監控系統選型，這篇不可不讀！

之前，我寫過幾篇有關「線上問題排查」的文章，文中附帶了一些監控圖，有些讀者對此很感興趣，問我監控系統選型上有沒有好的建議？

目前我所經歷的幾家公司，監控系統都是自研的。其實業界有很多優秀的開源產品可供選擇，能滿足絕大部分的監控需求，如果能從中選擇一款滿足企業當下的訴求，顯然最省時省力。

這篇文章，我將對監控體系的基礎知識、原理和架構做一次系統性整理，同時還會對幾款最常用的開源監控產品做下介紹，以便大家選型時參考。內容包括3部分：

• 必知必會的監控基礎知識
• 主流監控系統介紹
• 監控系統的選型建議

01 必知必會的監控基礎知識

監控系統俗稱「第三隻眼」，幾乎是我們每天都會打交道的系統，下面 4 項基礎知識我認為是必須要了解的。

1. 監控系統的7大作用

正所謂「無監控，不運維」，監控系統的地位不言而喻。不管你是監控系統的開發者還是使用者，首先肯定要清楚：監控系統的目標是什麼？它能發揮什麼作用？

• 實時採集監控資料：包括 硬體、作業系統、中介軟體、應用程式等各個維度的資料。

• 實時反饋監控狀態：通過對採集的資料進行多維度統計和視覺化展示，能實時體現監控物件的狀態是正常還是異常。

• 預知故障和告警： 能夠提前預知故障風險，並及時發出告警資訊。

• 輔助定位故障：提供故障發生時的各項指標資料，輔助故障分析和定位。

• 輔助效能調優：為效能調優提供資料支援，比如慢SQL，介面響應時間等。

• 輔助容量規劃：為伺服器、中介軟體以及應用叢集的容量規劃提供資料支撐。

• 輔助自動化運維：為自動擴容或者根據配置的SLA進行服務降級等智慧運維提供資料支撐。

2. 使用監控系統的正確姿勢

出任何線上事故，先不說其他地方有問題，監控部分一定是有問題的。

聽著很甩鍋的一句話，仔細思考好像有一定道理。我們在事故覆盤時，通常會思考這3個和監控有關的問題：有沒有做監控？監控是否及時？監控資訊是否有助於快速定位問題？

可見光有一套好的監控系統還不夠，還必須知道 「如何用好它」。一個成熟的研發團隊通常會定一個監控規範，用來統一監控系統的使用方法。

• 瞭解監控物件的工作原理：要做到對監控物件有基本的瞭解，清楚它的工作原理。比如想對JVM進行監控，你必須清楚JVM的堆記憶體結構和垃圾回收機制。
• 確定監控物件的指標 ：清楚使用哪些指標來刻畫監控物件的狀態？比如想對某個介面進行監控，可以採用請求量、耗時、超時量、異常量等指標來衡量。
• 定義合理的報警閾值和等級：達到什麼閾值需要告警？對應的故障等級是多少？不需要處理的告警不是好告警，可見定義合理的閾值有多重要，否則只會降低運維效率或者讓監控系統失去它的作用。
• 建立完善的故障處理流程：收到故障告警後，一定要有相應的處理流程和oncall機制，讓故障及時被跟進處理。

3. 監控的物件和指標都有哪些？

監控已然成為了整個產品生命週期非常重要的一環，運維關注硬體和基礎監控，研發關注各類中介軟體和應用層的監控，產品關注核心業務指標的監控。 可見，監控的物件已經越來越立體化。

這裡，我對常用的監控物件以及監控指標做了分類整理，供大家參考。

3.1 硬體監控

包括：電源狀態、CPU狀態、機器溫度、風扇狀態、物理磁碟、raid狀態、記憶體狀態、網路卡狀態

3.2 伺服器基礎監控

• CPU：單個CPU以及整體的使用情況
• 記憶體：已用記憶體、可用記憶體
• 磁碟：磁碟使用率、磁碟讀寫的吞吐量
• 網路：出口流量、入口流量、TCP連線狀態

3.3 資料庫監控

包括：資料庫連線數、QPS、TPS、並行處理的會話數、快取命中率、主從延時、鎖狀態、慢查詢

3.4 中介軟體監控

• Nginx：活躍連線數、等待連線數、丟棄連線數、請求量、耗時、5XX錯誤率
• Tomcat：最大執行緒數、當前執行緒數、請求量、耗時、錯誤量、堆記憶體使用情況、GC次數和耗時
• 快取 ：成功連線數、阻塞連線數、已使用記憶體、記憶體碎片率、請求量、耗時、快取命中率
• 訊息佇列：連線數、佇列數、生產速率、消費速率、訊息堆積量

