关于前端:NodeJS-从-0-开始-Prometheus-Grafana-业务性能指标监控

为什么须要指标监控告警

一个简单的利用，往往由很多个模块组成，而且往往会存在各种各样奇奇怪怪的应用场景，谁也不能保障本人保护的服务永远不会出问题，等用户投诉才发现问题再去解决问题就为时已晚，损失已无法挽回。

所以，通过数据指标来掂量一个服务的稳定性和解决效率，是否失常运作，监控指标曲线的状态，指标出现异常时及时被动告警，这一套工具就非常重要。

常见的一些指标，包含但不限于：

• QPS
• 申请解决耗时
• 过程占用内存
• 过程占用 CPU
• golang 服务的 goroutine
• nodejs 的 event loop lag
• 前端利用的 Performance 耗时
• …

举个例子，如果一个服务：

• 应用内存随着工夫逐步上涨
• CPU 占用越来越高
• 申请耗时越来越高，申请成功率降落
• 磁盘空间频频被挤爆

<!– 这到底是兽性的扭曲还是道德的沦丧，–>
一旦服务存在某些缺点导致这些问题，通过服务日志，很难直观疾速地察觉到这些指标的变动稳定。

通过监控和告警伎俩能够无效地笼罩了「发现」和「定位」问题，从而更有效率地排查和解决问题。

指标监控零碎：Prometheus

Prometheus 是一个开源的服务监控零碎和工夫序列数据库。

工作流能够简化为：

1. client 采集以后 机器 / 服务 / 过程 的状态等相干指标数据
2. Prometheus server 按肯定的工夫周期被动拉取 client 的指标数据，并存储到时序数据库中
3. 发现指标异样后，通过 alert manager 将告警告诉给相干负责人

具体的架构设计如下：

为什么不必 mysql 存储？

Prometheus 用的是本人设计的时序数据库（TSDB），那么为什么不必咱们更加相熟，更加罕用的 mysql, 或者其余关系型数据库呢？

假如须要监控 WebServerA 每个 API 的申请量为例，须要监控的维度包含：服务名（job）、实例 IP（instance）、API 名（handler）、办法（method）、返回码(code)、申请量（value）。

如果以 SQL 为例，演示常见的查问操作：

# 查问 method=put 且 code=200 的申请量
SELECT * from http_requests_total WHERE code=”200”AND method=”put”AND created_at BETWEEN 1495435700 AND 1495435710;

# 查问 handler=prometheus 且 method=post 的申请量
SELECT * from http_requests_total WHERE handler=”prometheus”AND method=”post”AND created_at BETWEEN 1495435700 AND 1495435710;


# 查问 instance=10.59.8.110 且 handler 以 query 结尾 的申请量
SELECT * from http_requests_total WHERE handler=”query”AND instance=”10.59.8.110”AND created_at BETWEEN 1495435700 AND 1495435710;

通过以上示例能够看出，在罕用查问和统计方面，日常监控多用于依据监控的维度进行查问与工夫进行组合查问。如果监控 100 个服务，均匀每个服务部署 10 个实例，每个服务有 20 个 API，4 个办法，30 秒收集一次数据，保留 60 天。那么总数据条数为：100(服务)* 10（实例）* 20（API）* 4（办法）* 86400（1 天秒数）* 60(天) / 30（秒）= 138.24 亿条数据，写入、存储、查问如此量级的数据是不可能在 Mysql 类的关系数据库上实现的。 因而 Prometheus 应用 TSDB 作为 存储引擎。

时序数据库（Time Series Database/TSDB）

时序数据库次要用于指解决带工夫标签（依照工夫的程序变动，即工夫序列化）的数据，带工夫标签的数据也称为时序数据。

对于 prometheus 来说，每个时序点构造如下：

• metric: 指标名，以后数据的标识，有些零碎中也称为 name。
• label: 标签属性
• timestamp: 数据点的工夫，示意数据产生的工夫。
• value: 值，数据的数值

