Job运行很慢,从哪个指标去分析?

有人反应Job运行很慢,可以通过下面几个指标,来评估 LSF 作业运行时间的长短,并找出可能影响作业执行效率的因素。

  1. Wall Time:即从作业开始到结束所花费的总时间。这是最直观的指标,可以给出作业的总体执行时间。
  2. CPU Time:作业在 CPU 上实际运行的时间。它排除了等待资源和其他非计算操作的时间,仅考虑实际计算所消耗的时间。
  3. IO Time:作业在进行输入输出操作时所消耗的时间。如果作业需要读写大量数据或经常与外部存储进行通信,IO 时间可能是影响总运行时间的重要因素。
  4. Memory Usage:作业在执行过程中占用的内存大小。如果作业需要大量的内存,但系统的内存资源有限,可能会导致作业等待资源的时间增加,从而延长整体运行时间。
  5. Queue Time:作业在提交到队列中等待运行的时间。如果系统中同时有大量作业在等待运行,队列时间可能会比较长。
  6. 作业产生的线程数:线程数影响作业的并发度和计算资源的利用率,从而可能对作业的运行时间产生影响。
<think>嗯,用户之前问的是关于Grafana告警的查询,特别是使用类似count(delta(process_uptime_milliseconds...))这样的查询。现在用户接着问还有什么常见的监控指标,不限于OpenTelemetry。我需要考虑他们可能在使用Grafana进行监控,并且已经熟悉一些基础的指标,现在希望扩展更多的监控维度。 首先,用户可能是系统管理员或DevOps工程师,负责维护Java应用,使用Grafana做可视化监控和告警。他们可能已经设置了一些基础的系统、JVM、HTTP监控,现在需要更全面的指标来确保系统稳定性和性能。 接下来,我需要列举常见的监控指标,覆盖基础设施、中间件、数据库、日志、用户体验、业务指标等方面。用户可能对某些方面不太熟悉,比如基础设施中的磁盘IO或者网络延迟,或者数据库中的慢查询,这些都需要详细说明。 另外,用户提到不限于OpenTelemetry,所以需要包括其他工具常用的指标,比如Prometheus的Node Exporter指标,或者MySQL、Redis的特定指标。还要考虑云原生环境下的Kubernetes指标,以及业务层面的自定义指标,比如订单量、支付成功率等。 需要确保每个分类都有具体的例子和解释,帮助用户理解为什么这些指标重要,以及如何应用它们。例如,在基础设施中,除了CPU和内存,磁盘IO可能在高负载时成为瓶颈,需要监控。网络延迟和丢包率对微服务通信很重要。 对于中间件,比如Kafka的消费延迟或Redis的内存碎片率,用户可能在使用这些技术,但可能没有监控到这些细节。同样,数据库的慢查询和连接数都是常见的问题点,需要告警。 日志监控方面,用户可能已经在用ELK或Loki,但需要指导如何设置错误日志的监控和趋势分析。用户体验指标如Apdex和前端性能指标,可能对提升用户满意度有帮助,但用户可能还没考虑到。 最后,业务指标是关键,直接影响业务运行,比如订单失败率或库存不足。需要提醒用户根据具体业务场景自定义指标,并设置合理的阈值。 总结时,要强调结合技术栈选择合适的指标,分层监控,设置动态阈值,并定期优化。用户可能需要实际例子和配置建议,所以提供PromQL示例和配置片段会有帮助,比如Node Exporter的CPU使用率查询或者MySQL的慢查询监控。 还要注意用户可能对某些术语不熟悉,比如“网络饱和度”或“Apdex”,需要简要解释。同时,确保回答结构清晰,分门别类,方便用户查找和参考。最后,验证方法如Grafana Explore测试和日志检查工具的使用,能帮助用户实际操作。</think>以下是一些 **跨技术栈、跨组件的常见监控指标分类与示例**,涵盖基础设施、中间件、数据库、业务系统等场景,适用于 Grafana 或其他监控平台: --- ### **一、基础设施层监控** #### 1. **主机资源** - **CPU 使用率** ```promql (1 - avg(rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[1m])) by (instance)) * 100 > 80 ``` - 来源:Prometheus Node Exporter - **内存使用率** ```promql (node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes * 100 > 85 ``` - **磁盘空间与 IO** ```promql # 磁盘使用率 (node_filesystem_size_bytes{mountpoint="/"} - node_filesystem_free_bytes{mountpoint="/"}) / node_filesystem_size_bytes{mountpoint="/"} * 100 > 90 # 磁盘 IO 延迟过高 rate(node_disk_io_time_seconds_total[1m]) > 0.1 ``` - **网络流量与错误** ```promql # 网络丢包率 rate(node_network_receive_errs_total[5m]) / rate(node_network_receive_packets_total[5m]) * 100 > 1 # 网络带宽饱和度 rate(node_network_receive_bytes_total[1m]) / 1024 / 1024 > 100 # MB/s ``` --- ### **二、中间件与数据库** #### 1. **消息队列(如 Kafka)** - **消费延迟** ```promql kafka_consumergroup_lag{group="my_group"} > 1000 ``` - **Topic 积压消息数** ```promql kafka_topic_partition_current_offset - kafka_topic_partition_oldest_offset > 1e6 ``` #### 2. **缓存(如 Redis)** - **内存使用率** ```promql redis_memory_used_bytes / redis_memory_max_bytes * 100 > 90 ``` - **连接数过高** ```promql