3.5 應用監控

• HTTP介面：URL存活、請求量、耗時、異常量
• RPC介面：請求量、耗時、超時量、拒絕量
• JVM ：GC次數、GC耗時、各個記憶體區域的大小、當前執行緒數、死鎖執行緒數
• 執行緒池：活躍執行緒數、任務佇列大小、任務執行耗時、拒絕任務數
• 連線池：總連線數、活躍連線數
• 日誌監控：訪問日誌、錯誤日誌
• 業務指標：視業務來定，比如PV、訂單量等

4. 監控系統的基本流程

無論是開源的監控系統還是自研的監控系統，監控的整個流程大同小異，一般都包括以下模組：

• 資料採集：採集的方式有很多種，包括 日誌埋點進行採集（通過Logstash、Filebeat等進行上報和解析）， JMX標準介面輸出監控指標，被監控物件提供REST API進行資料 採集（如Hadoop、ES），系統命令列，統一的SDK進行侵入式的埋點和上報等。
• 資料傳輸：將採集的資料以TCP、UDP或者HTTP協議的形式上報給監控系統，有主動Push模式，也有被動Pull模式。
• 資料儲存：有使用MySQL、Oracle等RDBMS儲存的，也有使用時序資料庫RRDTool、OpentTSDB、InfluxDB儲存的，還有使用HBase儲存的。
• 資料展示：資料指標的圖形化展示。
• 監控告警：靈活的告警設定，以及支援郵件、簡訊、IM等多種通知通道。

02 主流監控系統介紹

下面再來認識下主流的開源監控系統，由於篇幅有限，我挑選了3款使用最廣泛的監控系統：Zabbix、Open-Falcon、Prometheus，會對它們的架構進行介紹，同時總結下各自的優劣勢。

1. Zabbix（老牌監控的優秀代表）

Zabbix 1998年誕生，核心元件採用C語言開發，Web端採用PHP開發。它屬於老牌監控系統中的優秀代表，監控功能很全面，使用也很廣泛，差不多有70%左右的網際網路公司都曾使用過 Zabbix 作為監控解決方案。

先來了解下Zabbix的架構設計：

• Zabbix Server：核心元件，C語言編寫，負責接收Agent、Proxy傳送的監控資料，也支援JMX、SNMP等多種協議直接採集資料。同時，它還負責資料的彙總儲存以及告警觸發等。

• Zabbix Proxy：可選元件，對於被監控機器較多的情況下，可使用Proxy進行分散式監控，它能代理Server收集部分監控資料，以減輕Server的壓力。

• Zabbix Agentd：部署在被監控主機上，用於採集本機的資料併傳送給Proxy或者Server，它的外掛機制支援使用者自定義資料採集指令碼。Agent可在Server端手動配置，也可以通過自動發現機制被識別。資料收集方式同時支援主動Push和被動Pull 兩種模式。

• Database：用於儲存配置資訊以及採集到的資料，支援MySQL、Oracle等關係型資料庫。同時，最新版本的Zabbix已經開始支援時序資料庫，不過成熟度還不高。

• Web Server：Zabbix的GUI元件，PHP編寫，提供監控資料的展現和告警配置。

下面是 Zabbix 的優勢：

• 產品成熟：由於誕生時間長且使用廣泛，擁有豐富的文件資料以及各種開源的資料採集外掛，能覆蓋絕大部分監控場景。

• 採集方式豐富：支援Agent、SNMP、JMX、SSH等多種採集方式，以及主動和被動的資料傳輸方式。

• 較強的擴充套件性：支援Proxy分散式監控，有agent自動發現功能，外掛式架構支援使用者自定義資料採集指令碼。

• 配置管理方便 ：能通過Web介面進行監控和告警配置，操作方便，上手簡單。

下面是 Zabbix 的劣勢：

• 效能瓶頸：機器量或者業務量大了後，關係型資料庫的寫入一定是瓶頸，官方給出的單機上限是5000臺，個人感覺達不到，尤其現在應用層的指標越來越多。雖然最新版已經開始支援時序資料庫，不過成熟度還不高。

• 應用層監控支援有限：如果想對應用程式做侵入式的埋點和採集（比如監控執行緒池或者介面效能），zabbix沒有提供對應的sdk，通過外掛式的指令碼也能曲線實現此功能，個人感覺zabbix就不是做這個事的。

• 資料模型不強大：不支援tag，因此沒法按多維度進行聚合統計和告警配置，使用起來不靈活。

• 方便二次開發難度大 ：Zabbix採用的是C語言，二次開發往往需要熟悉它的資料表結構，基於它提供的API更多隻能做展示層的定製。

2. Open-Falcon（小米出品，國內流行）

Open-falcon 是小米2015年開源的企業級監控工具，採用Go和Python語言開發，這是一款靈活、高效能且易擴充套件的新一代監控方案，目前小米、美團、滴滴等超過200家公司在使用它。

