使用 Promethues 实现应用监控的一些实践

本文主要是介绍使用 Promethues 实现应用监控的一些实践，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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在这篇文章^[1]中我们介绍了如何利用 Prometheus 监控应用。在后续的工作中随着监控的深入，我们结合自己的经验和官方文档总结了一些 Metrics 的实践。希望这些实践能给大家提供参考。

在具体设计 Metrics 之前，首先需要明确需要测量的对象。需要测量的对象应该依据具体的问题背景、需求和需监控的系统本身来确定。

Google 针对大量分布式监控的经验总结出四个监控的黄金指标，这四个指标对于一般性的监控测量对象都具有较好的参考意义。这四个指标分别为：

延迟：服务请求的时间。
通讯量：监控当前系统的流量，用于衡量服务的容量需求。
错误：监控当前系统所有发生的错误请求，衡量当前系统错误发生的速率。
饱和度：衡量当前服务的饱和度。主要强调最能影响服务状态的受限制的资源。例如，如果系统主要受内存影响，那就主要关注系统的内存状态。以上四种指标，其实是为了满足四个监控需求：
反映用户体验，衡量系统核心 å 性能。如：在线系统的时延，作业计算系统的作业完成时间等。
反映系统的吞吐量。如：请求数，发出和接收的网络包大小等。
帮助发现和定位故障和问题。如：错误计数、调用失败率等。
反映系统的饱和度和负载。如：系统占用的内存、作业队列的长度等。除了以上常规需求，还可根据具体的问题场景，为了排除和发现以前出现过或可能出现的问题，确定相应的测量对象。比如，系统需要经常调用的一个库的接口可能耗时较长，或偶有失败，可制定 Metrics 以测量这个接口的时延和失败数。

为了满足相应的需求，不同系统需要观测的测量对象也是不同的。在官方文档的最佳实践中，将需要监控的应用分为了三类：

线上服务系统（Online-serving systems）：需对请求做即时的响应，请求发起者会等待响应。如 web 服务器。
线下计算系统（Offline processing）：请求发起者不会等待响应，请求的作业通常会耗时较长。如批处理计算框架 Spark 等。
批处理作业（Batch jobs）：这类应用通常为一次性的，不会一直运行，运行完成后便会结束运行。如数据分析的 MapReduce 作业。对于每一类应用其通常情况下测量的对象是不太一样的。其总结如下：
线上服务系统：主要有请求、出错的数量，请求的时延等。
线下计算系统：最后开始处理作业的时间，目前正在处理作业的数量，发出了多少 items，作业队列的长度等。
批处理作业：最后成功执行的时刻，每个主要 stage 的执行时间，总的耗时，处理的记录数量等。

除了系统本身，有时还需监控子系统：

选用 Vec 的原则：

数据类型类似但资源类型、收集地点等不同
Vec 内数据单位统一例子：
不同资源对象的请求延迟
不同地域服务器的请求延迟
不同 http 请求错误的计数 … 此外，官方文档中建议，对于一个资源对象的不同操作，如 Read/Write、Send/Receive，应采用不同的 Metric 去记录，而不要放在一个 Metric 里。原因是监控时一般不会对这两者做聚合，而是分别去观测。
不过对于 request 的测量，通常是以 Label 做区分不同的 action。

常见 Label 的选择有：

确定 Label 的一个重要原则是：同一维度 Label 的数据是可平均和可加和的，也即单位要统一。如风扇的风速和电压就不能放在一个 Label 里。

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此外，不建议下列做法：

my_metric{label=a} 1 my_metric{label=b} 6 my_metric{label=total} 7

即在 Label 中同时统计了分和总的数据，建议采用 PromQL 在服务器端聚合得到总和的结果。或者用另外的 Metric 去测量总的数据。

好的命名能够见名知义，因此命名也是良好设计的一环。

需要符合 pattern: a-zA-Z*:*
应该包含一个单词作为前缀，表明这个 Metric 所属的域。如：
- prometheus_notifications_total
- process_cpu_seconds_total
- ipamd_request_latency
应该包含一个单位的单位作为后缀，表明这个 Metric 的单位。如：
- http_request_duration_seconds
- node_memory_usage_bytes
- http_requests_total (for a unit-less accumulating count)
逻辑上与被测量的变量含义相同。
尽量使用基本单位，如 seconds，bytes。而不是 Milliseconds, megabytes。

依据选择的维度命名，如：

适宜的 buckets 能使 histogram 的百分位数计算更加准确。

理想情况下，桶会使得数据分布呈阶梯状，即各桶区间内数据个数大致相同。buckets 的设计可遵从如下经验：

需要知道数据的大致分布，若事先不知道可先用默认桶（{.005, .01, .025, .05, .1, .25, .5, 1, 2.5, 5, 10}）或 2 倍数桶（{1,2,4,8…}）观察数据分布再调整 buckets。
数据分布较密处桶间隔制定的较窄一些，分布稀疏处可制定的较宽一些。
对于多数时延数据，一般具有长尾的特性，较适宜用指数形式的桶（ExponentialBuckets）。
初始桶上界一般覆盖 10%左右的数据，若不关注头部数据也可以让初始上界更大一些。
若为了更准确计算特定百分位数，如 90%，可在 90%的数据处加密分布桶，即减少桶的间隔。

比如我在监控我们某些任务耗时的时候，就是选根据实际情况估算出大致的 bucket 取值，上线后观察数据和监控再去调整 bucket，这样经过几次调整应该就能调整到比较合适的 bucket。