21、数据监控与可视化：RRDtool的应用

数据监控与可视化：RRDtool的应用

1. 数据被动分析与日志处理

在数据分析中，只要所需信息触手可及，我们就能迅速打造出满足需求的工具。以常见日志格式的Web日志进行被动分析技术演示，既简单又实用。我们可以利用Spread这一通信媒介，发布者能发布任何内容。例如，将常见日志格式修改为自定义格式，包含每个Web请求的服务时间，这样就能增强 wwwstat 工具，使其显示平均、最小和最大服务时间，类似 iostat 工具的功能。

需要注意的是，在Apache 1.3中若要获得小于1秒的分辨率（如毫秒或微秒级粒度），需要修改 mod_log_config 的源代码。不过，Apache 2.0已经提供了亚秒级的计时粒度。除了Web日志，我们还可以让数据库抽象层在每次执行语句时将日志记录到一个Spread组中，并报告正在运行的查询及其执行时间。此外，还具备实时跟踪用户点击流的能力，无论用户访问的是哪些服务器。

2. 被动日志聚合与业务指标监控

在大型架构中工作时，从底层视角查看系统虽然有助于故障排查，但不利于发现问题，因为视野短浅，对系统整体的了解有限。优秀的架构师和工程师既重视细节，也具备业务的宏观视角。这里的宏观视角指的是技术业务指标，如营销活动、新注册用户数、订单数量等，这些指标关系到企业的盈利和个人的薪资，所以必须进行监控。

很多开发者和管理员会提出疑问，如查看昨天或上一小时的订单数量有什么用，只要新客户数量为正就无需关注等。实际上，我们应该关心业务动态，并且有独特的视角去看到更大的图景。业务的非技术层面有各种业务指标报告，其数据大多来自架构中的日志和数据库，我们也能查看这些报告。同时，业务方看不到技术报告，如带宽利用率、数据库查询量和静态内容服务器的缓存命中率等。通过综合查看这些数据，我们能了解正常趋势以及业务指标和技术指标之间的关联，从而获得深刻的见解。借助集中式实时日志记录，我们可以每分钟获取报告，及时发现趋势。如果熟悉所有宏观数据并了解健康系统中各指标的关系，就能在问题初现端倪时及时察觉。

3. 数据可视化与RRDtool简介

处理大量数据集时，可视化工具非常重要。以新闻网站为例，大多数运维团队将绘图作为重要的数据关联工具，常见的绘图数据来源包括每个交换机端口的带宽和错误情况，以及每台服务器的CPU、内存、负载和磁盘利用率等。这些图表在诊断性能问题和评估新服务或代码带来的影响时非常有用。

假设我们推出一项新服务，为用户提供基于当前页面访问者的“下一页访问”热门列表。服务推出后，指标下降了5%，新用户注册符合预期趋势，带宽增加了2%，网站访问量也有所上升，但广告点击率下降了5%。要解决这个问题，我们需要更多数据或一个敏锐的运维团队，而RRDtool（Round Robin Database tool）就是一个很好的可视化工具。

RRDtool虽然有些复杂，但不可替代，它能实现数据指标的高效保留和可视化。常见用途是监控路由器、交换机和主机的网络接口卡活动。它允许我们创建具有特定频率和明确保留策略的跟踪指标数据库，将新指标输入数据库，并生成数据的可视化图表。虽然RRDtool的文档和使用它的开源产品是很好的入门资源，但要详细了解它的使用并不容易。下面我们将通过一个简单的示例，展示如何使用RRDtool解决“指标上升但业务下降”的问题。

4. 设置RRD数据库

首先，我们要设置一些RRD数据库来跟踪感兴趣的指标。在问题出现之前就应关注这些指标，这样才能有历史数据进行对比。我们要跟踪Web环境的进出字节数以及按服务器、错误代码和用户注册状态划分的页面访问量。为了简化示例，这里只设置流量指标和按用户注册状态划分的页面访问量指标。

对于数据收集，我们希望获得每秒准确的数据，但每秒更新数据库成本较高且价值不大。我们的目标是更好地观察数据的峰值和异常情况。例如，如果一小时内有一分钟出现问题，我们不希望将其平均到60分钟的数据中。一般来说，我收集数据的频率是理解图表所需时间的两倍，在状态良好的情况下，理解图表大约需要两分钟，所以我每四分钟收集一次数据。

另外，我们还需要考虑数据的保留时间和60秒间隔下的数据回溯范围。通常，我设置RRD文件时会保留两年的信息。如果需要更久远的数据，且不需要比一周更细的粒度，那么可以通过保存RRD生成的图表，每周保存一张来实现存档。

