Java-监控架构

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原创 最新推荐文章于 2026-03-31 09:16:09 发布 540 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
Java 性能监控工具 Stagemonitor 在推荐架构中的应用详解 随着业务增长，推荐架构 Java 服务的压力也逐渐增加。为了及时处理应用程序性能问题，定位故障并分析原因，我们迫切需要一款能够提供全方位监控的工具。 我们对市面上应用较多的三款性能监控和管理方案进行了多方面比较，结果见下图 可以看出，三个方案对类似请求、JVM、OS 这种常规的监控都可以支持。但除此之外，根据推荐的实际需求，我们还需要具备历史信息存储和分析、创建自定义报警机制并为指标定义阈值，以及集群监控的能力，这样看下来只有 Stagemonitor 可以满足。因此，我们最终选定 Stagemonito 阅读详情


四层监控

前端监控：IP、PV、运营商、系统、性能、状态码
业务监控：登录、注册、下单、支付
应用层监控：service、sql、cache、相应时间
系统监控：物理机、虚拟机、容器，CPU、内存、IO、硬盘
基础监控：网络、交换机、路由器
监控分类

日志监控
调用链监控
告警系统
Metrics监控
监控检查
Docker、Grafana、Prometheus、Telegraf、Influxdb、Lepus、Elasticsearch、Logstash、Kibana、kafka、node插件、dashboards仪表盘、钉钉、邮件、微信。

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深入Java监控系统：构建高效能的系统监控框架 本文从多个角度探讨了Java在系统监控框架设计中的应用，包括但不限于JMX的使用、Metrics库的集成以及报警机制的设计。通过实际的代码示例，我们希望能够为你提供一种思路，让你能够根据自己的需求构建出适合的监控解决方案。请记住，监控不仅仅是为了发现问题，更是为了优化性能、提高系统的可靠性和可用性。希望这篇文章能成为你在探索系统监控领域的起点，激发你对这一领域的兴趣，并促使你在实践中不断学习和进步. 阅读详情

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背景 当前互联网企业存在很多业务风险，有些风险（比如薅羊毛）虽然没有sql注入漏洞利用来的直接，但是一直被羊毛党、刷单党光顾的企业长期生存下来的几率会很低！ 账号：垃圾注册、撞库、盗号等 交易：盗刷、恶意占用资源、篡改交易金额等 活动：薅羊毛 短信：短信轰炸 项目介绍 实时业务风控系统是分析风险事件，根据场景动态调整规则，实现自动精准预警风险的系统。 本项目只提供实时风控系统框架基础和代码模板。 需要解决的问题 哪些是风险事件，注册、登录、交易、活动等事件，需要业务埋点配合提供实时数据接入 什么样的事件是有风险的，风险分析需要用到统计学，对异常用户的历史数据做统计分析，找出异于正常用户的特征 实时性，风险事件的分析必须毫秒级响应，有些场景下需要尽快拦截，能够给用户止损挽回损失 低误报，这需要人工风控经验，对各种场景风险阈值和评分的设置，需要长期不断的调整，所以灵活的规则引擎是很重要的 支持对历史数据的回溯，能够发现以前的风险，或许能够找到一些特征供参考 项目关键字 轻量级，可扩展，实时的Java业务风控系统 基于Spring boot构建，配置文件能少则少 使用drools规则引擎管理风控规则，原则上可以动态配置规则 使用redis、mongodb做风控计算和事件储存，历史事件支持水平扩展 原理 统计学 次数统计，比如1分钟内某账号的登录次数，可以用来分析盗号等 频数统计，比如1小时内某ip上出现的账号，可以用来分析黄牛党等 最大统计，比如用户交易金额比历史交易都大，可能有风险 最近统计，比如最近一次交易才过数秒，可能机器下单 行为习惯，比如用户常用登录地址，用户经常登录时间段，可以用来分析盗号等 抽象：某时间段，在条件维度（可以是多个维度复合）下，利用统计方法统计结果维度的值。充分发挥你的想象吧！ 实时计算 要将任意维度的历史数据（可能半年或更久）实时统计出结果，需要将数据提前安装特殊结果准备好（由于事件的维度数量不固定的，选取统计的维度也是随意的，所以不是在关系数据库中建几个索引就能搞定的），需要利用空间换时间，来降低时间复杂度。 redis redis中数据结构sortedset，是个有序的集合，集合中只会出现最新的唯一的值。利用sortedset的天然优势，做频数统计非常有利。 比如1小时内某ip上出现的账号数量统计： 保存维度 ZADD key score member（时间复杂度:O(M*log(N))， N 是有序集的基数， M 为成功添加的新成员的数量），key=ip，score=时间（比如20160807121314），member=账号。存储时略耗性能。 结构如下： 1.1.1.1 |--账号1 20160807121314 |--账号2 20160807121315 |--账号n 20160807121316 2.2.2.2 |--账号3 20160807121314 |--账号4 20160807121315 |--账号m 20160807121316 计算频数 ZCOUNT key min max（时间复杂度:O(1)），key=ip，min=起始时间，max=截止时间。计算的性能消耗极少，优势明显 redis lua 把保存维度，计算频数，过期维度数据等操作，使用lua脚本结合在一起，可以减少网络IO，提高性能 mongodb mongodb本身的聚合函数统计维度，支持很多比如：max，min，sum，avg，first，last，标准差，采样标准差，复杂的统计方法可以在基础聚合函数上建立，比如行为习惯： getDB().getCollection(collectionName).aggregate( Arrays.asList( match(match) --匹配条件维度 , group("$" + field, Accumulators.sum("_count", 1)) --求值维度的次数 , match(new Document("_count", new Document("$gte", minCount))) --过滤，超过minCount才统计 , sort(new Document("_count", -1)) --对次数进行倒叙排列 ) ); 建议在mongodb聚合的维度上建立索引，这样可以使用内存计算，速度较快。 redis性能优于mo

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