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设想今天是个愉快的周末，天气很好，你带着孩子在公园闲逛，这时候，一条短信来了：
瞬间整个人都不好了，到底怎么回事，上面的业务有没有预警，赶紧把相关人召集一下，最好赶紧去下公司吧！也许这时候你会想：能不能有些智能监控手段，给我看到我最想要的信息，这种模棱两可的信息，只会让人心情变差。
回到主题，现在只要说微服务，必须先说单块应用了，那单块应用架构下，监控都怎么做呢？这是一个非0即1的问题，如果宿主服务器指标一切正常，那就是单块应用出问题了。对于宿主服务器的监控技术也算蛮成熟，比如Nagios、Zabbix；而对于应用的监控，主要通过应用服务器的管理平台，或者直接上去拿应用日志就可以了。
随着微服务越来越多的被采用，以前是单个服务器+单个服务，现在转变成是多个服务器+多个服务的模式了，出现一个异常，如何快速找出问题根源，显然对监控能力的要求更高了：
· 分散在各处的日志怎么办？
· 是某个宿主服务器的问题？还是某个服务的问题？
· 无论是服务还是服务器问题，影响链有哪些？
· ……
当然，前面一直在拿故障定位举例，但监控可不是只为了故障定位，一般监控目标无非下面几种：
· 事故预警：比如基于阀值对比的实时的事件告警等
· 故障定位：比如静态点的异常日志收集等
· 优化决策：比如用户行为数据分析，发现瓶颈等
无论是上述的哪个目标，又或是微服务带来的诸多难点，有一样东西是一直没有变的，那就是来源，要么是落地日志、要么是硬件设备或系统信息、要么就是一堆自定义的程序埋点（当然也可以把日志作为埋点的一种实现方式）。只是在微服务架构下，信息收集后你需要的处理动作（关联、合并、过滤、去重等等）更多更复杂了，我们可以想想一些实际的应用场景：
1. 微服务的日志收集场景，假设现在我是一个平台的运维人员，我肯定不希望登到每台宿主服务器上去看各种日志，最好是把日志都收集到一起展现，然后做后续的分析挖掘，基本流程如下图所示：
从左至右，先是从宿主服务器上去收日志，紧接着是一个管道，负责数据传输，接着数据被分流，部分进了存储系统，比如ElasticSearch、Hadoop，部分进了实时系统，比如storm、esper，再往右就很明了了。这个架构已经被很多的互联网公司应用，我所知道的淘宝、当当、美团等都是这个基础架构。但这个架构设计中有几个点值得大家关注：
· 管道除了传输，还有很多能力，最常用的是简单预处理和数据缓冲（比如很多架构里用到了kafka）
· 传输可以是多级，一般来说规模大到一定程度，数据往一个点的海量汇聚很容易出问题，分级处理是个很好的方式
· 日志收集方式尽量统一，很多设计里对于业务日志、容器日志（如docker）、宿主机日志等采用不同agent，这是一个不好的设计方式，agent也要管理，引入太多agent只会给自己增加不必要的麻烦
2. 行为数据分析场景，很多创业公司都在关注这块，一个常用的方式就是基于埋点，一般埋点可分为前端（终端）和服务端两种，两者各有利弊：比如前端的好处在于可获取更丰富的界面操作信息，从而指导界面UI（如布局）的演进，而其最大的问题在于采集数据的传输对网络要求较高（一般采用批量方式）。微服务架构下，基于埋点的被统计进程变得越来越多，比如服务健康检查这类，既要有点，又要有链。埋点的设计里有几点经验供大家参考：
· 都可以做到的前提下，后端采集是首选
· 前端采集尽量采用框架进行埋点，不要到处插入自定义代码（框架的做法其实不复杂，比如web端，用过类似selenium这些框架自然就清楚原理了）
· 埋点很难做到语言无关性，尤其后端埋点，微服务架构下，尽量结合各微服务语言特征来实现
3. 系统性能跟踪场景，这个其实倒和传统架构下的方案类似，比如通过协议采集系统的CPU、内存、磁盘IO等，进而分主题入指标库。不过像我们采用容器来承载微服务的做法，比起传统架构来说，需要采的系统信息更多了，比如容器的性能信息，同时在创建性能相关的主题时，数据的关联性也显然更复杂了。
