可观测平台-3.1: Web前端/后端/网关 监控项

2023-12-13 18:57:10 浏览数 (1)

网关监控

网关作为微服务架构中的入口点，需要关注以下指标：

  • 请求延迟：网关处理请求所需的时间。
  • 请求和响应大小：传入和传出的数据量。
  • 错误率：网关层面的错误响应比例。
  • 吞吐量：单位时间内网关处理的请求数。
  • 并发连接数。

配置中心监控

配置中心是微服务架构中的关键组件，用于集中管理服务配置。监控指标包括：

  • 配置读取次数：服务从配置中心读取配置的次数。
  • 配置更改事件：配置更新的频率和内容。
  • 响应时间：配置中心处理请求的时间。
  • 可用性和健康状态。

注册中心监控

注册中心是服务发现和管理的核心。监控指标包括：

  • 服务注册/注销事件：服务实例注册和注销的次数。
  • 心跳丢失：服务实例未能定期发送心跳的情况。
  • 可用性和响应时间：注册中心的健康状态和性能。

工具和技术

  • Spring Actuator：提供应用的健康和性能指标。
  • Micrometer：用于收集应用的度量数据。
  • Prometheus：用于存储和查询指标数据。
  • Grafana：用于可视化指标。
  • Elasticsearch Logstash Kibana (ELK Stack)：用于日志管理和分析。
  • Zipkin/Jaeger：用于链路追踪分析。 这些监控项和工具可以帮助你更好地理解和管理基于 Spring Boot 的微服务应用及其关键组件的性能和健康状态。

Spring Boot 框架的 Java 应用 监控项

对于一个基于 Spring Boot 框架的 Java 应用，监控的关键方面包括指标、日志和链路追踪。使用 OpenTelemetry 采集这些数据后，可以通过不同的方法进行查询和分析。下面分别从这三个角度提供关注点和示例代码。

  1. 性能指标 (Metrics)：在 Spring Boot 应用中，可能会关注以下指标：
  2. 响应时间：服务响应客户端请求所需的时间。
  3. 吞吐量：单位时间内处理的请求数。
  4. JVM 指标：堆内存使用、垃圾回收次数和耗时等。
  5. 请求延时：HTTP 请求的响应时间。
  6. 请求吞吐量：单位时间内处理的请求数量。
  7. 系统资源使用：如 CPU 使用率、内存使用量。
  8. 数据库操作指标：如查询时间、更新时间。
  9. 业务指标:
  10. 如用户注册数、交易量等。
  11. 日志 (Logs): 对于日志，关注点可能包括：
  12. 错误日志：异常、错误的详细信息。
  13. 警告日志：潜在的问题，如资源使用接近限制。
  14. 访问日志：用户请求的详细信息。
  15. 系统事件：启动、停止、配置更改等。
  16. 链路追踪 (Traces)
  17. 链路追踪通常关注以下方面：
  18. 请求路径：请求通过系统的完整路径。
  19. 服务间调用：微服务架构中各服务的调用关系。
  20. 性能瓶颈：识别系统中的性能瓶颈。
  21. 应用健康和可用性:
  22. 服务健康检查状态。
  23. 数据库连接状态

查询和分析

  • 指标查询：可以使用 Prometheus 或类似工具查询 OpenTelemetry 导出的指标。
  • 日志分析：日志可以通过 Elasticsearch 或类似的日志管理系统进行查询和分析。
  • 链路追踪分析：可以使用 Jaeger、Zipkin 等工具来可视化和分析链路数据。

这些代码示例仅提供一个基本的概念框架。在实际的应用中，你需要根据具体的业务逻辑和监控需求来调整和扩展这些示例。

Dubbo 框架 应用监控项

Dubbo 是一个高性能的 Java RPC 框架，广泛用于微服务架构中。监控 Dubbo 应用涉及到多个方面，包括服务性能、可用性、系统资源使用情况以及服务之间的通信。以下是一些重要的监控项：