以下是创建RRD数据库的命令：

rrdtool create /var/rrds/web-inbytes.rrd --step 60 DS:bytes:COUNTER:60:0:U \
RRA:AVERAGE:0.5:1:5760 RRA:MAX:0.5:1:5760 RRA:MIN:0.5:1:5760 \
RRA:AVERAGE:0.5:10:4032 RRA:AVERAGE:0.5:60:5376 \
RRA:AVERAGE:0.5:120:8064 RRA:MAX:0.5:120:8064 RRA:MIN:0.5:120:8064
rrdtool create /var/rrds/web-outbytes.rrd --step 60 DS:bytes:COUNTER:60:0:U \
RRA:AVERAGE:0.5:1:5760 RRA:MAX:0.5:1:5760 RRA:MIN:0.5:1:5760 \
RRA:AVERAGE:0.5:10:4032 RRA:AVERAGE:0.5:60:5376 \
RRA:AVERAGE:0.5:120:8064 RRA:MAX:0.5:120:8064 RRA:MIN:0.5:120:8064
rrdtool create /var/rrds/web-visitorhits.rrd --step 60 DS:hits:COUNTER:60:0:U \
RRA:AVERAGE:0.5:1:5760 RRA:MAX:0.5:1:5760 RRA:MIN:0.5:1:5760 \
RRA:AVERAGE:0.5:10:4032 RRA:AVERAGE:0.5:60:5376 \
RRA:AVERAGE:0.5:120:8064 RRA:MAX:0.5:120:8064 RRA:MIN:0.5:120:8064
rrdtool create /var/rrds/web-userhits.rrd --step 60 DS:hits:COUNTER:60:0:U \
RRA:AVERAGE:0.5:1:5760 RRA:MAX:0.5:1:5760 RRA:MIN:0.5:1:5760 \
RRA:AVERAGE:0.5:10:4032 RRA:AVERAGE:0.5:60:5376 \
RRA:AVERAGE:0.5:120:8064 RRA:MAX:0.5:120:8064 RRA:MIN:0.5:120:8064

这些命令将维护以下统计信息：
| 时间间隔 | 统计内容 | 持续时间 |
| ---- | ---- | ---- |
| 60秒（单步） | 平均值、最小值、最大值 | 4天（5760个间隔） |
| 10分钟（10步） | 平均值 | 28天（4032个间隔） |
| 60分钟（60步） | 平均值 | 224天（5376个间隔） |
| 2小时（120步） | 平均值、最小值、最大值 | 2年（8064个间隔） |

下面是创建数据库的流程图：

graph LR
    A[开始] --> B[确定要跟踪的指标]
    B --> C[考虑数据收集频率]
    C --> D[确定数据保留时间]
    D --> E[创建RRD数据库]
    E --> F[结束]

5. 指标收集

管理指标存储最具挑战性的部分是数据收集。指标可分为两类：可通过SNMP（简单网络管理协议）查询的指标和不可查询的指标。有很多基于RRDtool的工具可以收集基于SNMP的指标，如Cacti。查询SNMP数据很简单，几乎每种常见编程语言都有支持库或扩展，建议使用预构建的包从所有支持SNMP的设备自动收集指标，很多包还能自动创建和填充RRD文件。

我们设置了一个简单的cron作业，从Web架构前端的路由器更新两个字节计数器。以下是更新脚本 simple_out_rrdupdate.sh ：

#!/bin/sh
FILE=$1
AGENT=$2
OID=$3
if test ! -f "/var/rrds/$FILE.rrd"; then
    echo No such RRD file
    exit
fi
COMMUNITY=public
BYTES='snmpget -c $COMMUNITY -v 2c -Oqv $AGENT $OID'
if test "$BYTES" -le "0"; then
    echo Bad SNMP fetch;
    exit
fi
rrdtool update /var/rrds/$FILE.rrd -t bytes N:$BYTES

cron作业配置如下：

* * * * * /usr/local/bin/simple_oid_rrdupdate.sh web-inbytes 10.10.10.1 .1.3.6.1.2.1.2.2.1.10.1
* * * * * /usr/local/bin/simple_oid_rrdupdate.sh web-outbytes 10.10.10.1 .1.3.6.1.2.1.2.2.1.16.1

