系统、应用监控的严谨思路，堪称性能瓶颈的克星

Prometheus 同时大力支持 Push 和 Pull 两种资料采自方式上。

Pull 方式上，由一站式器端的采自模块化来触发采自。只要采自远距离备有了 HTTP 终端，就可以自由接入（这也是最故常用的采自方式上）。

Push 方式上，则是由各个采自远距离无意向 Push Gateway（主要用途尽量减少资料丢失）推送加权，再进一步由一站式器端从 Gateway 当中拉取过去（这是移动种系统设计当中最故常用的采自方式上）。

第二个是资料传输模块化。为了保持良好防范资料的正因如此化，所示当中的 TSDB（Time series database）模块化，专责将采自到的资料正因如此化到 SSD 等硬盘设备当中。TSDB 是除此以外为星期序列资料设计的一种资料库，特性是以星期为录入、资料量大并且以追加的手段写入。

第三个是资料转发和处理手段模块化。没用提过的 TSDB，在传输资料的同时，其实还备有了资料转发和前提的资料处理手段功能性，而这也就是 PromQL 第二语言。PromQL 备有了新颖的转发、过滤功能性，并且大力支持前提的资料处理手段方法有，是监测种系统和利用计算机简介的根基。

第四个是监测模块化。左下方的 AlertManager 备有了监测的功能性，有数基于 PromQL 第二语言的触发条件、监测规则的配置管理以及监测的发送等。不过，虽然监测是必要的，但过于频繁的监测无论如何也不不对。所以，AlertManager 还大力支持通过一组、抑制或者瞬时等多种手段来聚合同类监测，并减少监测至少量。

终于一个是利用计算机简介模块化。Prometheus 的 web UI 备有了简单的利用计算机界面，主要用途拒绝执行 PromQL 转发语句，但结果的简介比较平淡。不过，一旦配合 Grafana，就可以借助于非故常强大的GUI了。参考回来这些配件，想必你对每个模块化都有了比较清晰的了解到。终于，我们再进一步来继续深入了解这些配件结合起来的基本功能性。比如，以没用提过的 USE 方法有为例，我采用 Prometheus，可以收集 Linux 一站式器的 CPU、闪存、硬盘、网络等各类人力资东光的采用率、一般来说和偏差至少加权。然后，通过 Grafana 以及 PromQL 转发语句，就可以把它们以GUI的手段准确简介借助于来。

4、终于总结

种系统防范的虚拟化是人力资东光的采用情况下，这既有数 CPU、闪存、硬盘、文件种系统、网络等硬件人力资东光，也有数文件描绘符至少、连结至少、连结伪装至少等软件人力资东光。而要描绘这些人力资东光困难，最简单必要的方法有就是 USE 法。

USE 法把种系统人力资东光的效能加权，精简为了三个并不一定：采用率、一般来说以及偏差至少。当这三者之当中任一并不一定的加权过高时，都代表相对来说应的种系统人力资东光似乎共存效能困难。

基于 USE 法创建效能加权后，我们还须要通过一套完整的防范种系统，把这些加权从采自、传输、转发、处理手段，再进一步到监测和利用计算机简介等相连起来。这样，不仅可以将种系统人力资东光的困难快速暴露借助于来，还可以借助防范的历史资料，来找借助于适配效能情况下的本质。

三、种系统设计防范

1、种系统设计防范加权

跟种系统防范一样，在借助于种系统设计程序的防范种系统之前，首先也须要断定，到底须要防范哪些加权。特别是要清楚，有哪些加权可以用来快速确认种系统设计程序的效能情况下。

种系统设计程序的虚拟化加权，取而代之是人力资东光的采用情况下，而是请至少、偏差率和响应星期。

这些加权不仅必要角度看其他用户的采用趣味，还反映种系统设计基本的可用性和可靠性。有了请至少、偏差率和响应星期这三个黄金加权之后，我们就可以快速知道，种系统设计是否遭遇了效能情况下。但是，只有这些加权无论如何还是过分的，因为遭遇效能情况下后，我们还希望都能快速适配“效能困难区”。所以，毫无疑问，上面几种加权，也是防范种系统设计程序时必不可少的。

第一个，是种系统设计程序在的人力资东光采用情况下，比如程序在占用的 CPU、闪存、硬盘 I/O、网络等。采用难免的种系统人力资东光，所致种系统设计程序响应缓慢或者偏差至少下降时，是一个最罕见的效能情况下。

第二个，是种系统设计程序之间函至少调用情况下，比如函至少调用频带、偏差至少、延时等。由于种系统设计程序并不是边缘化的，如果其依赖的其他种系统设计借助于现了效能情况下，种系统设计自身效能也会受到影响。