  1. 服务性能指标
    • 调用延迟：服务响应请求所需的时间。
    • 服务吞吐量：单位时间内的服务请求处理数量。
    • 服务成功率：成功处理的请求比率。
    • 平均负载：服务节点的平均负载。
  2. 服务可用性
    • 服务健康状态：服务是否正常运行。
    • 服务断路器状态：查看断路器是否被触发，防止系统过载。
    • 服务降级情况：服务降级操作及其原因。
  3. 系统资源使用
    • JVM 指标：堆内存使用情况、GC 次数和时长等。
    • CPU 使用率：服务节点的 CPU 使用情况。
    • 内存使用量：服务使用的内存量。
    • 磁盘 I/O 和网络 I/O：磁盘和网络的输入输出情况。
  4. 服务间通信
    • 服务调用链路：服务间调用关系和调用链路。
    • 服务依赖关系：服务间的依赖图。
    • 跨服务调用性能：不同服务间调用的性能指标。
  5. 日志和错误监控 - 错误日志：系统错误、异常日志。 - 日志分析：对日志内容进行分析，以便快速定位问题。 监控工具和技术
  6. Dubbo Admin：Dubbo 官方提供的管理控制台，可以用来监控服务的各种指标。
  7. Apache SkyWalking：一个观测性分析平台，用于分布式系统的性能监控，支持对 Dubbo 应用的链路追踪。
  8. Prometheus Grafana：用于收集和可视化度量指标。
  9. Zipkin/Jaeger：用于服务调用的链路追踪。
  10. ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)：用于日志收集、存储和分析。 通过监控这些指标，你可以更好地理解 Dubbo 应用的性能和健康状况，及时发现并解决可能出现的问题。

基于 Python 的后端服务监控项目

对于基于 Python 的后端服务，监控的关键目的是确保服务的健康、性能和可靠性。以下是一些重要的监控项：

  1. 应用性能指标
    • 响应时间：处理请求所需的时间。
    • 请求吞吐量：单位时间内处理的请求数量。
    • 错误率：请求失败的比例。
  2. 系统资源使用
    • CPU 使用率：服务占用的 CPU 百分比。
    • 内存使用量：服务占用的内存量。
    • 磁盘 I/O：磁盘读写操作的频率和量。
    • 网络 I/O：网络数据传输的量。
  3. 应用健康和可用性
    • 服务状态：比如通过健康检查端点（Health Check）。
    • 数据库连接：数据库连接池的状态和使用率。
  4. 业务相关指标
    • 用户活跃度：如同时在线用户数。
    • 业务流程性能：特定业务流程（如订单处理）的性能指标。
  5. 日志和错误监控
    • 错误日志：捕获并分析错误日志，以快速定位问题。
    • 访问日志：用户请求的日志，用于分析用户行为和请求模式。
  6. 外部依赖监控 - 外部 API 调用：监控对外部服务的调用，如响应时间、失败率等。 - 中间件性能：如消息队列、缓存系统的性能和健康状态。 监控工具和技术 - Prometheus：用于收集和存储指标数据。 - Grafana：用于指标数据的可视化。 - Elasticsearch Logstash Kibana (ELK Stack)：用于日志的收集、存储和分析。 - New Relic / Datadog：提供综合的性能监控和APM（应用性能管理）解决方案。 - Sentry：错误追踪和监控。 - Flask/Django 监控插件：如果你的应用是用 Flask 或 Django 构建的，可以使用专门的插件来监控应用性能。 监控这些指标可以帮助你及时发现并解决后端服务中的问题，优化性能，并确保服务的高可用性和可靠性。

GO 后端服务监控项目

对于基于 Go（Golang）的后端服务，有效的监控策略是确保服务的健康、性能和可靠性。以下是一些重要的监控项：

  1. 应用性能指标
  2. 响应时间：处理请求所需的时间。
  3. 请求吞吐量：单位时间内处理的请求数量。
  4. 错误率：请求失败的比例。
  5. 系统资源使用
  6. CPU 使用率：服务占用的 CPU 百分比。
  7. 内存使用量：服务占用的内存量。
  8. 磁盘 I/O：磁盘读写操作的频率和量。
  9. 网络 I/O：网络数据传输的量。
  10. 应用健康和可用性
  11. 服务状态：比如通过健康检查端点（Health Check）。
  12. Goroutine 数量：正在运行的 Goroutines 的数量。
  13. GC 指标：垃圾回收的频率和耗时。
  14. 业务相关指标 用户活跃度：如同时在线用户数。 业务流程性能：特定业务流程（如订单处理）的性能指标。
  15. 日志和错误监控 错误日志：捕获并分析错误日志，以快速定位问题。 访问日志：用户请求的日志，用于分析用户行为和请求模式。
  16. 外部依赖监控 外部 API 调用：监控对外部服务的调用，如响应时间、失败率等。 中间件性能：如消息队列、缓存系统的性能和健康状态。 监控工具和技术 Prometheus：用于收集和存储指标数据。 Grafana：用于指标数据的可视化。 Elasticsearch Logstash Kibana (ELK Stack)：用于日志的收集、存储和分析。 Go Profiling Tools：利用 Go 的 pprof 包进行性能分析。 Jaeger 或 Zipkin：用于分布式追踪和监控。 Promtail/Loki：用于日志聚合和监控。 通过监控这些指标，可以帮助您及时发现并解决后端服务中的问题，优化性能，并确保服务的高可用性和可靠性。Go 的轻量级和高性能特性使得它在处理大量并发请求时表现优秀，因此监控这些指标尤为重要。

