斌哥的 Docker 進階指南—監控方案的實現

過去的一年中，關於 Docker 的話題從未斷過，而如今，從嘗試 Docker 到最終決定使用 Docker 的轉化率依然在逐步升高，關於 Docker 的討論更是有增無減。另一方面，大家的注意力也漸漸從 “Docker 是什麼”轉移到“實踐 Docker”與“監控 Docker”上。

本文轉自劉斌博文 「如何選擇 Docker 監控方案 」 ，文中劉斌從技術的角度深入解釋了 Docker 監控的資料採集原理，介紹了現有開源的監控方案，以及能夠對 Docker 進行監控功能的主流 SaaS 服務工具。

上一篇文章中介紹了 Docker 監控目的及技術基礎，本篇文章將介紹，Docker 監控方案的實現。

Docker 監控方案的實現

• 自己動手 + 開源軟體
• SaaS

評價標準

• 功能

  • 資訊詳細程度

  • 查詢的靈活程度

  • 報警 + API

• 靈活性

  • 定製

• 成本

  • 學習、開發

  • 維護

• 運維

  • 部署複雜程度

• 高可用

需要考慮的基本要素如上所示，不多述。

自己動手

• 靈活性強
• 成本高

這裡的成本包括開發成本，開發成本可能包括招人和培訓，開發時間和填坑時間。開發完了還需要維護成本，而且隨著Docker的升級，可能還需要對metric的採集實現進行升級，以及各種bugfix。

自己動手打造監控方案

• 採集
• 儲存
• 展示
• 報警（動作）

StatsD 是 Flickr 公司首先提出來的，後來由 Esty 公司發揚光大的一個輕量級的指標採集模組。

簡單來講，StatsD 就是一個簡單的網路守護程式，基於 Node.js 平臺（Esty實現，其實也有其他語言版本），通過 UDP 或者 TCP 方式偵聽各種統計資訊，包括計數器和定時器，可以用來採集作業系統、不同資料庫、中介軟體的資料指標，進行快取、聚合，併傳送到Graphite 等儲存和視覺化系統中。

StatsD 具有以下優點：

• 簡單

首先安裝部署簡單，且StatsD 協議是基於文字的，可以直接寫入和讀取，方便實現各種客戶端和SDK。

Cloud Insight的探針也是採用這些方式，我們有些SDK也是基於StatsD的，目前有Ruby、Python和Java的，在 GitHub 上可以看到。

• 低耦合性

StatsD 守護程式採取 UDP 這種無狀態的協議，收集指標和應用程式本身之間沒有依賴，不會阻塞應用，不管StatsD的狀態是執行中，還是沒在執行，都不會影響應用程式，應用程式也不關心StatsD是否收到資料。

• 易整合

StatsD非常容易整合其他元件，可以自己編寫採集業務邏輯，傳送到StatsD守護程式即可。也就是說使用者的工作很簡單，只需要按定義好的規則採集資料傳送到Stats，然後用Graphite儲存、展示，通過使用Riemann進行報警。

Tcollector

• 來源於OpenTSDB

Tcollector 是一個採集指標資料並儲存到OpenTSDB的框架，你可以使用該框架自己編寫採集的業務邏輯。類似StatsD，執行在客戶端，收集本地的metric資訊，推送到OpenTSDB。

Collectd

• System statistics collection daemon
• 儲存到RRD
• 外掛機制（input/output）
• 簡單報警功能

Collectd即是一個守護程式，也是一個框架，類似StatsD，它效能非常好，採用C語言編寫。Collectd不直接支援從Docker中取資料，但是我們可以自己編寫外掛來採集效能指標資料。

Collectd有強大的外掛機制，已經實現了包括amqp、rrdtool、graphite、http、kafka、redis、mongodb、OpenTSDB以及CSV檔案等在內的各種外掛。

在4.3版本之後還支援簡單的基於閾值檢查的報警機制。

cAdvisor是一個用於收集、聚合處理和輸出容器執行指標的守護程式。而且cAdvisor基本算是一個獲取Docker效能資料的標配了吧。

1.

一句命令就可以啟動cAdvisor容器，訪問8080埠即可看到效能指標資料。cAdvisor可以通過storage_driver引數將資料存到influxdb，同時也可以將metric輸出為Prometheus的格式，所以很多自定義Docker監控系統都會採取cAdvisor + Prometheus 的組合。

儲存TSDB

• OpenTSDB
• Influxdb
• RRDTool
• Graphite

關於時序列資料庫，可以看附錄中相關的介紹文章。推薦使用OpenTSDB或者Influxdb，簡單對比一下各自特點如下：

• OpenTSDB

  • Java & HBase
  • 易擴充套件（叢集功能強大）
  • 機器多，運維稍顯麻煩

• Influxdb

  • Golang
  • 叢集功能不太成熟
  • 有類SQL的查詢語句
  • 單臺即可工作

這兩者都支援自由模式和多維度，非常適合用於採用tag機制的資料模式建模。 開源視覺化工具

• Graphite
• Influxdb + Grafana
• Prometheus

光有資料是不夠的，raw data沒有任何意義，我們需要良好的視覺化元件來展示資料和資料的內在意義，發揮資料的作用。

我們也可以將資料儲存和展示交給其他開源軟體。

如果你的資料採集和儲存都是自己來完成的，只想使用一個外部的圖形化介面的話，選Grafana應該沒錯，Grafana展現形式非常豐富，配置也很靈活。

以上，先到這裡。

下一章，劉斌將為大家介紹 Docker 監控的開原方案，主流 SaaS 服務，及其特點。

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