XO Observability 平台使用教程-优快云博客

XO Observability 平台使用教程

概述

XO（xObserve）是一个专为开发者设计的可编程可观测性平台，同时也是Grafana的数据可视化替代产品。它支持监控、日志、追踪等多种可观测性场景，提供丰富的图表组件和数据源，具备企业级的多租户、权限管理等功能。

本文将详细介绍XO平台的安装部署、核心功能使用以及高级配置技巧，帮助您快速上手这一强大的可观测性工具。

快速开始

环境要求

Docker 和 Docker Compose
4GB以上内存
支持Linux/macOS/Windows系统

一键部署

XO提供了All-in-One的Docker Compose部署方案，只需一条命令即可启动完整环境：

docker-compose -p xobserve-demo -f ./docker-compose-all-in-one.yaml up -d

此命令将启动以下服务：

XO Datav前端界面（端口10086）
OpenTelemetry Collector（端口4317/4318）
Prometheus监控系统
ClickHouse数据存储
HotRod示例应用

访问平台

部署完成后，通过浏览器访问：

http://localhost:10086

默认登录凭据：

用户名：admin
密码：admin

核心功能详解

1. 仪表盘创建与管理

XO的仪表盘采用灵活的网格布局系统，支持拖拽式组件编排：

// 示例：创建基础仪表盘配置
const dashboardConfig = {
  title: "应用性能监控",
  description: "监控关键业务指标",
  tags: ["performance", "production"],
  editable: true,
  graphTooltip: 0,
  time: {
    from: "now-6h",
    to: "now"
  },
  timepicker: {
    refresh_intervals: ["5s", "10s", "30s", "1m", "5m"]
  },
  panels: [
    {
      id: 1,
      type: "graph",
      title: "CPU使用率",
      gridPos: {x: 0, y: 0, w: 12, h: 8},
      datasource: "prometheus",
      targets: [
        {
          expr: '100 - (avg by(instance)(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)',
          legendFormat: "{{instance}}"
        }
      ]
    }
  ]
}

2. 数据源配置

XO支持多种数据源类型：

数据源类型	协议支持	主要用途
Prometheus	HTTP/HTTPS	指标监控
ClickHouse	Native TCP	日志和追踪数据
Elasticsearch	REST API	日志分析
MySQL/PostgreSQL	JDBC	业务数据
Loki	HTTP	日志聚合

配置示例（Prometheus数据源）：

datasource:
  name: "production-prometheus"
  type: "prometheus"
  url: "http://prometheus:9090"
  access: "proxy"
  basicAuth: false
  isDefault: true
  jsonData:
    timeInterval: "15s"
    httpMethod: "POST"
  secureJsonData: {}

3. 图表组件使用

XO提供丰富的可视化组件：

时序图（Time Series）

{
  "type": "timeseries",
  "fieldConfig": {
    "defaults": {
      "color": {
        "mode": "palette-classic"
      },
      "custom": {
        "drawStyle": "line",
        "lineInterpolation": "linear",
        "barAlignment": 0,
        "lineWidth": 1,
        "fillOpacity": 10,
        "gradientMode": "none",
        "spanNulls": false,
        "showPoints": "auto",
        "pointSize": 5,
        "stacking": {
          "mode": "none",
          "group": "A"
        }
      }
    }
  }
}

统计卡片（Stat）

{
  "type": "stat",
  "fieldConfig": {
    "defaults": {
      "color": {
        "mode": "value"
      },
      "mappings": [],
      "thresholds": {
        "mode": "absolute",
        "steps": [
          {"value": null, "color": "green"},
          {"value": 80, "color": "red"}
        ]
      },
      "unit": "percent"
    }
  }
}

4. 告警配置

XO支持灵活的告警规则配置：

alert:
  name: "High CPU Usage"
  conditions:
    - query: 
        datasource: "prometheus"
        expr: '100 - (avg by(instance)(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) > 90'
      duration: "5m"
      evaluator:
        type: "gt"
        params: [90]
  notifications:
    - type: "email"
      settings:
        addresses: "team@example.com"
    - type: "slack"
      settings:
        channel: "#alerts"

高级功能

1. 多租户管理

XO支持企业级的多租户架构：

mermaid

2. 变量和模板

使用变量实现动态仪表盘：

// 定义模板变量
const templateVariables = [
  {
    name: "environment",
    type: "query",
    query: "label_values(up, environment)",
    refresh: 1,
    sort: 0,
    multi: true,
    includeAll: true
  },
  {
    name: "instance",
    type: "query",
    query: "label_values(up{environment=~\"$environment\"}, instance)",
    refresh: 1,
    sort: 1,
    multi: true,
    includeAll: true
  }
]

// 在查询中使用变量
const queryWithVariables = {
  expr: 'up{environment=~"$environment", instance=~"$instance"}',
  legendFormat: "{{instance}}"
}

3. 注解和标记

为时间序列数据添加注解：

const annotations = {
  name: "Deployments",
  datasource: "prometheus",
  enable: true,
  iconColor": "red",
  query: 'annotation_query{type="deployment"}',
  showIn: 0,
  tags: ["deployment"],
  type: "tags"
}

性能优化技巧

1. 查询优化

-- 使用ClickHouse时优化查询性能
SELECT 
    toStartOfMinute(timestamp) as time,
    avg(value) as value
FROM metrics
WHERE 
    timestamp >= now() - INTERVAL 1 HOUR
    AND metric_name = 'cpu_usage'
GROUP BY time
ORDER BY time

2. 缓存策略

caching:
  enabled: true
  ttl: "5m"
  max_size: "1GB"
  preload: 
    enabled: true
    queries:
      - "avg_over_time(up[5m])"
      - "sum by(instance)(rate(http_requests_total[5m]))"

3. 数据采样

对于高基数数据，启用采样减少负载：

{
  "sampling": {
    "enabled": true,
    "interval": "10s",
    "strategy": "average"
  }
}

故障排除

常见问题解决

问题现象	可能原因	解决方案
数据源连接失败	网络配置错误	检查网络连接和策略
图表显示无数据	查询语法错误	验证PromQL或SQL语法
性能缓慢	数据量过大	启用数据采样和缓存
告警不触发	条件配置错误	检查告警规则和阈值

日志排查

检查XO组件日志：

# 查看Datav日志
docker logs xo-datav

# 查看Collector日志  
docker logs xo-collector

# 查看ClickHouse日志
docker logs clickhouse

最佳实践

1. 监控策略

mermaid

2. 仪表盘组织

建议按功能域组织仪表盘：

基础设施层: 服务器、网络、存储监控
应用层: 微服务、API性能监控
业务层: 关键业务指标监控
安全层: 安全事件和异常检测

3. 团队协作

建立标准的监控规范：

统一的命名约定
一致的标签策略
标准化的告警级别
定期评审机制

总结

XO Observability平台作为一个功能强大的可观测性解决方案，为开发者提供了灵活的数据可视化和监控能力。通过本教程，您应该能够：

✅ 快速部署XO环境
✅ 创建和管理仪表盘
✅ 配置各种数据源
✅ 设置告警和通知
✅ 使用高级功能优化监控

XO的模块化设计和开发者友好的架构使其成为传统监控工具的优秀替代品。随着v1.0版本的发布，XO将继续增强其可观测性能力，为复杂的分布式系统提供全面的监控解决方案。

建议定期关注项目更新，参与社区讨论，共同推动这一优秀开源项目的发展。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考