每个指标，有多个时序图；多个时序数据点连接起来，形成一个时序图

如果用传统的关系型数据库来示意时序数据，就是以下构造：

指标 request_total{path=”/home”} 在 2020-10-01 00:01:00 时的 qps = (160 – 100)/60 = 1 , 同理，
指标 request_total{path=”/error”} 在 2020-10-01 00:01:00 时的 qps = 1/60

相比于 MySQL，时序数据库外围在于时序，其查问工夫相干的数据耗费的资源绝对较低，效率绝对较高，而恰好指标监控数据带有显著的时序个性，所以采纳时序数据库作为存储层

数据类型

• counter: 计数器，只能线性减少，一直变大，场景：qps
• gauge：绝对值，非线性，值可大可小，场景：机器温度变动，磁盘容量，CPU 使用率，
• histogram：，聚合数据查问耗时散布【服务端计算，含糊，不准确】
• summary：不能聚合查问的耗时散布【客户端计算，准确】

nodejs 指标采集与数据拉取

• 定义一个 Counter 的数据类型，记录指标

const reqCounter = new Counter({
  name: `credit_insight_spl_id_all_pv`,
  help: 'request count',
  labelNames: ['deviceBrand','systemType', 'appVersion', 'channel']
})

reqCounter.inc({
  deviceBrand: 'Apple',
  systemType: 'iOS',
  appVersion: '26014',
  channel: 'mepage'
},1)

• 定义拜访门路为 /metrics 的 controller

  @Get('metrics')
  getMetrics(@Res() res) {res.set('Content-Type', register.contentType)
    res.send(register.metrics())
  }

• Prometheus 被动申请 node client 的 /metrics 接口，取得

以后数据快照

promQL

promQL 是 prometheus 的查询语言，语法非常简略

根本查问

查问指标最新的值：

{__name__="http_request_total", handler="/home"}

# 语法糖：http_request_total{handler="/home"}

# 等价于 mysql:
select * from http_request_total 
where 
  handler="/home" AND
  create_time=《now()》

区间时间段查问

查问过来一分钟内的数据

# promQL
http_request_total[1m]

# 等价于
SELECT * from http_requests_total 
WHERE create_time BETWEEN《now() - 1min》AND《now()》;

工夫偏移查问

PS：promQL 不反对指定工夫点进行查问，只能通过 offset 来查问历史某个点的数据

查问一个小时前的数据。

# promQL
http_request_total offset 1h

# 等价于
SELECT * from http_requests_total 
WHERE create_time=《now() - 1 hour》;

promQL 查问函数

依据以上的查问语法，咱们能够简略组合出一些指标数据：

例如，查问最近一天内的 /home 页申请数

http_request_total{handler="/home"}  - http_request_total{handler="/home"} offset 1d

那么实际上面这个写法很显著比拟不简洁，咱们可应用内置 increase 函数来替换：

# 和上述写法等价
increase(http_request_total{handler="/home"}[1d])

除了 increase 外，还有很多其余好用的函数，例如，
rate 函数计算 QPS

// 过来的 2 分钟内均匀每秒申请数
rate(http_request_total{code="400"}[2m])

// 等价于
increase(http_request_total{code="400"}[2m]) / 120

指标聚合查问

除了上述根底查问外，咱们可能还须要聚合查问

如果咱们有以下数据指标：

credit_insight_spl_id_all_pv{url="/home",channel="none"} 
credit_insight_spl_id_all_pv{url="/home",channel="mepage"} 
credit_insight_spl_id_all_pv{url="/error",channel="none"} 
credit_insight_spl_id_all_pv{url="/error",channel="mepage"} 

将所有指标数据以某个维度进行聚合查问时，例如：查问 url=”/home” 最近一天的访问量，channel 是 none 还是 mepage 的 /home 访问量都包含在内。

咱们天经地义地会写出：

increase(credit_insight_spl_id_all_pv{url="/home"}[1d])

但实际上咱们会得出这样的两条指标后果：

credit_insight_spl_id_all_pv{url="/home",channel="none"} 233
credit_insight_spl_id_all_pv{url="/home",channel="mepage"} 666

