Docker监控

为什么Docker监控这么关键？首先，容器本身是轻量级的，但正因为它资源隔离的特性，传统监控工具往往抓不到容器内部的细节。比如，你用命令看宿主机的CPU使用率，可能一切正常，但某个容器内部可能已经因为线程阻塞而快崩溃了。其次，Docker环境的动态性太强了——容器随时可能被调度、重启或扩展，如果没有实时监控，出了问题连根因都找不到。更别提那些微服务间的依赖关系了，一个服务的延迟可能像多米诺骨牌一样连锁反应，把整个系统拖垮。

说到基础监控，Docker自带的命令算是个入门神器。它能实时显示每个容器的CPU、内存、网络和磁盘I/O数据，用起来简单直接。比如，你可以用来定制输出格式，方便日常巡检。不过，这玩意儿缺点也很明显：数据不持久，关了终端就没了；而且它只能看单个宿主机的容器，对于分布式集群就抓瞎了。

要想玩得更专业，cAdvisor（Container Advisor）绝对是必选工具。它是Google开源的一款容器监控神器，能自动收集容器内的资源使用情况和性能指标。部署起来超级简单，直接跑一个cAdvisor容器就行：。启动后，访问8080端口就能看到一个Web界面，里面详细列出了每个容器的CPU历史曲线、内存分配细节，甚至还有文件系统用量。cAdvisor的强项在于它能深入容器内部，连容器里跑的进程资源消耗都能监控到，这对排查Java应用内存溢出或者Python脚本CPU爆满特别有用。

但光有cAdvisor还不够，因为它本身不存储数据。这时候就得请出监控界的“黄金搭档”——Prometheus。Prometheus是一个开源的时序数据库，专门为云原生环境设计。它通过拉取（pull）方式从cAdvisor这类 exporter 获取指标，然后存成时间序列数据。配置Prometheus监控Docker集群时，你需要编辑它的配置文件，添加cAdvisor的地址作为抓取目标。举个例子，在prometheus.yml里加一段：

这样Prometheus就会定期拉取数据，之后你可以用它的查询语言PromQL来分析趋势，比如计算过去5分钟某个容器的CPU使用率百分位。Prometheus的报警功能也很实用，可以设置规则当容器内存超过阈值时自动发邮件或Slack通知。

数据收集齐了，总得有个地方可视化吧？Grafana就是干这个的。它能把Prometheus里的枯燥数据变成漂亮的仪表盘。你只需要在Grafana里添加Prometheus作为数据源，然后导入现成的Docker监控模板，或者自己拖拽图表。比如，我习惯建一个“容器健康度”看板，上面放四个图表：CPU使用率热力图、内存增长曲线、网络流量拓扑图，以及容器重启次数统计。这样每天早上开站会，瞄一眼大屏就能知道整个集群的状态。Grafana还支持注解功能，哪天部署了新版本，在时间轴上标一下，出了问题立马能关联到变更记录。

实际落地时，有些坑得提前避开。首先，别光监控容器本身，宿主机的资源也得盯着。我曾遇到过容器内存没超，但宿主机Swap被用光导致OOM Killer乱杀进程的悲剧。其次，日志监控不能少——可以用ELK栈（Elasticsearch、Logstash、Kibana）或者更轻量的Fluentd配合Docker的日志驱动，把stdout/stderr日志统一收集起来。另外，对于Kubernetes集群，记得把kube-state-metrics也加上，它能暴露Pod调度状态这类K8s特有指标。最后，监控数据的保留策略要规划好：Prometheus默认存15天，生产环境建议配成远程存储，比如Thanos或Cortex，不然磁盘分分钟爆炸。

总而言之，Docker监控不是装个工具就完事了，它得贯穿开发、测试、运维全流程。咱们搞技术的，总得有点“防患于未然”的觉悟。毕竟，等线上真出问题了再临时抱佛脚，那代价可不止是掉几根头发了。