需要注意的是，不建议为每个监控指标都每分钟运行一次cron作业，此示例仅为简化说明。而且SNMP的OID并不直观，优秀的SNMP收集工具会使其更易理解。

收集SNMP指标相对容易，因为SNMP是成熟的协议，OID有行业标准或设备供应商的详细文档。但绘制其他数据则较为复杂。要绘制网站访客和注册用户的页面加载率，我们需要了解更多信息，如如何区分注册用户和访客。我们可以修改之前编写的 wwwstat 程序来跟踪访问量并更新RRD文件。在Web应用中，使用通用日志格式的第二个字段（远程用户）来表示当前访问用户，访客以 V-{VISITORID} 表示，用户以 U-{USERID} 表示。这样做不会改变日志格式，也不会影响现有读取日志的进程。以下是更新RRD文件的脚本 userhits2rrd.pl ：

#!/usr/bin/perl

use strict;
use Spread;
use Getopt::Long;
use Time::HiRes qw/tv_interval gettimeofday/;
use RRDs;

use vars qw /$daemon @group $interval $last $quit %ahits/;

GetOptions("d=s" => \$daemon,
           "g=s" => \@group,
           "i=i" => \$interval);

$interval ||= 60;
my ($m, $g) = Spread::connect( { spread_name => "$daemon",
                                 private_name => "tt_$$" } );
die "Could not connect to Spread at $daemon" unless $m;
die "Could not join group" unless(grep {Spread::join($m, $_)} @group);

$ahits{visitors} = $ahits{users} = 0;
sub tally {
    # This should be called every $interval seconds
    RRDs::update("/var/rrds/web-visitorhits.rrd",
                 "--template", "hits", "N:$ahits{visitors}");
    RRDs::update("/var/rrds/web-userhits.rrd",
                 "--template", "hits", "N:$ahits{users}");
}

$SIG{'INT'} = sub { $quit = 1; };
$last = [gettimeofday];
while(!$quit and my @p = Spread::receive($m, 0.2)) {
    if(@p[0] & Spread::REGULAR_MESS()){
        # For each regular message, parse the common log
        if(@p[5] =~ /^(\S+)          # remote host address
                     \s(\S+)         # remote user
                     \s(\S+)         # local user
                     \s\[([^\]]+)\]  # date
                     \s"([^"]+)"     # request
                     \s(\d+)         # status
                     \s((?:\d+|-))   # size
                     \s"([^"]+)"     # referrer
                    /x) {;
            my ($raddr, $ruser, $luser, $date, $req, $status, $size, $ref) =
               ($1,     $2,     $3,     $4,    $5,   $6,      $7,    $8);

            if($ruser =~ /^V/) { $ahits{"visitors"}++; }
            else             { $ahits{"users"}++;    }
        }
    }
    if(tv_interval($last) > $interval) {
        tally();
        $last = [gettimeofday];
    }
}

Spread::disconnect($m);

运行 userhits2rrd.pl 脚本后，即可完成数据收集和存储到RRD文件的操作。虽然自定义业务指标的收集比SNMP更复杂，但这些指标非常有用，值得为每个业务指标维护单独的收集脚本，而且脚本并不复杂，具有较高的组织内复用性。

以下是指标收集的流程图：

graph LR
    A[开始] --> B[区分指标类型]
    B --> C{是否为SNMP指标}
    C -- 是 --> D[使用工具或脚本收集]
    C -- 否 --> E[自定义逻辑收集]
    D --> F[更新RRD文件]
    E --> F
    F --> G[结束]

6. 利用RRDtool解决业务问题

通过前面的步骤，我们已经完成了RRD数据库的设置和指标收集。接下来，我们将利用RRDtool的可视化功能，分析之前提到的“指标上升但业务下降”的问题。

6.1 生成可视化图表

RRDtool可以根据我们存储在RRD数据库中的数据生成各种可视化图表。以下是一个简单的示例，展示如何生成一个关于Web环境进出字节数的图表：

rrdtool graph /var/www/html/web_bytes_graph.png \
--start -86400 \
--title "Web Environment Byte Traffic" \
--vertical-label "Bytes" \
DEF:inbytes=/var/rrds/web-inbytes.rrd:bytes:AVERAGE \
DEF:outbytes=/var/rrds/web-outbytes.rrd:bytes:AVERAGE \
LINE1:inbytes#FF0000:"Inbound Bytes" \
LINE2:outbytes#00FF00:"Outbound Bytes"

这个命令将生成一个名为 web_bytes_graph.png 的图表，展示过去24小时内Web环境的进出字节数。图表中，红色线条表示入站字节数，绿色线条表示出站字节数。

