一份运维监控的终极秘籍！监控不到位，宕机两行泪

在众多文章中，我们经常会听到关于白盒监控和黑盒监控的讨论，以及监控的四个核心指标。对于白盒与黑盒监控的基本定义，这里不再赘述。简而言之，白盒监控关注系统内部运行状况，涉及机器状态、CPU内存使用率、业务日志等，而黑盒监控则侧重于外部观察，如端口探测、HTTP响应和端到端功能测试等。

本文主要探讨新系统如何添加监控时，白盒监控的采集方法。对于监控系统的配置，首要任务是解决如何采集监控数据的问题。监控指标主要分为两类：基础监控和业务监控。

对于基础监控，它包括服务器、网络和操作系统层面的信息，如CPU、内存、磁盘、端口和进程等。成熟的监控系统如Prometheus和Zabbix等已经提供了基础监控项的采集能力。值得注意的是，这些基础监控指标并不能完全反映服务的真实运行状况。在一个设计合理的分布式系统中，单个实例的故障往往不会造成严重影响。基础监控指标需要与业务相关监控指标相结合才有意义。

业务监控指标则由业务系统内部服务产生，能够真实反映业务运行状态。设计合理的系统通常会提供相关的监控指标供监控系统采集。监控数据的采集方法多种多样，主要包括以下几种：

1. 日志：日志包含服务运行的各个方面，是重要的监控数据来源。如Nginx的access日志可以提供错误、延迟和流量的统计数据。

2. JMX：大多数Java开发的服务都可以通过JMX接口输出监控指标。

3. REST：通过REST API采集监控数据，如Hadoop和ElasticSearch。

4. OpenMetrics：作为未来的业界标准，OpenMetrics为监控系统提供了灵活的数据采集方案。

5. 命令行：某些服务通过本地命令输出监控指标。

6. 主动上报：服务主动将监控指标推送到监控系统。

7. 埋点：虽然这是一种侵入式的采集方式，但它能更灵活地提供业务内部的监控指标。

除了这些常见的采集方法，还有其他如Zookeeper的四字命令、MySQL的show status命令等特殊方式。在实际操作中，如果没有现成的监控采集插件，可能需要自行开发采集脚本。

当基础功能单元出现问题时，就如同一个精密机器的关键部件丢失或出现故障。这些基础单元是系统运作的最小基石，比如HDFS中的Block、Kafka的Message等。一旦这些单元出现问题，业务功能往往会受到直接影响。

在中心化的分布式系统中，Master的健康状况至关重要。想象一下，如果HDFS的NameNode、Zookeeper的Leader或ElasticSearch的MasterNode出现故障，整个系统的运行可能会陷入混乱。

对于分布式系统而言，可用节点数也是决定系统稳定性的重要因素。只有保证足够的可用节点，如Zookeeper和ETCD等系统才能正常运行。

除了白盒监控外，我们还需要关注黑盒端到端的监控。想象一下，如果只用白盒监控，只看到系统内部的表现，却忽略了外部用户实际体验如何，可能会遗漏一些重要信息。主要功能或接口以及存在明显边界的功能模块和上游依赖模块都应该进行黑盒端到端的监控。

服务延迟是许多系统面临的一大挑战。它不仅影响用户体验，还可能导致请求堆积甚至引发整个业务系统的雪崩。我们需要密切关注基础监控中的IO等待和网络延迟，同时也要关注业务相关指标的核心功能响应时长，如Zookeeper的延迟指标和ElasticSearch的索引、搜索延迟等。

流量是当前系统状况的重要指标。无论是系统层面的网络磁盘IO，还是服务层面的QpS、PV和UV等数据，流量的突增或突减都可能预示着潜在的问题。我们需要像侦探一样敏锐地捕捉这些信号，以便及时发现并解决问题。

饱和度是衡量当前服务利用率的关键指标。它可以告诉我们系统承受的压力如何。随着流量的上升，饱和度也会相应上升。对于业务系统来说，消息队列长度是一个重要的饱和度指标。CPU、内存、磁盘、网络等系统资源利用率也可以作为饱和度的体现方式。我们需要关注基础监控中的各项数据，同时也要关注业务监控中的基础功能单元使用率和消息队列长度等指标。

监控指标的采集方法和黄金指标内容在分布式系统中具有举足轻重的地位。虽然不同的监控系统设计多种多样，没有统一标准，但我们需要针对不同系统的特点灵活应对，全面采集监控指标并设置合适的告警机制。只有这样，我们才能在问题出现之前及时发现并解决，确保系统的稳定运行。