍之间，健康结果就是警告，否则结果就是正常。
|
|
|
|
|
|
这里有个问题，**接口调用响应时间的正常值是怎么来的呢？**这个值不是预先设置的，我们知道，如果预先设置的话，这个数字很难确定。这里的正常值其实是SDK自动计算的，SDK会记录应用从启动开始到目前为止，接口的总耗时和总调用次数，然后得出平均的响应时间，作为接口调用的正常耗时（总调用次数和总耗时也记录在HashMap的value里）。
|
|
|
|
|
|
你可以看到，Web应用的健康状态判断是结合了应用的功能和性能的，两者是“或”的逻辑关系，只要某一项有问题，健康结果就是有问题。比如说，最近3s接口功能没出错，但耗时是正常的10倍以上，SDK就会认为节点的健康状态是错误的。
|
|
|
|
|
|
**值得注意的是**，SDK会针对每个接口进行分别计算，最后取最差接口的结果。比如说，应用有10个接口，如果其中8个接口是正常状态，1个接口是警告状态，1个接口是错误状态，那么该应用的健康结果就是错误状态。
|
|
|
|
|
|
还有一点，SDK在HashMap内部，不会记录每个接口调用的详细日志，而是只维护几个简单的总数值，因此SDK对应用的内存和CPU影响，都可以忽略不计。
|
|
|
|
|
|
## 前端信息展示
|
|
|
|
|
|
现在，监控数据已经通过Agent和Monitor Service保存到数据库了，前端的Dashboard通过调用Monitor Service接口，就可以获取所有节点的最新健康状态（Dashboard也是每3s刷新一次页面）。接下来我们就要考虑，**如何在Dashboard里展示节点健康状态，这影响到我们能否直观地定位系统的问题。**
|
|
|
|
|
|
* 首先，一个应用一般有多个实例，比如Web应用很可能部署了多个实例；
|
|
|
* 然后，应用之间有上下游依赖关系，比如Web应用依赖Redis和数据库。
|
|
|
|
|
|
我们在页面中，就需要把所有这些信息直观地体现出来，这对我们判断问题的源头很有帮助。
|
|
|
|
|
|
这里的页面显示有两种实现方式。
|
|
|
|
|
|
一种是页面定制的方式，我们把应用有哪些节点，以及应用的上下游依赖关系，在前端代码里固定死。但问题是，如果系统的部署有变动，页面就要重新调整。在我们的监控实践中，我们要监控很多套系统，这样我们就需要为每个系统定制页面，初始的工作量就很大，更加不用说后续的调整了。
|
|
|
|
|
|
所以，在实践中，我们采取了一种更加灵活的前端展现方式，能够通过一套前端代码，灵活地展示系统的节点以及依赖关系，效果上也非常直观。
|
|
|
|
|
|
它的具体实现方式是：我们把页面的展示内容分为三个层次，分组、应用和节点。一个页面代表一个系统，它包含多个分组，一个分组包含多个应用，一个应用包含多个节点（节点代表了一个具体的实例，有独立IP）。
|
|
|
|
|
|
这里的分组实际上是对应用进行归类，比如说，共享服务是一个分组，它内部包含多个服务，这些服务是并列的关系。这样，我们通过分组在页面里的位置关系，来体现应用之间的上下游依赖关系。
|
|
|
|
|
|
如下图所示，红色圈里的是各个分组，蓝色圈里是各个应用。我们可以很清晰地看到，“应用层”分组里的会员应用，会调用“依赖服务”分组里的四个服务。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
这里，你可以发现，“应用层”分组里只有1个应用，它采取了1行1列的布局，而“依赖服务”分组里有四个服务，它采用的是2行2列的布局。**那么这个布局是怎么实现的呢？**
|
|
|
|
|
|
首先，布局是在后台定义的，保存在数据库里。我们为每个系统预先设定好布局，类似HTML里的Table布局语法，行用TR表示，列用TD表示。我们根据页面显示要求，提前确定好分组和应用会占用多少行，多少列。前端通过Monitor Service的接口获取页面的布局信息，然后根据布局信息进行动态展示，如果系统的部署有变化，我们在管理后台调整布局就可以了，非常灵活。
|
|
|
|
|
|
这样，我们通过类似Table方式的布局，前端通过一套代码，就可以满足所有系统的节点展示需求，并且能够比较好地体现应用之间的上下游依赖关系，当系统有问题时，我们就可以很直观地判断出问题的根源在哪里。