VUE3 前端应用监控项

监控基于 Vue 3 的前端应用是确保用户体验和应用性能的关键。前端监控通常涉及以下几个主要方面：

  1. 性能监控
    • 页面加载时间：记录完全加载整个页面所需的时间。
    • 首次内容绘制 (FCP)：页面开始提供视觉反馈的时间
    • 首次有意义绘制 (FMP)：页面主要内容渲染的时间。
    • 首次输入延迟 (FID)：用户首次交互到页面响应之间的时间。
    • 累积布局偏移 (CLS)：页面布局变化的总和，影响用户体验。
  2. 用户体验监控
    • 用户行为追踪：点击、页面访问、导航路径等。
    • 表单交互：表单的使用情况和完成率。
  3. 资源加载
    • 静态资源加载情况：CSS、JavaScript、图片等资源加载时间。
    • Ajax 请求监控：API 请求的成功率、响应时间。
  4. 错误监控
    • JavaScript 错误：捕获和记录前端 JS 错误。
    • 资源加载错误：如图片、CSS、JS 文件加载失败。
  5. 浏览器和设备兼容性 - 不同浏览器的表现：在不同的浏览器和版本上监控应用性能。 - 响应式设计效果：在不同设备和屏幕尺寸上的表现。 监控工具和技术 - Google Analytics：用于用户行为分析。 - Lighthouse / PageSpeed Insights：用于网页性能分析。 - Sentry：错误追踪和监控。 - LogRocket：录制和重现用户的会话以分析问题。 - Chrome DevTools：进行性能分析和调试。 监控这些项目可以帮助你优化用户体验，提高应用性能，并及时发现并解决前端问题。

Nginx 内核的网关监控项

监控基于 Nginx 内核的 Ingress 网关是确保微服务架构中流量管理和路由的重要一环。对于这样的网关组件，通常需要关注以下监控项：

  1. 流量监控 请求吞吐量：每秒处理的请求数量。 请求分布：按照不同的服务或路由的请求分布情况。
  2. 性能指标 响应时间：处理请求所需的时间。 连接数：当前活跃的连接数。 并发量：同时处理的请求量。
  3. 错误和状态码 HTTP 错误率：4xx 和 5xx 响应的比例。 客户端和服务器错误：分别记录由客户端和服务器引起的错误。
  4. 资源使用 CPU 和内存使用：网关节点的资源使用情况。 带宽使用：进出的网络流量。
  5. 安全监控 SSL/TLS 证书状态：证书的有效性和到期时间。 攻击和威胁尝试：例如 DDoS 攻击、恶意请求检测。
  6. 可用性和健康检查 服务正常运行时间：网关组件的正常运行时间。 健康检查状态：后端服务的健康检查结果。 监控工具和技术 Prometheus：用于收集和存储指标数据。 Grafana：用于可视化监控数据。 Nginx日志分析工具：如 ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana）或 Graylog，用于日志收集和分析。 Alertmanager：与 Prometheus 集成，用于告警管理。 自定义脚本或工具：用于检测证书状态或进行自定义健康检查。 实现监控的步骤 配置 Nginx 日志：确保 Nginx 的访问和错误日志正确配置，以便收集关键信息。 使用 Prometheus Exporter：例如使用 Nginx Prometheus Exporter，将 Nginx 指标暴露给 Prometheus。 设置 Grafana 仪表板：用于展示 Nginx 的性能指标。 配置告警规则：在 Prometheus 或 Alertmanager 中配置基于关键指标的告警。 通过上述监控项和工具，你可以确保 Nginx 基的 Ingress 网关在微服务架构中稳定可靠地运行，及时发现并响应潜在的问题。
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