無監控,不運維

2022-08-02 12:33:11 字數 1627 閱讀 1557

監控系統俗稱「第三隻眼「,正所謂【無監控,不運維】,監控系統的地位不言而喻。沒有了監控,不管什麼基礎運維、業務運維都是「瞎子」。

監控系統的作用:

監控問題: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?

如何使用監控系統:

監控物件

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、網絡卡狀態

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

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

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

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

監控的基本流程:

主流監控優劣勢

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程式,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分布式監控,有agent自動發現功能,外掛程式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。

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,通過外掛程式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。

好吧,我目前就只用過zabbix,,,,,,

無監控,不運維 解讀企業全棧式監控運

企業應用由單體應用系統向分布式系統的發展趨勢已經不可逆轉。十年前 soa 大頻率的出現在軟體系統招標技術架構要求書中,相信用不了多久 微服務架構 也會被頻繁提及 分布式系統將成為主流。01為什麼分布式系統會 火 因為業務應用隨著自身功能的複雜化 應用間更頻繁的相互呼叫以及使用者數的不斷增長等諸多因素...

監控與運維

監控神器 普羅公尺修斯prometheus elk elasticsearch logstash和kibana。一種很典型的mvc思想,模型持久層,檢視層和控制層。logstash擔任控制層的角色,負責蒐集和過濾資料。elasticsearch擔任資料持久層的角色,負責儲存資料。kibana擔任檢視...

01 運維監控

聽聞前輩所說,在監控不發達的時代,出行基本靠走,安全基本靠狗,那個時候沒有自動化監控的概念,都是人工盯著機器,進行輪班 每天上班第一件事情就是去巡視一下,看看各項軟體列印的資訊是否有異常,順便拿execl記錄一下。現在如今的企業中,運維就要負責成百上千臺的機器,傳統的方式依然不行,沒有高大上的方法是...