第三个，是种系统设计程序内外虚拟化自然语言的运转情况下，比如关键环节的为时以及拒绝执行步骤当中的偏差等。由于这是种系统设计程序内外的情况下，如此一来并不一定难以必要得到到详述的效能资料。所以，种系统设计程序在设计和开发设计时，就应该把这些加权备有借助于来，以便防范种系统可以了解其内外运转情况下。

有了种系统设计程序在的人力资东光采用加权，你就可以把种系统人力资东光的困难跟种系统设计程序关联起来，从而进一步适配因种系统人力资东光不足而所致的效能情况下；

有了种系统设计程序之间的函至少调用加权，你可以进一步统计分析借助于一个请处理手段的函至少调用链当中，到底哪个配件才是所致效能情况下的罪魁祸首；

而有了种系统设计程序内外虚拟化自然语言的运转效能，你就可以不够进一步，必要进入种系统设计程序的内外，适配到底是哪个处理手段环节的函至少所致了效能情况下。

基于这些思路，我无论如何你就可以借助于借助于，描绘种系统设计程序运转情况下的效能加权。再进一步将这些加权纳入我们上一期提过的防范种系统（比如 Prometheus + Grafana）当中，就可以跟种系统防范一样，一方面通过监测种系统，把情况下及时察看给关的团队处理手段；另一方面，通过准确的GUI，动态简介种系统设计程序的基本效能。

2、全链路防范

业务种系统并不一定会涉及到一连串的多个一站式，形并成一个多样的分布式函至少调用链。为了进一步适配这类地区性种系统设计的效能困难，你还可以采用 Zipkin、Jaeger、Pinpoint 等各类Apache方法有，来借助于全链路伪装种系统。比如，下所示就是一个 Jaeger 函至少调用链伪装的示例。

（幻灯片来自 Jaeger 文档）

全链路伪装可以大哥你进一步适配借助于，在一个请处理手段步骤当中，哪个环节才是情况下本质。比如，从上所示当中，你就可以很很难想到，这是 Redis 超时所致的情况下。

全链路伪装除了可以大哥你快速适配地区性种系统设计的效能情况下外，还可以大哥你生并成线上种系统的函至少调用拓扑所示。这些准确的拓扑所示，在统计分析多样种系统（比如扰一站式）时尤其必要。

3、记事防范

效能加权的防范，可以让你进一步适配遭遇困难的位置，不过只有加权的话往往还过分。比如，举例来说的一个终端，当请传入的参至少相异时，就似乎所致完全相异的效能情况下。所以，除了加权外，我们还须要对这些加权的上下文信息同步进行防范，而记事正是这些上下文的最佳举例来说。

对比来看，加权是特定都只的至少值型测资料，并不一定以星期序列的手段处理手段，适合于可实现防范。

而记事则完全相异，记事都是某个星期点的字符第一时间，并不一定须要对搜录入擎同步进行录入后，才能同步进行转发和统计统计分析。

对记事防范来说，最经典的方法有，就是采用 ELK 高效率调用，即采用 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 这三个配件的组合。

如下所示所示，就是一个经典的 ELK 虚拟化所示：

（幻灯片来自elastic.co）

Logstash 专责对从各个记事东光采自记事，然后同步进行预处理手段，终于再进一步把初步处理手段过的记事，发送给 Elasticsearch 同步进行录入。

Elasticsearch 专责对记事同步进行录入，并备有了一个完整的全文搜录入擎，这样就可以方便你从记事当中检索种系统须要的资料。

Kibana 则专责对记事同步进行利用计算机统计分析，有数记事搜索、处理手段以及绚丽的仪表板简介等。

上面这张所示，就是一个 Kibana 仪表板的示例，它准确简介了 Apache 的访问概况。

（幻灯片来自elastic.co）

值得注意的是，ELK 高效率调用当中的 Logstash 人力资东光耗费比较大。所以，在人力资东光尴尬的环境当中，我们往往采用人力资东光耗费不够低的 Fluentd，来替代 Logstash（也就是其实质的 EFK 高效率调用）。

4、终于总结

种系统设计程序的防范，可以细分加权防范和记事防范两大多：

加权防范主要是对一定都只内效能加权同步进行测，然后再进一步通过星期序列的手段，同步进行处理手段、传输和监测。

记事防范则可以备有不够详述的上下文信息，并不一定通过 ELK 高效率调用来同步进行收集、录入和地区性平台简介。

在地区性多个相异种系统设计的多样业务场景当中，你还可以借助于全链路伪装种系统。这样可以动态伪装函至少调用链当中各个配件的效能，生并成整个流程的函至少调用拓扑所示，从而加快适配多样种系统设计的效能情况下。

作者丨-零

举例来说丨网址：www.cnblogs.com/-wenli/p/14017850.html

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