|
|
|
|
|
|
在前面，我说的是一个页面代表一个系统，其实我们也可以对所有系统的节点做一个整体的**大盘监控**，这样我们只需要看一个大盘页面，就可以监控所有的节点，如下图所示：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
大盘监控具体的实现方式是这样的：
|
|
|
|
|
|
* 首先，前端页面读取所有节点的健康状态，按照节点分类展示有问题的节点，并标识出相应的颜色；
|
|
|
* 然后，节点的具体出错信息也可以在大盘中展示；
|
|
|
* 最后，我们根据每个系统内部节点的健康状况，按照一定的规则，算出各个系统的总体健康状态，在页面展示系统的健康状态。
|
|
|
|
|
|
比如说一个系统，如果它下面有一个节点是错误状态，对应的系统状态就是红色的；超过两个节点是警告状态，对应系统状态就是黄色的。如果我们点击相应的系统节点，就会跳转到具体系统的监控页面中，我们可以进一步了解该系统内部各个节点的详细状态信息。
|
|
|
|
|
|
通过这个大盘监控，我们就能在一个页面里，知道当前哪些节点有问题、哪些系统有问题、具体出错信息是什么，我们平常监控这一个页面就可以了。
|
|
|
|
|
|
## 库表设计
|
|
|
|
|
|
最后，我简单介绍下监控系统的数据库表设计，主要的表有3张：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1. **系统信息表**，用来定义监控体系里有哪些系统，其中Layout（布局）定义了该系统前端的布局方式。
|
|
|
2. **节点信息表**，用来定义节点的配置信息，其中节点类型可选的值有Web应用、Redis、MQ、DB等等，节点类型决定了节点健康信息的获取方式。其他字段用于Agent如何去连接节点，还有邮箱和手机用于节点出错时，相应的人可以接收报警信息。
|
|
|
3. **节点监控状态表**，用来记录每个节点的最新健康状态，用于Dashboard显示。
|
|
|
|
|
|
到这里为止，我给你介绍完了整个系统的核心设计。从监控的层次来看，这个监控系统可以分为大盘级别监控->系统级别监控->节点级别监控，你甚至还可以快速关联到每个节点的专门监控系统，比如Zabbix的硬件监控、CAT的应用监控、ELK的日志监控等等，实现最粗粒度到最细粒度监控的一体化。
|
|
|
|
|
|
相比较各个专门的监控系统，我们这里不求对各类节点的监控做得多深入，而是大致上能反映节点的健康状况即可（如果我们要对组件做更深入的监控，组件的API也可以为我们提供非常详细的信息）。我们更强调的是要把系统的所有节点串起来，直观地反映它们的健康状况，避免监控系统的碎片化和专业化。
|
|
|
|
|
|
总而言之，这个监控系统就相当于是一个全身体检，不同于对某个器官的深入检查，它是把系统的各个部位都做了初步检查，并且给出了一个很容易阅读的结果报告。这个系统实现起来很简单，但非常实用，我们相当于用20%的成本，实现了80%的监控效果。
|
|
|
|
|
|
## 总结
|
|
|
|
|
|
今天，我与你分享了一体化监控系统具体的设计细节，相信你已经非常清楚了它的内部实现机制，如果有需要，你也可以在实践中尝试落地类似的监控系统。
|
|
|
|
|
|
这里，我讲得比较细，不仅仅是为了让你理解这个监控系统是怎么设计的，而是想和你分享做架构设计时，我们要做全面深入的考虑，要简化开发的对接工作，要简化用户的使用，这样的架构设计才能顺利落地，实现预期的价值。
|
|
|
|
|
|
比如在这里，我们为Web应用提供了SDK，这降低了开发者的接入成本；我们通过页面的动态布局设计，避免了前端开发工作的定制化；我们通过大盘监控以及和现有监控系统进行打通，进一步方便了用户的使用，全面提升监控系统的价值。
|
|
|
|
|
|
**最后，给你留一道思考题：** 你觉得在做架构设计时，最大的挑战是什么？
|
|
|
|
|
|
欢迎你在留言区与大家分享你的答案，如果你在学习和实践的过程中，有什么问题或者思考，也欢迎给我留言，我们一起讨论。感谢阅读，我们下期再见。
|
|
|
|