同样有些经验大家可参考：
· 指标库的选型一般会采用一些内存计算框架，对于主题的设计和优化要充分考虑内存容量。
· 无论容器、虚机、物理机，性能数据采集都面临着窗口的问题，一般是两个窗口（多长时间采集一次和采集的数据是多长时间的数据平均值），需结合业务设置合理值。
· 还有一点，包括上述的两个场景也都要注意，就是采集器本身对宿主机的性能影响，需尽量降到最低。
前面从技术或业务架构上谈监控，除此之外，微服务架构下，在做监控设计时，还有一项重要因素：人（PS：我不是要说康威定律），前面有一句话，不知道大家有没有在意，“给我看到我最想要的信息”，“我”很重要，我可以是很多角色，即使是同一个微服务，不同的角色对于想看到的信息都可能是不一样的，结合角色考虑，往往在微服务架构中可以给我们的设计留有很大优化空间，举个例子：
我们曾经在一个项目中采集性能信息，后端的指标库用了influxDB，存储虚拟机的各性能数据，每次采集信息作为某时间点的一条完整记录（默认是1分钟采集一次），中间架了缓冲（kafka），然后由处理器订阅，并对一批数据向InfluxDB做批量插入，示意图如下：
我们一开始认为这就可以了，后面基于类sql语句和内置函数完全就可以得到想要的信息了。比如每天的性能曲线，可以将一天的数据通过mean计算出24个点，而每个月的时间曲线，可以将一个月的数据计算出30个点。我们就这么傻呵呵的把数据持续积累着（要求半年），直到一段时间后，发现撑不住了，怎么办呢？我们回过头来，看看实际上不同的角色要什么信息？他们是怎么消费数据的？
· 决策者：最关注的是这周或这个月比前段周期负载增加或降低了多少，给他的只需是个数字对比结果，明细数据根本不重要，最多他希望能对比到半年前即可
· 运维人员：运维人员其实对数据实时性要求很高，他们根本不在乎几个月前的数据，只要能看到最近时间的数据有没有问题即可
这么一考虑，那优化方式其实就很多，详细数据虽然需要存档，但完全可不放在时序库中，针对决策者，数据按每周或每月汇总再存入线性指标库即可（influxdb continuous queries）；而针对运维人员，数据驻留内存周期可大幅缩短。
总的来说，在微服务架构下，监控确实变得越来越复杂，但无论怎么复杂，我们都时刻需要结合业务需要和角色识别，来进行监控方案的设计与优化。
最后给大家分享下我们目前平台中使用的一些技术栈：
·日志收集的需求，因为我们是基于容器技术的，使用的CoreOS系统，最终我们采用了Journald+Fluentd+ElasticSearch的技术（业务日志亦是如此），简单场景下，ELK、Flume等其实就足够了，我们在一些小项目中实践过。而实时分析系统部分，大家可选择akka、或者esper、或者storm作为实现框架，akka通过actor模型实现信息流转，esper我们是用来做CEP产品的，storm就不用多说了。
·对于埋点的一些需求，大家可参考java的Metrics项目，或者Netflix的Suro项目，都是java实现，前者简单，后者则考虑更周全。
·对于性能指标的一些需求，influxdb可作为后端存储（不过influxdb的版本间兼容性做的很一般），大家尽可能使用最新版本，还有opentsdb，有朋友推荐过，不过毕竟是基于HBase的，比较重，大家有兴趣可尝试。
关于作者：
顾伟
EAII-企业架构创新研究院 专家委员
现任普元软件产品部主任架构师，先后参与华为，中信银行，工商银行，中航信，阿里云，兴业银行等客户定制项目。擅长OSGI，eclipse插件，web前端，云计算，CI/CD等领域技术，对新技术有着浓厚的兴趣。
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