說到監控現在最火的是全鏈路監控（服務調用+HTTP調用+數據源訪問+MQ鏈路的監控），但我認爲這是狹義的全鏈路監控，廣義的概念應該不僅僅指APM（Appliation Perfance Manager & Monitor），還包括Loggong（系統日誌、業務日誌、框架日誌）、Mertic（指標或者度量）、Trancing（追蹤：覆蓋微服務，存儲，中間件）。而我今天要介紹的是全方位的開源監控工具鏈，爲什麼是全方位，就是比廣義的全鏈路監控還要多，包括前端監控（用戶行爲監控）、壓測監控、DevOps監控等等。
一、前端監控
開源的前端監控產品很少，我今天推薦的是zanePerfor，我們一直在用，確實挺好用的（在這裏給開發者打打廣告，使用的人多了開源項目才能成長），具有如下功能：
1、瀏覽器端(WEB)
- 頁面級的性能上報（多頁面 || 單頁面應用程序通用）
- 頁面AJAX性能上報
- 頁面所有加載資源性能上報（圖片,js,css）
- 頁面所有錯誤信息上報（js,css,ajax）
2、微信小程序端
- path路徑對應的AJAX性能上報
- 小程序錯誤信息上報（js,ajax,img）
- 用戶設備信息及其網絡信息上報
3、後端界面展示功能（web,小程序通用）
- 統計每分鐘應用的PV,UV,IP信息，統計每天的PV,UV,IP,跳出率，用戶訪問平均深度
- 統計實時和每天的應用top最高訪問排行，跳出率最高排行
- 統計實時和每天的全國省份流量熱力圖
- 統計每個用戶每次訪問的行爲軌跡
源碼地址：https://github.com/wangweianger/zanePerfor
二、 APM監控
我要推薦的是SkyWalking（國人開發的，得支持），這是一款開源的應用性能監控系統，包括指標監控，分佈式追蹤，分佈式系統性能診斷。專爲微服務、雲本機架構和基於容器（Docker、K8s、Mesos）架構而設計。
其架構如下：
以下是監控效果圖：
源碼地址：https://github.com/apache/skywalking
三、JMX監控
一般我們運行Java項目都會涉及到JMX的監控，本身JDK自帶有的工具jconsole.exe就能完成，很多開源監控平臺如Zabbix、open-falcon都有相關的監控插件，除此之外還有一些很流行的JMX監控組件如Jolokia、Jmxtrans，這些組件與其他工具組合就能構建出Java監控平臺，我這裏推薦的是Jmxtrans + Influxdb + Grafana組合，因爲我自己用的比較多，相對比較順手。
這種方式獲取的監控指標是錄活的，界面展現也是自由配置的，最主要是免費輕量級的，監控效果如下：
具體使用方式，參見我的另一篇文章：
https://smooth.blog.csdn.net/article/details/90399528
源碼地址：https://github.com/jmxtrans/jmxtrans
四、服務器監控
關於服務器監控，主要指的是OS（操作系統）、Docker等環境監控，主要應用於運維監控方面（包括CPU、內存、進程、磁盤、網絡的監控），這方面的開源平臺也挺多，比如Zabbix、open-falcon。但這裏我還是推薦用輕量級的數據採集組件Telegraf，可以組合搭配的方式爲 Telegraf + Influxdb + Grafana，由於Telegraf有Linux、Windows、Docker的運行模式，所以可以廣泛的採集多種服務器中的指標數據。
Telegraf可以採集的數據是非常多樣的，可以見 https://github.com/influxdata/telegraf/tree/master/plugins/inputs
另外如果覺得要配置以上漂亮的面板很麻煩，那你可以到grafana的官網去下載面板模板，自己再進行修改調整也是可以的：https://grafana.com/grafana/dashboards?collector=Telegraf
源碼地址：https://github.com/influxdata/telegraf
五、數據庫監控
開源的數據庫監控工具或平臺其實也不多，因爲數據庫產品太多太複雜了，涉及到不同的數據庫（包括Nosql）用不同的採集組件就已經讓人崩潰了。不過幸運的是上面的Telegraf組件就很強大，它可以監控除Oracle以外的大部分常用數據庫，如Mysql、SQL Server、Postgresql、Mongodb、Redis、CouchDB等。以下就舉例Postgresql和Redis的監控效果圖：
前面說了Telegraf無法採集Oracle的監控數據，那麼對於Oracle的監控難道就沒有好的工具了（這裏指的是開源的，不包括大量成熟的Oracle監控工具如Spotlight On Oracle，另外像不開源但卻是免費的TreeSoft也能實現簡單的監控） 嗎？答案是否定的，既然是開源，只要你願意去探索就無所不能。這裏可以嘗試用 Telegraf + InfluxDB + Grafana + Python 的方式來實現，效果圖如下：
具體如何實現，可以參考網上的一篇文章： https://blog.csdn.net/zuozewei/article/details/89042921
六、CI/CD監控
現在最流行的話題是DevOps，這個方面的話題太高大上，涉及到監控也是很難定義，但是對於CI/CD過程涉及的Jenkins我們是可以監控的，比如採用 Jenkins_InfluxDB_Plugin + Influxdb + Grafana 組合方式來採集Jenkins的構建數據，並進行視圖分析：
Jenkins_Influxdb插件介紹：https://wiki.jenkins.io/display/JENKINS/InfluxDB+Plugin
Jenkins_Influxdb插件源碼：https://github.com/jenkinsci/influxdb-plugin
關於Jenkins結合influxdb插件收集數據交Grafana的具體介紹，可以參見我的另一篇文章：
https://smooth.blog.csdn.net/article/details/88551268
七、測試監控
到這裏我們已經瞭解到 Influxdb + Grafana 組合的強大了，其實和Jmeter結合，我們就可以監視性能測試的壓測請求，比起Jmeter本身所生成的html報告，這種方式實時性更好，輕量級的不佔用過高資源，可以滿足長時間的壓測監控。
我們通過Jmeter的Backend Listener組件，就可以將Jmeter的數據發送到Influxdb，交由Grafana分析展示：
八、日誌監控
如今最流行的日誌監控分析框架是ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana），或者是搭配輕量級的日誌採集分析框架Elasticsearch + Filebeat + Kibana。說下kibana作爲日誌展現方面的問題，Kibana往往在展現一條數據的時候效果是完美的，尤其是kibana4那種清淡的綠色讓人心曠神怡。 但很多時候我們要做多維度數據圖表展現，這地方Kibana貌似沒有做圖表樣式的優化。當很多條數據擁擠在一起時，很難區分出每個點的數值，換句話說很不直觀。另外Kibana更加適合日誌類型的展現， 雖然他也可以kv結構，但配置起來有些麻煩。所以現在還有一種搭配方式是 Elasticsearch + Logstash + Grafana 或 Elasticsearch + Filebeat + Logstash + Granfa，比起來Grafana比Kibana部署還要輕量化。以下是ELK監控Nginx日誌，並通過Grafana展現的效果圖：
nginx log的grafana模板：https://grafana.com/grafana/dashboards/2292
ELK：https://www.elastic.co/cn/what-is/elk-stack
寫到這，我也差不多把我所瞭解的開源監控產品梳理了一通，其中有一些在我的推薦下，已經在公司內部得到了應用，另外Skywalking和Telegraf、Jmxtrans也集成到我自己的監控平臺中，而Influxdb、Grafana也往Jmeter壓測平臺中做了集成。當然，我還會繼續探索一些新的開源監控技術，爭取做一個受歡迎的搬運工。