當(dāng)今時(shí)代處在信息大爆發(fā)的時(shí)代，信息借助互聯(lián)網(wǎng)的潮流在全球自由的流動(dòng)，產(chǎn)生了各式各樣的平臺(tái)系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)，越來越多的業(yè)務(wù)也會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)的復(fù)雜性。

當(dāng)核心業(yè)務(wù)出現(xiàn)了問題影響用戶體驗(yàn)，開發(fā)人員沒有及時(shí)發(fā)現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)問題時(shí)已經(jīng)為時(shí)已晚，又或者當(dāng)服務(wù)器的CPU持續(xù)增高，磁盤空間被打滿等，需要運(yùn)維人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理，這就需要一套有效的監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)其進(jìn)行監(jiān)控和預(yù)警。

如何對(duì)這些業(yè)務(wù)和服務(wù)器進(jìn)行監(jiān)控和維護(hù)是我們開發(fā)人員和運(yùn)維人員不可忽視的重要一環(huán)，這篇文章全篇大約5000多字，我將對(duì)vivo服務(wù)端監(jiān)控的原理和架構(gòu)演進(jìn)之路做一次系統(tǒng)性整理，以便大家做監(jiān)控技術(shù)選型時(shí)參考。

vivo服務(wù)端監(jiān)控旨在為服務(wù)端應(yīng)用提供包括系統(tǒng)監(jiān)控、JVM監(jiān)控以及自定義業(yè)務(wù)指標(biāo)監(jiān)控在內(nèi)的一站式數(shù)據(jù)監(jiān)控，并配套實(shí)時(shí)、多維度、多渠道的告警服務(wù)，幫助用戶及時(shí)掌握應(yīng)用多方面狀態(tài)，事前及時(shí)預(yù)警發(fā)現(xiàn)故障，事后提供詳實(shí)的數(shù)據(jù)用于追查定位問題，提升服務(wù)可用性。目前vivo服務(wù)端監(jiān)控累計(jì)接入業(yè)務(wù)方數(shù)量達(dá)到200+，本文介紹的是服務(wù)端監(jiān)控，我司還有其他類型的優(yōu)秀監(jiān)控包括通用監(jiān)控、調(diào)用鏈監(jiān)控和客戶端監(jiān)控等。

1.1 監(jiān)控系統(tǒng)的基本流程

無論是開源的監(jiān)控系統(tǒng)還是自研的監(jiān)控系統(tǒng)，整體流程都大同小異。

1）數(shù)據(jù)采集：可以包括JVM監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)如GC次數(shù)，線程數(shù)量，老年代和新生代區(qū)域大??；系統(tǒng)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)如磁盤使用使用率，磁盤讀寫的吞吐量，網(wǎng)絡(luò)的出口流量和入口流量，TCP連接數(shù)；業(yè)務(wù)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)如錯(cuò)誤日志，訪問日志，視頻播放量，PV，UV等。

2）數(shù)據(jù)傳輸：將采集的數(shù)據(jù)以消息形式或者 HTTP 協(xié)議的形式等上報(bào)給監(jiān)控系統(tǒng)。

3）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：有使用 MySQL、Oracle 等 RDBMS 存儲(chǔ)的，也有使用時(shí)序數(shù)據(jù)庫OpenTSDB、InfluxDB 存儲(chǔ)的，還有使用 HBase 直接存儲(chǔ)的。

4）數(shù)據(jù)可視化：數(shù)據(jù)指標(biāo)的圖形化展示，可以是折線圖，柱狀圖，餅圖等。

5）監(jiān)控告警：靈活的告警設(shè)置，以及支持郵件、短信、IM 等多種通知通道。

1.2 如何規(guī)范的使用監(jiān)控系統(tǒng)

