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微服务监控最全详解(5大常见监控框架)

ccwgpt 2024-09-21 13:50 52 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。

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