优维产品最佳实践第20期:控制台全链路监控

主流微服务全链路监控系统实战 从短期目标来看,Pinpoint 确实具有压倒性的优势:无需对项目代码进行任何改动就可以部署探针、追踪数据细粒化到方法调用级别、功能强大的用户界面以及几乎比较全面的 Java 框架支持。但是长远来看,学习 Pinpoint 的开发接口,以及未来为不同的框架实现接口的成本都还是个未知数。相反,掌握 Brave 就相对容易,而且 Zipkin 的社区更加强大,更有可能在未来开发出更多的接口。在最坏的情况下,我们也可以自己通过 AOP 的方式添加适合于我们自己的监控代码,而并不需要引入太多的新技术和新概念。 阅读详情

  • 之前我们会觉得cmdb自动发现没有上报很难排查,弄不清楚数据的上报链路;
  • 监控指标的数据断点很难定位,flink对现场来说是一个黑盒子;
  • apm数据更新不及时到底是上报异常还是入库失败呢?

现在控制台集成了对数据链路的监控,数据上报链路全透明,问题节点一目了然,极大的减少问题定位的难度。

「 全 链 路 监 控 」

全链路监控包括原始指标链路、告警链路、Trace原始链路、Trace聚合链路、资源发现链路、指标入库成功率报错。平台常用的数据链路都已纳管,可以清楚的判断数据链路是否异常。链路治理可以帮助我们分析整体情况,展示整个数据链路,但是个别的任务上报异常还是需要跟踪日志排查。

1.原始指标链路

监控原始指标的上报路径为agent(easy_process_sampler)--> receiver -->kafka -->raw_metric_process --> easy_tsdb

当我们发现监控平台大部分dashboard都出现断点或无数据的情况时,我们可以先查看该数据链路,查看各个节点的出入包量,如果发现某一个环节不断在累积,则可以定位是下一个节点出现了异常,没有消费,点击右上角的更多跳转到组件的详细页面查看。图中呈波浪状的情况是正常的,原因是raw_metric_process是批量消费kafka,再批量入库的,只要积压量不是随时间成正比增长,数据链路就是正常的。

2.告警链路

监控告警链路为:kafka-->stream -->kafka --> alert_channel_go -->notify

指标写入到kafka后经过流处理,匹配告警规则,符合告警条件就将告警写入到kafka中,alert_channel_go消费kafka的告警队列整合告警消息,通过notify发送给用户。

3.Trace原始指标链路

该链路是处理apm原始数据的入库的,agent (easy_trace_sampler)-->otelcol -->kafka --> span_loader --> clickhouse,当apm数据没有实时更新时可以查看该数据链路测处理情况。

4.Trace聚合链路

Trace聚合链路用于统计apm数据的成功率、失败率、延时等整体情况指标。


5.资源发现链路

cmdb自动发现的数据上报链路:agent --> receiver -->kafka --> data_loader -->easy_core

6.指标入库成功率报告

该页面主要展示一段时间内的指标入库情况,如果成功率持续呈比较低的情况,则需要针对该数据链路进行一个详细的排查。

全链路内容分享(一):什么是全链路监控? 在分布式微服务架构中,系统为了接收并处理一个前端用户请求,需要让多个微服务应用协同工作,其中的每一个微服务应用都可以用不同的编程语言构建,由不同的团队开发,并可以通过多个对等的应用实例实现水平扩展,甚至分布在横跨多个数据中心的数千台服务器上。单个用户请求会引发不同应用之间产生一串顺序性的调用关系,如果要对这些调用关系进行监控,了解每个应用如何调用,这就产生了全链路监控。 阅读详情

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