控制系统、应用监控的缜密思路，堪称性能瓶颈的克星

始仅据。从三幅中都你也可以碰到，Prometheus 同时反对 Push 和 Pull 两种原始仅据源种系统。

Pull 种系统，由链接端的搜集模组来触发搜集。只要搜集最终目标发放了 HTTP 适配器，就可以受限制联通（这也是最近似于的搜集种系统）。

Push 种系统，则是由各个搜集最终目标有意向 Push Gateway（应用于不充分原始仅据丢弃）推送当前，再继续由链接端从 Gateway 中都拉取过去（这是漂移运用中都最近似于的搜集种系统）。

第二个是原始仅据存储模组。为了保持控管原始仅据的持久转化，三幅中都的 TSDB（Time series database）模组，全由将搜集到的原始仅据持久转化到 SSD 等硬盘设备中都。TSDB 是除此以之外为短时间序列原始仅据在表面上设计的一种原始仅据库，结构上是以短时间为目录、原始仅据量大并且以追加的方式则存储。

第三个是原始仅据核对和检视模组。刚才时说明的 TSDB，在存储原始仅据的同时，毕竟还发放了原始仅据核对和基本上的原始仅据检视动态，而这也就是 PromQL 母语。PromQL 发放了简洁的核对、过滤动态，并且反对基本上的原始仅据检视方式则，是实时子系统和仅据研究展造出的基石。

第四个是实时模组。左上角的 AlertManager 发放了实时的动态，有仅基于 PromQL 母语的触发条件、实时规则的配置管理以及实时的发送等。不过，虽然实时是充分的，但过于频繁的实时只不过也不是非。所以，AlertManager 还反对通过一组、抑制或者静默等多种方式则来聚合正因如此实时，并减少实时比例。

之前一个是仅据研究展造出模组。Prometheus 的 web UI 发放了有趣的仅据研究界面，应用于可执行 PromQL 核对运算符，但结果的展造出相当单调。不过，一旦配合 Grafana，就可以重构非常强大的三幅形界面了。讲解完了这些元件，就让你对每个模组都有了相当清晰的认识。接下去，我们再继续来继续险恶了解这些元件结合上去的适度动态。比如，以刚才时说明的 USE 方式则为例，我近似于 Prometheus，可以搜集 Linux 链接的 CPU、线程、硬盘、互联等各类教育资源的利用率、低浓度和缺失仅当前。然后，通过 Grafana 以及 PromQL 核对运算符，就可以把它们以三幅形界面的方式则一般转化展造出造出来。

4、之前总结

子系统控管的当前是教育资源的近似于原因，这既有仅 CPU、线程、硬盘、份文件子系统、互联等硬件教育资源，也有仅份文件仅据结构仅、联接仅、联接行踪仅等软件教育资源。而要描绘造出这些教育资源难题，最有趣必需的方式则就是 USE 法则。

USE 法则把子系统教育资源的在表面上设计阶段，标准转化为了三个一般而言：利用率、低浓度以及缺失仅。当这三者之中都任一一般而言的当前过高时，都都是比较应的子系统教育资源只不过存在稳定性难题。

基于 USE 法则创设在表面上设计阶段后，我们还须要通过一套零碎的控管子系统，把这些当前从搜集、存储、核对、检视，再继续到实时和仅据研究展造出等贯穿上去。这样，不仅可以将子系统教育资源的难题短短时间内暴露造出来，还可以借助控管的历史原始仅据，来搜索整合稳定性难题的根源。

三、运用控管

1、运用控管当前

跟子系统控管一样，在重构API的控管子系统之前，首先也须要确定，到底须要控管哪些当前。比如时说是要清楚，有哪些当前可以用来短短时间内证实API的稳定性难题。

API的当前当前，不再继续是教育资源的近似于原因，而是劝时说仅、缺失率和积极响应短时间。

这些当前不仅并不需要关系到一站式器的近似于体验，还反映运用适度的可用性和耐用性。有了劝时说仅、缺失率和积极响应短时间这三个黄金当前此后，我们就可以短短时间内知道，运用是否起因了稳定性难题。但是，只有这些当前只不过还是不够的，因为起因稳定性难题后，我们还想必需短短时间内整合“稳定性难题一区”。所以，在我看来，前面几种当前，也是控管API时必不可少的。

第一个，是运用原始仅据流的教育资源近似于原因，比如原始仅据流搬走的 CPU、线程、硬盘 I/O、互联等。近似于过多的子系统教育资源，随之而来API积极响应缓慢或者缺失仅升高，是一个最少用的稳定性难题。

第二个，是API二者之间命令行原因，比如命令行频率、缺失仅、短时间延迟等。由于API并不是孤立的，如果其依赖的其他运用再次造出现了稳定性难题，运用自身稳定性也就会受到影响。

