微服务监控最全详解(5大常见监控框架)
ccwgpt 2024-09-21 13:50 40 浏览 0 评论
大家好,我是mikechen。
微服务监控是确保微服务架构稳定性、和性能的关键步骤,下面我就全面来详解微服务监控@mikechen
本篇已收于mikechen原创超30万字《阿里架构师进阶专题合集》里面。
微服务监控
微服务监控:是保障微服务架构稳定、和高效运行的基石。
微服务监控,通过合理的监控体系和工具组合,可以实现对系统健康状态的全面掌控。
重点解决,如下4大点:
1.系统资源利用率
首先,最常见的:CPU使用率、内存使用率、磁盘I/O、网络I/O.......等硬件资源的使用情况。
2.服务健康状况
比如:服务内部执行的健康检查,检查数据库连接、依赖服务......等关键组件的状态。
3.分布式追踪
比如:跟踪一个请求在多个微服务中的流转情况,识别、和分析请求路径中的瓶颈、和故障点。
4.错误监控
比如:收集、和分析应用日志,识别异常行为、和错误信息。
以及,设置报警规则,当监控指标超过阈值时,自动发送通知。
微服务监控框架
Prometheus
Prometheus 是一个开源的系统监控、和报警工具,尤其适合用于微服务架构。
整体架构,如下图所示:
主要会涉及到,如下组件:
- Prometheus Server:核心组件,负责数据采集、和存储;
- Exporters:用于采集不同服务和应用的指标(如:node_exporter用于主机监控);
- Alertmanager:处理Prometheus的报警,支持:分组、抑制、和路由。
使用场景:
Prometheus广泛应用于云原生、和微服务架构中,Prometheus已成为主流的监控解决方案之一。
可以监控微服务的性能指标,比如:CPU、内存使用率、请求速率......等,这些都可以。
以及,配置报警规则,当指标超出阈值时发送通知......等。
Grafana
Grafana 是一个开源的数据可视化、和监控平台,广泛用于实时监控。
Grafana :解决可视化系统的性能指标、日志数据、以及分布式追踪等场景。
Prometheus 和 Grafana 是一对非常强大的组合,Prometheus + Grafana:实时监控、和可视化系统性能指标。
如下图所示:
Grafana 提供了直观的仪表板设计界面,用户可以创建、编辑和分享自定义的监控仪表板。
如下图所示:
并且,Grafana 内置了报警系统,用户可以基于查询结果设置报警规则,并指定报警通知方式。
ELK Stack
ELK Stack 由Elasticsearch、Logstash、和Kibana组成,是一个强大的日志管理、和分析平台。
如下图所示:
主要会包含,以下3大组件:
Elasticsearch
Elasticsearch :是一个开源的分布式搜索、和分析引擎,专门用于处理大规模的结构化、和非结构化数据。
在ELK Stack里,主要解决:数据存储、和索引日志数据等;
具有,以下4大特点:
- 分布式架构:数据分片和复制,支持横向扩展;
- 实时搜索:数据写入后,立即可查询;
- 多种查询方式:支持全文搜索、聚合.......等多种查询;
- RESTful API:通过简单的 HTTP API 进行索引、搜索和管理操作。
Logstash
Logstash 是一个开源的数据收集、和转换工具。
具有以下,3大特点:
- 灵活的数据处理:支持各种数据格式的解析、和转换。
- 丰富的插件:拥有大量的输入、过滤器和输出插件,可以满足各种数据处理需求。
- 可扩展性:支持插件化架构,用户可以编写自定义插件以满足特定需求。
使用场景:
可以使用 Logstash 从不同来源(比如:日志文件、消息队列、数据库....等)收集数据,并进行解析和转换。
Kibana
Kibana 是一个开源的数据可视化平台,用于查询、分析、和可视化 Elasticsearch 中存储的数据。
可以使用 Kibana 查询 Elasticsearch 中的数据,并将其可视化展示为:各种图表、和面板。
并且,提供多种图表类型和面板样式,支持实时数据查询和可视化展示。
总之,通过结合 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana,可以实现对大规模数据的收集、存储、分析和可视化展示。
本篇已收于mikechen原创超30万字《阿里架构师进阶专题合集》里面。
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