2020年工作上的最大收穫——監控告警體系

1 背景

2020年工作上的最大收穫就是初步完善了系統的監控告警體系。
2020年工作上可謂是非常苦逼的,項目上忙到腳打後腦勺的同時還被各種發佈問題、生產故障按在地上摩擦。可憐還因疫情原因公司福利大大縮減。
總結了一下令人頭疼的問題:

  1. 每次大的發佈總會產生一堆的生產問題
  2. 日常應用出錯不能第一時間感知,總是到了客戶那裏才報過來

比如有一次發佈後產生了一個小小的傳值問題,但是會阻礙一部分客戶下單,結果兩天後通過客戶報障才發現,最終導致大量訂單損失!
總體來講就是缺乏對系統的掌控,應用發佈上去後,就像個黑匣子,你只知道它在運行,卻不知道里面到底是個什麼狀況,也許內部已經亂的不可開交,你卻一無所知,發佈之後只留下一臉懵逼的你獨自凌亂。以致於每次發佈後的幾天都是提心吊膽,有點風吹草動就慌得一比!而在互聯網這個頻繁發佈的行業簡直就是災難
痛定思痛!終於在下半年的時候忍無可忍,決定給系統插上X光機。不僅要扒掉系統這個“美女”的黑色外衣,甚至讓其骨骼線條都赤裸裸的暴露在開發人員眼中。這個X光機就是監控告警體系。

2 技術方案

我們所使用的是公司自研的監控系統。其大致實現如下圖:

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  1. 各應用系統通過代理客戶端寫入Kafka
  2. 持久化層服務訂閱Kafka消息進行持久化,這其中Influxdb主要存儲時序埋點,MySql與ES存儲點的一些特性方便檢索與聚合
  3. UI層讀取展示埋點信息,監控告警配置,主要藉助兩個強大的可視化工具,Grafana與Kibana。

實現監控告警體系其實就分3步:

  1. 應用系統埋點
  2. 可視化展示
  3. 監控告警配置

最簡單的方式可以通過 ES+Kibana的方案來實現
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注意;在系統沒有遇到瓶頸的時候應該儘可能的用最簡單的方案解決問題,每引入一箇中間件便大大增加了系統的複雜度和維護成本

3 監控內容

技術上的實現,其實只是監控體系的第一步。最重要的部分在於監控的內容,只有做好了監控內容纔算是給你的系統構建了一個良好的監控大網。而監控哪些內容,不同的系統,不同的業務需求都不相同,這就需要根據業務與系統的要求去制定與不斷的完善。
根據我們的經驗總結了幾個通用的監控點

  1. 請求量

請求量不僅可以用來統計接口調用的數量、QPS等信息,還可以發現系統的問題。
這裏請求量主要包含兩部分,一個是你自己提供的接口的請求量,一部分是你所依賴接口的請求量

  • 如果你自己提供的接口的請求量突然下降,那麼說明依賴你接口的下游應用、或是前置頁面極有可能除了問題。
  • 而如果你自己接口的請求量正常,而所調用的第三方接口的請求量突然下降,那麼極有可能你自己的代碼邏輯除了問題

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請求量一般通過曲線圖展示,可以更好的反映出來一個趨勢。

  1. 響應量

響應量通常可以和請求量結合使用,如果一個接口正常響應量小於請求量,那麼說明有一部分的請求是存在問題的。
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  1. 耗時

接口耗時主要用來監控接口性能,同樣包括你自己提供的接口的耗時和你所依賴的接口耗時。
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  1. 訂單量

在許多系統中,訂單量都是一個很重要的業務指標,也是我們最重要的監控指標之一。

  1. 響應狀態

響應狀態是一個很好的監控指標,它能夠很好的反映我們程序的處理結果。響應狀態比較適合用餅圖來展示。可以很好的反映出各種狀態的佔比。
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  1. 異常狀態

同響應狀態一樣,異常狀態的監控也具有很重要的意義。同時異常狀態也是我們用戶告警的重要指標之一,他可以很直觀的反映出我們系統的健康狀態,異常狀態可以用餅圖,也可以用曲線圖來展示。

  1. 頁面之間轉化率

頁面之間轉化率不僅僅是用戶衡量產品價值的指標,同樣是我們系統監控的重要指標,如果從一個頁面到另一個頁面的轉化率突然降低,那麼極有可能是這之間出現了什麼問題。

  1. 其它

還有很多針對具體業務的監控指標,如搜索通常會有空搜率,商品會有缺貨率。。。
當然,可能還有很多不足,也可能隨着業務需求的變化,有些監控內容可能已經過時,又可能會需要更多監控,
這裏只提供一些思路,總之針對業務上的各種場景你可以盡情去做到一切皆埋點。

4 告警策略

監控內容最好之後,監控體系並沒有結束,還差一步,就是自動告警。自動告警的功能Grafana和Kibana都可以提供,也可以自定義我們想要的告警方式。
這裏我們主要的告警策略主要有三種

  1. 閾值

我們可以對請求量、訂單量、異常量設定一個閾值,當每分鐘每小時請求量下降到某個閾值,或者異常量達到某個閾值的時候,觸發我們的告警。

  1. 環比

環比主要是與前一段時間的對比,比如這一小時(或一天)的請求量與上一小時(或一天)的請求量對比,如果小於如果小於某個閾值,就觸發我們的告警。

  1. 同比

有些時候環比是不可靠的,比如,我們系統的特性就是週二、週三、週四的請求量要遠大於週五、週六、周天的請求量,此時如果拿週六的請求量和週五的請求量的去對比是沒有意義的,這裏就需要用到同比,即拿上週五的請求量和本週五的請求量進行對比,當小於某個閾值的時候觸發告警。
注意:這裏的告警和閾值並非可以一蹴而就的,需要結合實際去慢慢調整它到一個合適的值,我們就深感其痛。(起初就因爲一些不合理的告警配置,我們優秀的人工智能經常三更半夜給打你電話,結果通常是虛驚一場,它還比較軸,你不處理它就一直打)。

5 監控成果

歷時半年,我們對系統的監控告警體系的打造總算是告一段落。俗話說要想喫多少肉,就要先挨多少揍。這期間過程雖然是辛苦的,但成果也是巨大的。之前的問題得到了良好的解決。大部分的線上問題,第一時間就暴露了出來,有些問題在測試環境上通過監控就提早發現。這也側面的助力我們的測試工作。甚至在監控體系上線後一些“陳年”老bug也開始暴露出來。生產事件率大幅下降。
最重要的是每個開發人員對系統多了一種掌控的感覺,期待有一天,一羣苦逼了許久的程序員可以在今後的每次發佈後,輕鬆看着監控大盤,喝茶扯淡!

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