在使用監(jiān)控系統(tǒng)之前，我們需要了解監(jiān)控對(duì)象的基本工作原理，例如JVM監(jiān)控，我們需要清楚JVM的內(nèi)存結(jié)構(gòu)組成和常見的垃圾回收機(jī)制；其次需要確定如何去描述和定義監(jiān)控對(duì)象的狀態(tài)，例如監(jiān)控某個(gè)業(yè)務(wù)功能的接口性能，可以監(jiān)控該接口的請(qǐng)求量，耗時(shí)情況，錯(cuò)誤量等；在確定了如何監(jiān)控對(duì)象的狀態(tài)之后，需要定義合理的告警閾值和告警類型，當(dāng)收到告警提醒時(shí)，幫助開發(fā)人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障；最后建立完善的故障處理體系，收到告警時(shí)迅速響應(yīng)，及時(shí)處理線上故障。

二、vivo服務(wù)端監(jiān)控系統(tǒng)架構(gòu)及演進(jìn)之路

在介紹vivo服務(wù)端監(jiān)控系統(tǒng)架構(gòu)之前，先帶大家了解一下OpenTSDB時(shí)序數(shù)據(jù)庫，在了解之前說明下為什么我們會(huì)選擇OpenTSDB，原因有以下幾點(diǎn)：

1） 監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集指標(biāo)在某一時(shí)間點(diǎn)具有唯一值，沒有復(fù)雜的結(jié)構(gòu)及關(guān)系。

2）監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的指標(biāo)具有隨著時(shí)間不斷變化的特點(diǎn)。

3）基于HBase分布式、可伸縮的時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫，存儲(chǔ)層不需要過多投入精力，具有HBase的高吞吐，良好的伸縮性等特點(diǎn)。

4）開源，Java實(shí)現(xiàn)，并且提供基于HTTP的應(yīng)用程序編程接口，問題排查快可修改。

2.1 OpenTSDB簡(jiǎn)介

1）基于HBase的分布式的，可伸縮的時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫，主要用途就是做監(jiān)控系統(tǒng)。譬如收集大規(guī)模集群（包括網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、操作系統(tǒng)、應(yīng)用程序）的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)并進(jìn)行存儲(chǔ)和查詢，支持秒級(jí)數(shù)據(jù)采集，支持永久存儲(chǔ)，可以做容量規(guī)劃，并很容易地接入到現(xiàn)有的監(jiān)控系統(tǒng)里，OpenTSDB的系統(tǒng)架構(gòu)圖如下：

存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)單元為Data Point，即某個(gè)Metric在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)的數(shù)值。Data Point包括以下部分：

Metric，監(jiān)控指標(biāo)名稱；

Tags，Metric的標(biāo)簽，用來標(biāo)注類似機(jī)器名稱等信息，包括TagKey和TagValue；

Value，Metric對(duì)應(yīng)的實(shí)際數(shù)值，整數(shù)或小數(shù)；

Timestamp，時(shí)間戳。

核心存儲(chǔ)兩張表：tsdb和tsdb-uid。表tsdb用來存儲(chǔ)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，如下圖：

Row Key為Metric+Timestamp的小時(shí)整點(diǎn)+TagKey+TagValue，取相應(yīng)的字節(jié)映射組合起來；列族t下的Qualifier為Timestamp的小時(shí)整點(diǎn)余出的秒數(shù)，對(duì)應(yīng)的值即為Value。

表tsdb-uid用來存儲(chǔ)剛才提到的字節(jié)映射，如下圖：

圖中的“001”表示tagk=hots或者tagv=static，提供正反查詢。

2）OpenTSDB使用策略說明：

不使用OpenTSDB提供的rest接口，通過client與HBase直連；

工程端禁用compact動(dòng)作的Thrd線程；

間隔10秒獲取Redis緩沖數(shù)據(jù)批量寫入OpenTSDB。

2.2OpenTSDB在實(shí)踐中需要關(guān)注的點(diǎn)

1）精確性問題

String value = "0.51";
float f = Float.parseFloat(value);
int raw = Float.floatToRawIntBits(f);
byte[] float_bytes = Bytes.fromInt(raw);
int raw_back = Bytes.getInt(float_bytes, 0);
double decode = Float.intBitsToFloat(raw_back);
/**
 * 打印結(jié)果：
 * Parsed Float: 0.51
 * Encode Raw: 1057132380
 * Encode Bytes: 3F028F5C
 * Decode Raw: 1057132380
 * Decoded Float: 0.5099999904632568
 */
System.out.println("Parsed Float: " + f);
System.out.println("Encode Raw: " + raw);
System.out.println("Encode Bytes: " + UniqueId.uidToString(float_bytes));
System.out.println("Decode Raw: " + raw_back);
System.out.println("Decoded Float: " + decode);