第三个，是API在表面上当前逻辑的行驶原因，比如关键环节的耗费以及可执行过程中都的缺失等。由于这是API在表面上的正常，之外部多半能够则并不需要给与到具体的稳定性原始仅据。所以，API在在表面上设计和开发时，就必要把这些当前发放造出来，以便控管子系统可以了解其在表面上行驶正常。

有了运用原始仅据流的教育资源近似于当前，你就可以把子系统教育资源的难题跟API关连上去，从而促使整合因子系统教育资源缺乏而随之而来的稳定性难题；

有了API二者之间的命令行当前，你可以促使研究造出一个劝时说检视的命令行链中都，到底哪个元件才是随之而来稳定性难题的一夜二者之间；

而有了API在表面上当前逻辑的行驶稳定性，你就可以越来越进一步，并不需要踏入API的在表面上，整合到底是哪个检视环节的函仅随之而来了稳定性难题。

基于这些渐进，我深信你就可以重构造出，描绘造出API行驶正常的在表面上设计阶段。再继续将这些当前设为我们上一期时说明的控管子系统（比如 Prometheus + Grafana）中都，就可以跟子系统控管一样，一方面通过实时子系统，把难题设法汇报给相关的团队检视；另一方面，通过一般转化的三幅形界面，动态展造出API的适度稳定性。

2、正因如此传输控管

业务子系统多半就会无关到意想不到的多个一站式，形成一个多样的分布式命令行链。为了促使整合这类横跨运用的稳定性难题，你还可以近似于 Zipkin、Jaeger、Pinpoint 等各类自由软件应用软件，来重构正因如此传输行踪子系统。比如，表就是一个 Jaeger 命令行链行踪的下例。

（三幅片来自 Jaeger 文档）

正因如此传输行踪可以找来你促使整合造出，在一个劝时说检视过程中都，哪个环节才是难题根源。比如，从上三幅中都，你就可以很更易碰到，这是 Redis 提前结束随之而来的难题。

正因如此传输行踪除了可以找来你短短时间内整合横跨运用的稳定性难题之外，还可以找来你作应用于线上子系统的命令行拓扑三幅。这些一般转化的拓扑三幅，在研究多样子系统（比如质一站式）时尤其必需。

3、记事控管

在表面上设计阶段的控管，可以让你促使整合起因难题的前面，不过只有当前的话多半还不够。比如，正因如此的一个适配器，当劝时说传入的参仅有所不同时，就只不过就会随之而来完正因如此有所不同的稳定性难题。所以，除了当前之外，我们还须要对这些当前的正则表达式信息完成控管，而记事正是这些正则表达式的最佳来源。

对比来看，当前是特定期中都的仅值型测量原始仅据，多半以短时间序列的方式则检视，简便实时控管。

而记事则完正因如此有所不同，记事都是某个短时间点的字符串消息，多半须要对搜目录擎完成目录后，才能完成核对和汇总研究。

对记事控管来时说，最当代的方式则，就是近似于 ELK 新科技子程序，即近似于 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 这三个元件的组合。

如表所示，就是一个当代的 ELK 指令集三幅：

（三幅片来自elastic.co）

Logstash 全由对从各个记事源搜集记事，然后完成预检视，之前再继续把初步检视过的记事，发送给 Elasticsearch 完成目录。

Elasticsearch 全由对记事完成目录，并发放了一个零碎的正因如此文搜目录擎，这样就可以方便你从记事中都检索须要的原始仅据。

Kibana 则全由对记事完成仅据研究研究，有仅记事搜索、检视以及绚丽的车顶展造出等。

前面这张三幅，就是一个 Kibana 车顶的下例，它一般转化展造出了 Apache 的采访各地区。

（三幅片来自elastic.co）

值得注意的是，ELK 新科技子程序中都的 Logstash 教育资源消耗相当大。所以，在教育资源紧张的环境中都，我们多半近似于教育资源消耗越来越低的 Fluentd，来替代 Logstash（也就是；也的 EFK 新科技子程序）。

4、之前总结

API的控管，可以分为当前控管和记事控管两大部分：

当前控管主要是对一定期中都内在表面上设计阶段完成测量，然后再继续通过短时间序列的方式则，完成检视、存储和实时。

记事控管则可以发放越来越具体的正则表达式信息，多半通过 ELK 新科技子程序来完成搜集、目录和三幅形转化展造出。

在横跨多个有所不同运用的多样业务场景中都，你还可以重构正因如此传输行踪子系统。这样可以动态行踪命令行链中都各个元件的稳定性，作应用于整个流程的命令行拓扑三幅，从而加快整合多样运用的稳定性难题。

所作丨-零

来源丨URL：www.cnblogs.com/-wenli/p/14017850.html

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