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如果查看应用性能图表是一种信仰

OneAPM蓝海讯通
 OneAPM蓝海讯通
发布于 2015/12/11 15:31
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Esty 当年发布 statsd 写过一篇文章:[Measure Anything, Measure Everything](https://codeascraft.com/2011/02/15/measure-anything-measure-everything/](https://codeascraft.com/2011/02/15/measure-anything-measure-everything/)。 这篇文章对性能监控领域影响很大,系统监控工具如果能够做到 All in One,那真的可以解决人力和时间成本上的问题。OneAPM 的工程师对这篇经典文章进行了编译整理,希望能对大家有所启发:

如果 Etsy 社区也有信仰,那一定是图表,Ian Malpass 在 Code as Craft 发表的文章中这么描述: 只要是变化的事件,我们就追踪它。有时候,为了记录事件的变化,我们从它不变时就用图表进行记录。通常,我们会从三个层面进行测量:网络、设备以及应用。

应用指标往往是这三者中最难测量却又最重要的。应用指标与业务息息相关,随着应用的变化而变化。在此,我们不会早早地规划要测量的所有指标,将它们放在经典的测量管理系统中,我们只会将工程师可能测量或计时的指标以最简便的方式做成图表。(我们可以随时随地修改代码并部署它,因此,测量“ X 的发生频率”,“ X 在过去半小时内的发生情况”,只要有需求,就能很快实现。)

StatsD 简介

StatsD 是一种简单的监听 UDP 端口消息的 NodeJS 守护程序,NodeJS 对于基于事件的系统监控真的很简单。该程序会分析这些消息,抽取中其中的测量数据,并定期将数据推送给 Graphite

我们选择 Graphite 的原因很多:它使用简便,图形化和数据处理能力强大。我们可以结合通过 StatsD 或其他指标收集系统收集到的数据来了解系统运行情况。最重要的是,对于 StatsD 来说,可以根据传输给 Graphite 的数据自动创建指标。这意味着,工程师们在追踪新的指标时无需担心管理成本,只要告诉 StatsD:“我想要追踪 grue.dinners”,该指标就会自动出现在 Graphite 中。此外,向 Graphite 推送数据的频率为10秒,因此,StatsD 测量的指标数据几乎可以做到实时。

因此,有了 StatsD,抓取比率、速度等数据值就变得很简单了,再通过 Graphite 对数据进行处理,对数据的查看、分析也很容易实现。

为什么使用 UDP?

前面也说了, Statsd 是通过 UDP 传输数据的,那么有人会问为什么选 UDP 而不选 TCP 呢? 首先,UDP 速度很快。任何人都不想为了提高应用性能而减慢其速度。此外,UDP 包遵循“发送后不管(fire-and-forget)”机制。所以要么 StatsD 接收了这个包,要么没有,应用不会在意 StatsD 是运行、宕机还是着火了。它单纯地相信一切运行正常。即便并非如此,stats 进程出现了问题,应用也不受影响。因为我们也信仰“正常运行时间(uptime)”概念,所以这不成问题。(当然,我们可以通过图表追踪 UDP 包接收失败的情况。)

测量任意事件

以下是我们使用 PHP StatsD 函数库的实现方式:

StatsD::increment("grue.dinners");

通过这样一行代码,就在进程中创建了一个新的计数器,在每次执行后增加计数。接下来,就可以只关注图表的展现,而不去考虑其他了。

测量所有,量化一切!

我们可以使用 Graphite 提供的数据处理工具来处理上面的数据,创建异常偏离标准值的图表。

测量所有,量化一切!

(有时,我们会使用 Graphite 中的 rawData=true 选项获取能自动推送给监控系统的数字流,这一类型的图表非常容易被监控。)

我们不仅监控诸如“有多少人登陆了这个网站”这类重要的事情,我们也会追踪一些琐碎的事件,比如“厨房里还剩多少咖啡”:

测量所有,量化一切!

为所有事件计时

除了计数,我们还可以追踪时间。

$start = microtime(true);   
eat_adventurer();
StatsD::timing("grue.dinners", (microtime(true) - $start) * 1000);

StatsD 可以自动追踪次数,平均值,最大/小值,以及百分之 90 时间值。在下面的例子中,我们测量了部分搜索设备的执行时间。 测量所有,量化一切!

数据采样

我们很早就发现,如果受追踪的某些事件发生的频率非常高,UDP 包就会溢满 StatsD。为了解决这个问题,我们增加了数据采样的选项——只在一段时间内传送数据包。但对于那些异常活跃的事件,即便这么做还是会带来过多的数据。

为此,我们只记录十个事件中的一个事件,可以采取以下方法:

StatsD::increment(“adventurer.heartbeat”, 0.1);

测量所有事件

追踪所有事件是提高效率的关键。有了 StatsD,工程师们可以轻松追踪他们需要关注的事务,而无需费时地修改配置。

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