并非咱们预期中的：

credit_insight_spl_id_all_pv{url="/home"} 899

而要是咱们想要失去这样的聚合查问后果，就须要用到 sum by

# 聚合 url="/home" 的数据
sum(increase(credit_insight_spl_id_all_pv{url="/home"}[1d])) by (url)
# 得出后果：credit_insight_spl_id_all_pv{url="/home"} 899    # 所有 channel 中 /home 页访问量累加值


# 聚合所有的 url 则能够这样写：sum(increase(credit_insight_spl_id_all_pv{}[1d])) by (url)
# 得出后果：credit_insight_spl_id_all_pv{url="/home"} 899  
credit_insight_spl_id_all_pv{url="/error"} 7


# 等价于 mysql
SELECT url, COUNT(*) AS total FROM credit_insight_spl_id_all_pv 
WHERE create_time between <now() - 1d> and <now()>
GROUP BY url; 

指标时序曲线

以上的所有例子的查问数值，其实都是 最近工夫点 的数值，

而咱们更关注的是一个 时间段 的数值变动。

要实现这个原理也很简略，只须要在历史的每个工夫点都执行一次指标查问，

# 如果明天 7 号
# 6 号到 7 号的一天访问量
sum(increase(credit_insight_spl_id_all_pv{}[1d] )) by (url) 

# 5 号到 6 号的一天访问量 offset 1d 
sum(increase(credit_insight_spl_id_all_pv{}[1d] offset 1d)) by (url) 

# 4 号到 5 号的一天访问量
sum(increase(credit_insight_spl_id_all_pv{}[1d] offset 2d)) by (url) 

而 Prometheus 曾经内置了时间段查问性能，并对此优化解决。

可通过 /api/v1/query_range 接口进行查问，获的 grpah：

Prometheus 查问瓶颈

数据存储：

指标数据有“Writes are vertical，reads are horizontal”的（垂直写，程度读）模式:
“Writes are vertical，reads are horizontal”的意思是 tsdb 通常按固定的工夫距离收集指标并写入，会“垂直”地写入最近所有工夫序列的数据，而读取操作往往面向肯定工夫范畴的一个或多个工夫序列，“横向”地逾越工夫进行查问

• 每个指标（metric）依据指标数量不同，有 labelA labelB labelC * … 个时序图
• 每个时序图（time series）的一个点时序是 [timestamp, value], 例如 [1605607257, 233]。[工夫戳 - 值] 能够确定图上的一个点，一个工夫区间内的所有点连成一个时序曲线图。
• 因为 Prometheus 每隔 15s 采集一次数据，所以 时序点的工夫间距是 15s，即 1 分钟有 60/15= 4 个时序点，1 小时就有 4 * 60 = 240 个时序点。

而 Prometheus 的默认查问 sample 下限是 5000w

所以，如果指标的时序图数量过大，容许查问的工夫区间绝对就会较小了。

一个图表查问时序数量的影响因素有 3 个，别离是：

1. 查问条件的时序数量（n）
2. 查问的工夫区间（time）
3. 图表曲线每个时序点之间的距离（step）

以 credit_insight_spl_id_all_pv 指标为例，该指标总共大概有 n = 163698 种时序，

如果 step = 15s，如果搜寻该指标过来 time = 60m 的全副时序图，那么，须要搜寻的例子要
163698 * 60 * (60/15) = 39287520，将近 4kw，是能够搜进去的。

但如果搜的是过来 90m 的数据，163698 * 90 * 4 = 58931280，超过了 5000w，你就发现数据申请异样：
Error executing query: query processing would load too many samples into memory in query execution

所以，目测可得一个图的查问时序点数量公式是：total = n * time / step，time 和 step 的工夫单位必须统一，total 必须不超过 5000w。

反推一下得出，time < 5000w / n * step。要扩充搜寻工夫范畴，增大 step，或者升高 n 即可做到。

• step 不变，升高 n【指定 label 值可缩小搜寻条件的后果数】: credit_insight_spl_id_all_pv{systemType="Android", systemVersion="10"}，n = 18955