小米初期也使用的Zabbix進行監控，但是機器量和業務量上來後，Zabbix就有些力不從心了。因此，後來自主研發了Open-Falcon，在架構設計上吸取了Zabbix的經驗，同時很好地解決了Zabbix的諸多痛點。

先來了解下Open-Falcon的架構設計：

• Falcon-agent：資料採集器和收集器，Go開發，部署在被監控的機器上，支援3種資料採集方式。首先它能自動採集單機200多個基礎監控指標，無需做任何配置；同時支援使用者自定義的plugin獲取監控資料；此外，使用者可通過http介面，自主push資料到本機的proxy-gateway，由gateway轉發到server.

• Transfer：資料分發元件，接收客戶端傳送的資料，分別傳送給資料儲存元件Graph和告警判定元件Judge，Graph和Judge均採用一致性hash做資料分片，以提高橫向擴充套件能力。同時Transfer還支援將資料分發到OpenTSDB，用於歷史歸檔。

• Graph：資料儲存元件，底層使用RRDTool（時序資料庫）做單個指標的儲存，並通過快取、分批寫入磁碟等方式進行了優化。據說一個graph例項能夠處理8W+每秒的寫入速率。

• Judge和Alarm：告警元件，Judge對Transfer元件上報的資料進行實時計算，判斷是否要產生告警事件，Alarm元件對告警事件進行收斂處理後，將告警訊息推送給各個訊息通道。

• API：面向終端使用者，收到查詢請求後會去Graph中查詢指標資料，彙總結果後統一返回給使用者，遮蔽了儲存叢集的分片細節。

下面是Open-Falcon的優勢：

• 自動採集能力：**Falcon-agent 能自動採集伺服器的200多個基礎指標（比如CPU、記憶體等），無需在server上做任何配置，這一點可以秒殺Zabbix.

• 強大的儲存能力 ：底層採用RRDTool，並且通過一致性hash進行資料分片，構建了一個分散式的時序資料儲存系統，可擴充套件性強。

• 靈活的資料模型：借鑑OpenTSDB，資料模型中引入了tag，這樣能支援多維度的聚合統計以及告警規則設定，大大提高了使用效率。

• 外掛統一管理：Open-Falcon的外掛機制實現了對使用者自定義指令碼的統一化管理，可通過HeartBeat Server分發給agent，減輕了使用者自主維護指令碼的成本。

• 個性化監控支援：基於Proxy-gateway，很容易通過自主埋點實現應用層的監控（比如監控介面的訪問量和耗時）和其他個性化監控需求，整合方便。

下面是Open-Falcon的劣勢：

• 整體發展一般****：社群活躍度不算高，同時版本更新慢，有些大廠是基於它的穩定版本直接做二次開發的，關於以後的前景其實有點擔憂。

• UI不夠友好 ：對於業務線的研發來說，可能只想便捷地完成告警配置和業務監控，但是它把機器分組、策略模板、模板繼承等概念全部暴露在UI上，感覺在圍繞這幾個概念設計UI，理解有點費勁。

• 安裝比較複雜：個人的親身感受，由於它是從小米內部衍生出來的，雖然去掉了對小米內部系統的依賴，但是元件還是比較多，如果對整個架構不熟悉，安裝很難一蹴而就。

3. Prometheus（號稱下一代監控系統）

Prometheus（普羅米修斯）是由前google員工2015年正式釋出的開源監控系統，採用Go語言開發。它不僅有一個很酷的名字，同時它有Google與k8s的強力支援，開源社群異常火爆。

Prometheus 2016年加入雲原生基金會，是繼k8s後託管的第二個專案，未來前景被相當看好。它和Open-Falcon最大不同在於：資料採集是基於Pull模式的，而不是Push模式，並且架構非常簡單。

先來了解下Prometheus的架構設計：

• Prometheus Server：核心元件，用於收集、儲存監控資料。它同時支援靜態配置和通過Service Discovery動態發現來管理監控目標，並從監控目標中獲取資料。此外，Prometheus Server 也是一個時序資料庫，它將監控資料儲存在本地磁碟中，並對外提供自定義的 PromQL 語言實現對資料的查詢和分析。

• Exporter：用來採集資料，作用類似於agent，區別在於Prometheus是基於Pull方式拉取採集資料的，因此，Exporter通過HTTP服務的形式將監控資料按照標準格式暴露給Prometheus Server，社群中已經有大量現成的Exporter可以直接使用，使用者也可以使用各種語言的client library自定義實現。