如上代碼，OpenTSDB在存儲(chǔ)浮點(diǎn)型數(shù)據(jù)時(shí)，無法知悉存儲(chǔ)意圖，在轉(zhuǎn)化時(shí)會(huì)遇到精確性問題，即存儲(chǔ)"0.51"，取出為"0.5099999904632568"。

2）聚合函數(shù)問題

OpenTSDB的大部分聚合函數(shù)，包括sum、avg、max、min都是LERP（linear interpolation）的插值方式，即所獲取的值存在被補(bǔ)缺的現(xiàn)象，對(duì)于有空值需求的使用很不友好。詳細(xì)原理參見OpenTSDB關(guān)于interpolation的文檔。

目前vmonitor服務(wù)端監(jiān)控使用的OpenTSDB是我們改造后的源碼，新增了nimavg函數(shù)，配合自帶的zimsum函數(shù)滿足空值插入需求。

2.3vivo服務(wù)端監(jiān)控采集器原理

1）定時(shí)器

內(nèi)含3種采集器：OS采集器、JVM采集器和業(yè)務(wù)指標(biāo)采集器，其中OS及JVM每分鐘執(zhí)行采集和匯聚，業(yè)務(wù)指標(biāo)采集器會(huì)實(shí)時(shí)采集并在1分鐘的時(shí)間點(diǎn)完成匯聚重置，3份采集器的數(shù)據(jù)打包上報(bào)至RabbitMQ，上報(bào)動(dòng)作異步超時(shí)。

2）業(yè)務(wù)指標(biāo)采集器

業(yè)務(wù)指標(biāo)采集方式有2種：日志輸出過濾和工具類代碼上報(bào)(侵入式)，日志輸出過濾是通過繼承l(wèi)og4j的Filter，從而獲取指標(biāo)配置中指定的Appender輸出的renderedMessage，并根據(jù)指標(biāo)配置的關(guān)鍵詞、聚合方式等信息進(jìn)行同步監(jiān)聽采集；代碼上報(bào)根據(jù)代碼中指定的指標(biāo)code進(jìn)行message信息上報(bào)，屬于侵入式的采集方式，通過調(diào)用監(jiān)控提供的Util實(shí)現(xiàn)。業(yè)務(wù)指標(biāo)配置每隔5分鐘會(huì)從CDN刷新，內(nèi)置多種聚合器供聚合使用，包括count計(jì)數(shù)、 sum求和、average平均、max最大值和min最小值統(tǒng)計(jì)。

2.4 vivo服務(wù)端監(jiān)控老版本架構(gòu)設(shè)計(jì)

1）數(shù)據(jù)采集及上報(bào)：需求方應(yīng)用接入的監(jiān)控采集器vmonitor-agent根據(jù)監(jiān)控指標(biāo)配置采集相應(yīng)數(shù)據(jù)，每分鐘上報(bào)1次數(shù)據(jù)至RabbitMQ，所采用的指標(biāo)配置每5分鐘從CDN下載更新，CDN內(nèi)容由監(jiān)控后臺(tái)上傳。

2）計(jì)算及存儲(chǔ)：監(jiān)控后臺(tái)接收RabbitMQ的數(shù)據(jù)，拆解后存儲(chǔ)至OpenTSDB，供可視化圖表調(diào)用，監(jiān)控項(xiàng)目、應(yīng)用、指標(biāo)和告警等配置存儲(chǔ)于MySQL；通過Zookeeper和Redis實(shí)現(xiàn)分布式任務(wù)分發(fā)模塊，實(shí)現(xiàn)多臺(tái)監(jiān)控服務(wù)協(xié)調(diào)配合運(yùn)作，供分布式計(jì)算使用。

審核編輯：湯梓紅