• 增大 step 到 30s，n 不变：

当然，个别状况下，咱们的 n 值只有几百，而 step 根本是大于 60s 的，所以个别状况下都能查问 2 个多月以上的数据图。

可视化平台：Grafana

grafana 是一个开源的，高度可配置的数据图表剖析，监控，告警的平台，也是一款前端可视化的产品。

自定义图表

grafana 内置提供多种图表模板，具体是以下类型：

Prometheus 作为数据源的状况下，个别用的 graph 类型画时序图比拟多。

对于一些根底的数据大盘监控，这些图表类型曾经足够满足咱们的需要。

但对于简单的需要，这些类型无奈满足咱们的须要时，咱们装置 pannel 插件，来更新可用的图表类型，也能够依据官网文档 build a panel plugin 开发本人的前端图表 panel。

图表配置

在时序图表配置场景下，咱们须要外围关注配置的有:

1. promQL: 查问语句
2. Legend: 格式化图例文本
3. step/interval: 采集点距离，每隔一段时间，采集一次数据。
   一条曲线的数据点数量 = 图表时长 / 采样距离。例如查看最近 24 小时的数据，采样 距离 5min，数据点数量 =24*60/5=288。
   采集间隔时间越短，采样率越大，图表数据量越大，曲线越平滑。采集距离默认主动计算生成，也能够自定义配置。
4. metric time range: 每个点的数据统计工夫区间时长。
   以 QPS 为例，图表上每个工夫点的数据的意义是：在这工夫点上，过来 n 秒间的访问量。

从上图能够看到，

• 如果采样距离 > 统计区间时长: 数据采样率 < 100%。未能采集到的数据抛弃，不会再图表上展现。采样率过小可能会谬误异样的数据指标。。
• 如果采样距离 == 统计区间时长，采样率 100%。
• 如果采样距离 < 统计区间时长，数据被反复统计，意义不大。

自定义变量

为了实现一些罕用的筛选过滤场景，grafana 提供了变量性能

• 变量配置：变量配置有多种形式（Type），能够自定义选项，也能够依据 prometheus 指标的 label 动静拉取。

• 变量应用：变量通过 $xxx 模式去援用。

告警

除了 Prometheus 自身能够配置告警表达式之外：

grafana 也能够配置告警：

数据源

Prometheus 通常用于后端利用的指标数据实时上报，次要用于异样告警，问题排查，所以数据 存在时效性，咱们不会关注几个月前的一个曾经被排查并 fixed 的指标异样稳定告警。

然而，要是咱们将 Prometheus 用于业务指标监控，那么咱们可能会关注更长远的数据。

例如咱们可能想要看过来一个季度的环比同比增长，用 Prometheus 作为数据源就不适合，因为 Prometheus 是时序数据库，更多关注实时数据，数据量大，以后数据保留的时效设定只有 3 个月。

那么这个时候可能咱们要保护一个长期的统计数据，可能就须要存储在 mysql 或者其余存储形式。

grafana 不是 Prometheus 的专属产品，还反对多种数据源，包含但不限于：

• 常见数据库

  • MySql
  • SQL Server
  • PostgreSQL
  • Oracle

• 日志、文档数据库

  • Loki
  • Elasticsearch

• 时序数据库

  • Prometheus
  • graphite
  • openTSDB
  • InfluxDB

• 链路追踪

  • Jaeger
  • Zipkin
• ….

如果没有本人须要的数据源配置，还能够装置 REST API Datasource Plugin, 通过 http 接口查问作为数据源

总结

理解 grafana 的高度可配置性设计后，有值得思考的几点：

• 关注其设计思维，如果要本人实现一个相似的可视化的 web app，本人会怎么设计？
• 本人要做一个高度可配置化的性能，又应该怎么设计？
• 深刻到业务，例如咱们罕用的 admin 治理 零碎，一些罕用的业务性能是否能够高度可配置化？业务强关联的如何做到配置与业务的有机联合？

等等这些，其实都是值得咱们去思考的。

此外，Prometheus 和 grafana 都有些进阶的玩法，大家有趣味也能够去摸索下。

参考文章

1. Prometheus 的数据存储实现【实践篇】
2. prometheus tsdb 的存储与索引
3. query processing would load too many samples into memory in query execution