redis_connected_clients > 500 ``` - **Key 过期与驱逐速率** ```promql rate(redis_evicted_keys_total[5m]) > 10 # 5 分钟内 key 驱逐数超过 10 --- #### 3. **数据库(如 MySQL)** - **慢查询数突增** ```promql increase(mysql_global_status_slow_queries[5m]) > 10 ``` - **活跃连接数** ```promql mysql_global_variables_max_connections - mysql_global_status_threads_connected < 10 ``` - **InnoDB 缓冲池命中率** ```promql (1 - (mysql_innodb_buffer_pool_reads / mysql_innodb_buffer_pool_read_requests)) * 100 < 95 ``` --- ### **三、日志监控** #### 1. **错误日志频率** - **ELK 或 Loki 查询示例** ```logql # 统计 5 分钟内 ERROR 日志数超过 10 次 count_over_time({job="portal-job"} |~ "ERROR" [5m]) > 10 ``` #### 2. **异常关键字匹配** - 监控日志中的 `OutOfMemoryError`、`Deadlock` 等关键词: ```logql {namespace="prod"} |~ "java.lang.OutOfMemoryError" ``` --- ### **四、用户体验(前端 & API)** #### 1. **Web 前端性能** - **页面加载时间** ```promql # 使用浏览器性能指标(如 Navigation Timing API) avg(web_page_load_time_seconds{path="/checkout"}) > 3 ``` - **前端错误率** ```promql sum(rate(frontend_errors_total{type="js"}[5m])) / sum(rate(frontend_requests_total[5m])) * 100 > 1 ``` #### 2. **API 质量** - **Apdex(应用性能指数)** ```promql # 假设定义:满意阈值 0.5s,容忍阈值 1s ( sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket{le="0.5"}[5m])) + sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket{le="1"}[5m])) / 2 ) / sum(rate(http_request_duration_seconds_count[5m])) < 0.9 ``` --- ### **五、业务关键指标** #### 1. **核心流程指标** - **订单失败率** ```promql sum(rate(order_requests_total{status="failed"}[5m])) / sum(rate(order_requests_total[5m])) * 100 > 5 ``` - **支付超时率** ```promql sum(rate(payment_requests_total{result="timeout"}[5m])) / sum(rate(payment_requests_total[5m])) * 100 > 2 ``` #### 2. **数据一致性** - **库存与订单差异** ```promql inventory_system_stock{product="A"} - order_system_sold{product="A"} < 0 ``` --- ### **六、云原生场景** #### 1. **Kubernetes 集群** - **Pod 重启次数** ```promql sum(kube_pod_container_status_restarts_total{namespace="prod"}) by (pod) > 3 ``` - **HPA 弹性伸缩异常** ```promql # 检查 HPA 当前副本数是否达到最大值 kube_horizontalpodautoscaler_status_current_replicas == kube_horizontalpodautoscaler_spec_max_replicas ``` --- ### **关键设计原则** 1. **分层监控**:从基础设施 → 中间件 → 应用 → 业务逐层覆盖 2. **黄金指标(USE/Golden Signals)**: - **利用率(Utilization)**:如 CPU、内存 - **饱和度(Saturation)**:如队列长度、线程池阻塞 - **错误(Errors)**:如 HTTP 5xx、日志错误 3. **动态阈值**: - 使用历史数据(如 Prometheus `quantile()`)计算动态基线 - 示例:`current_value > avg_over_time(metric[7d]) * 1.5` 4. **关联分析**: - 结合日志(如 Loki)、链路追踪(如 Tempo)定位根因 --- ### **工具推荐** | 指标类型 | 工具示例 | |-------------------|-----------------------------------| | 基础设施 | Node Exporter、cAdvisor | | 中间件/数据库 | Redis Exporter、MySQL Exporter | | 业务自定义指标 | Prometheus Client SDK、Micrometer| | 日志监控 | Loki、ELK | | 用户体验 | Google Analytics、Sentry | 如果需要具体场景的监控配置示例,可以进一步说明技术栈或业务场景! 🚀
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