• Push gateway：主要用於瞬時任務的場景，防止Prometheus Server來pull資料之前此類Short-lived jobs就已經執行完畢了，因此job可以採用push的方式將監控資料主動彙報給Push gateway快取起來進行中轉。

• Alert Manager：當告警產生時，Prometheus Server將告警資訊推送給Alert Manager，由它傳送告警資訊給接收方。

• Web UI：Prometheus內建了一個簡單的web控制檯，可以查詢配置資訊和指標等，而實際應用中我們通常會將Prometheus作為Grafana的資料來源，建立儀表盤以及檢視指標。

下面是Prometheus的優勢：

• 輕量管理：架構簡單，不依賴外部儲存，單個伺服器節點可直接工作，二進位制檔案啟動即可，屬於輕量級的Server，便於遷移和維護。

• 較強的處理能力：監控資料直接儲存在Prometheus Server本地的時序資料庫中，單個例項可以處理數百萬的metrics。

• 靈活的資料模型：同Open-Falcon，引入了tag，屬於多維資料模型，聚合統計更方便。

• 強大的查詢語句：PromQL允許在同一個查詢語句中，對多個metrics進行加法、連線和取分位值等操作。

• 很好地支援雲環境：能自動發現容器，同時k8s和etcd等專案都提供了對Prometheus的原生支援，是目前容器監控最流行的方案。

下面是Prometheus的劣勢：

• 功能不夠完善：Prometheus從一開始的架構設計就是要做到簡單，不提供叢集化方案，長期的持久化儲存和使用者管理，而這些是企業變大後所必須的特性，目前要做到這些只能在Prometheus之上進行擴充套件。

• 網路規劃變複雜：由於Prometheus採用的是Pull模型拉取資料，意味著所有被監控的endpoint必須是可達的，需要合理規劃網路的安全配置。

03 監控系統的選型建議

通過上面的介紹，大家對主流的監控系統應該有了一定的認識。面對選型問題，我的建議是：

1、先明確清楚你的監控需求：要監控的物件有哪些？機器數量和監控指標有多少？需要具備什麼樣的告警功能？

2、監控是一項長期建設的事情，一開始就想做一個 All In One 的監控解決方案，我覺得沒有必要。從成本角度考慮，在初期直接使用開源的監控方案即可，先解決有無問題。

3、從系統成熟度上看，Zabbix屬於老牌的監控系統，資料多，功能全面且穩定，如果機器數量在幾百臺以內，不用太擔心效能問題，另外，採用資料庫分割槽、SSD硬碟、Proxy架構、Push採集模式都可以提高監控效能。

4、Zabbix在伺服器監控方面佔絕對優勢，可以滿足90%以上的監控場景，但是應用層的監控似乎並不擅長，比如要監控執行緒池的狀態、某個內部介面的執行時間等，這種通常都要做侵入式埋點。相反，新一代的監控系統Open-Falcon和Prometheus在這一點做得很好。

5、從整體表現上來看，新一代監控系統也有明顯的優勢，比如：靈活的資料模型、更成熟的時序資料庫、強大的告警功能，如果之前對zabbix這種傳統監控沒有技術積累，建議使用Open-Falcon或者Prometheus.

6、Open-Falcon的核心優勢在於資料分片功能，能支撐更多的機器和監控項；Prometheus則是容器監控方面的標配，有Google和k8s加持。

7、Zabbix、Open-Falcon和Prometheus都支援和Grafana做快速整合，想要美觀且強大的視覺化體驗，可以和Grafana進行組合。

8、用合適的監控系統解決相應的問題即可，可以多套監控同時使用，這種在企業初期很常見。

9、到中後期，隨著機器資料增加和個性化需求增多（比如希望統一監控平臺、打通公司的CMDB和組織架構關係），往往需要二次開發或者通過監控系統提供的API做整合，從這點來看，Open-Falcon或者Prometheus更合適。

10、如果非要自研，可以多研究下主流監控系統的架構方案，借鑑它們的優勢。

寫在最後

本文對監控體系的基礎知識、原理和主流架構做了詳細梳理，希望有助於大家對監控系統的認識，以及在技術選型時做出更合適的選擇。

由於篇幅問題，本文的內容並未涉及到全鏈路監控、日誌監控、以及Web前端和客戶端的監控，可見監控真的是一個龐大且複雜的體系，如果想理解透徹，必須理論結合實踐再做深入。

對於運維監控體系，如果你們也有自己的經驗和體會，歡迎留言討論。

作者簡介：985碩士，前亞馬遜工程師，現58轉轉技術總監

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