6.2 分析可视化结果

通过观察生成的图表，我们可以直观地看到各项指标的变化趋势。结合之前收集到的数据，新用户注册符合预期趋势，带宽增加了2%，网站访问量也有所上升，但广告点击率下降了5%。我们可以从以下几个方面进行分析：
- 流量与业务指标的关系 ：观察进出字节数的图表，判断流量的增加是否与业务指标的变化相关。例如，如果带宽增加主要是由于新服务的推出导致的，但广告点击率却下降了，可能需要进一步分析新服务对广告展示的影响。
- 用户行为分析 ：通过分析访客和注册用户的页面加载率图表，了解不同用户群体的行为变化。如果注册用户的页面加载率增加，但广告点击率下降，可能是新服务的内容或展示方式影响了用户对广告的关注度。
- 时间序列分析 ：观察各项指标在不同时间段的变化趋势，找出异常点或趋势转折点。例如，如果广告点击率在某个特定时间点开始下降，可能与新服务的推出时间或其他外部因素有关。

6.3 总结与决策

根据分析结果，我们可以总结出问题的可能原因，并制定相应的解决方案。例如，如果发现新服务的内容与广告不匹配，导致用户对广告的关注度下降，可以考虑调整广告展示策略或优化新服务的内容。

7. 最佳实践与注意事项

7.1 数据收集频率与保留策略

• 数据收集频率 ：在设置数据收集频率时，需要综合考虑数据的实时性和系统资源的消耗。一般来说，收集数据的频率应该根据理解图表所需的时间来确定，以确保能够及时发现问题。
• 数据保留策略 ：合理的数据保留策略可以帮助我们在需要时查看历史数据，进行趋势分析和问题排查。根据业务需求，确定不同时间间隔的数据保留期限，避免数据过多占用存储空间。

7.2 指标选择与监控

• 选择关键指标 ：在监控系统时，应该选择与业务目标密切相关的关键指标进行监控。例如，对于电商网站，订单数量、销售额、用户转化率等指标是关键指标；对于新闻网站，页面访问量、广告点击率等指标是关键指标。
• 多维度监控 ：除了监控业务指标，还应该关注技术指标，如带宽利用率、数据库查询量、服务器负载等。通过多维度监控，可以更全面地了解系统的运行状态，及时发现潜在问题。

7.3 脚本维护与复用

• 脚本的可维护性 ：在编写收集和处理数据的脚本时，应该注重脚本的可维护性。使用清晰的代码结构、注释和模块化设计，方便后续的修改和扩展。
• 脚本的复用性 ：尽量提高脚本的复用性，避免为每个业务指标都编写独立的脚本。可以将通用的功能封装成函数或模块，在不同的脚本中复用。

7.4 团队协作与沟通

• 运维团队与业务团队的协作 ：运维团队和业务团队应该密切协作，共同关注系统的运行状态和业务指标的变化。运维团队可以提供技术支持和数据分析，业务团队可以提供业务需求和反馈，共同解决问题。
• 数据共享与沟通 ：建立良好的数据共享机制，确保团队成员能够及时获取所需的数据。定期召开会议，沟通系统运行情况和业务指标变化，共同制定决策。

以下是一个最佳实践的总结表格：
| 最佳实践 | 具体内容 |
| ---- | ---- |
| 数据收集频率与保留策略 | 根据理解图表所需时间确定收集频率，合理设置数据保留期限 |
| 指标选择与监控 | 选择关键指标，进行多维度监控 |
| 脚本维护与复用 | 注重脚本的可维护性和复用性 |
| 团队协作与沟通 | 运维团队与业务团队密切协作，建立数据共享机制 |

8. 结论

通过本文的介绍，我们了解了如何利用RRDtool进行数据监控和可视化分析。从数据的被动分析、日志处理，到RRD数据库的设置、指标收集，再到利用可视化图表分析业务问题，我们掌握了一套完整的数据分析流程。

在实际应用中，我们应该根据业务需求和系统特点，选择合适的指标进行监控，合理设置数据收集频率和保留策略，注重脚本的维护和复用，加强团队协作与沟通。通过不断地实践和优化，我们可以更好地利用数据，及时发现系统中的问题，为业务决策提供有力支持。

希望本文能够帮助你更好地理解和应用RRDtool，提升数据监控和分析的能力。

以下是整个数据分析流程的流程图：

graph LR
    A[数据被动分析与日志处理] --> B[设置RRD数据库]
    B --> C[指标收集]
    C --> D[生成可视化图表]
    D --> E[分析可视化结果]
    E --> F[总结与决策]
    F --> G[最佳实践与持续优化]