22、应用监控与实例管理全解析

应用监控与实例管理全解析

1. 自动扩展场景分析

在应用运行过程中，根据不同的需求和场景进行实例的自动扩展是非常重要的。下面我们来详细分析两种自动扩展场景。

1.1 自动扩展场景 3

此场景的具体步骤如下：
1. 一个 24/7 实例在线。
2. 平均 CPU 利用率达到 75% 并持续五分钟。
3. 满足向上扩展规则的阈值超时时间。
4. 启动一个基于负载的实例。
5. 忽略指标五分钟。
6. 恢复指标检查。平均 CPU 利用率为 63% 并持续五分钟。
7. 再次满足向上扩展规则的阈值超时时间。
8. 启动第二个基于负载的实例。
9. 忽略指标五分钟。
10. 恢复指标检查。平均 CPU 利用率为 25% 并持续十分钟。
11. 满足向下扩展规则的阈值超时时间。
12. 停止第二个基于负载的实例。
13. 忽略指标十分钟。
14. 恢复指标检查。平均 CPU 利用率为 23% 并持续十分钟。
15. 满足向下扩展规则的阈值超时时间。
16. 停止第一个基于负载的实例。
17. 一个 24/7 实例在线。

在这个场景中，基于负载的实例总共运行了 60 分钟，第一个运行了 45 分钟，第二个运行了 15 分钟。我们定义的自动扩展规则是向上扩展时添加一个实例，向下扩展时移除一个实例，这样可以根据需求灵活扩展，有效利用资源。同时，向上扩展和向下扩展的时间差异让我们在操作时更加谨慎，向上扩展后只需等待 5 分钟就可以再次记录指标进行扩展，而向下扩展则需要等待 10 分钟开始记录指标，并且要满足阈值 10 分钟才停止实例。

如果添加 100 个更多的实例并使用相同的扩展规则，在需求激增时，应用程序栈每 10 分钟会自动启动一个新实例，而实例每 15 - 20 分钟会下线一个。在极端需求情况下，这种响应速度可能不够快，此时可以将向上扩展的阈值超时时间减少到 1 分钟，忽略指标间隔也减少到 1 分钟。

1.2 自动扩展场景 4

该场景步骤如下：
1. 一个 24/7 实例在线。
2. 平均 CPU 利用率达到 75% 并持续一分钟。
3. 满足向上扩展规则的阈值超时时间。
4. 启动一个基于负载的实例。
5. 忽略指标一分钟。
6. 恢复指标检查。平均 CPU 利用率为 63% 并持续一分钟。
7. 满足向上扩展规则的阈值超时时间。
8. 启动第二个基于负载的实例。
9. 以此类推…

通过更激进的向上扩展规则，每两分钟就可以启动一个实例。向下扩展规则可以保持不变，这样在实例上线后，我们可以等待一段时间，确保事件结束后再减少资源。

2. 基于时间的实例

在 OpsWorks 中，还可以创建基于时间的实例。如果知道应用程序在某些特定时间流量会更高，就可以创建在这些高流量窗口自动启动和停止的实例。同样，如果知道某些时间段流量通常很少，也可以使用基于时间的实例来替代 24/7 实例。

结合使用 24/7 实例、基于时间的实例和基于负载的实例是运行应用程序最有效的方式，而且在 OpsWorks 中实现这种策略比手动操作要容易得多。24/7 实例用于基础资源，基于时间的实例用于高流量时段，基于负载的实例用于应对需求的增加。当基于时间的实例离线时，如果出现流量激增，基于负载的实例仍然可以响应。

添加基于时间的实例的操作步骤如下：
1. 使用 OpsWorks 中的导航菜单，在“实例”标题下选择“基于时间的实例”。
2. 点击“添加基于时间的实例”创建一个实例。
3. 选择任意可用区的 t1.micro 实例。
4. 点击“高级”，确保扩展类型设置为“基于时间”。
5. 点击“添加实例”进入“日程安排创建”视图。

在“日程安排创建”视图中，可以手动设置每个基于时间的实例的日程安排。界面很直观，只需选择一小时的时间块（UTC），实例将在这些时间段内在线。例如，点击 12 - 13 之间的框，实例将每天 UTC 时间 12 - 1 点运行。如果还希望实例在周五晚上 6 - 8 点 UTC 运行，点击“Fri”标签选择周五的日程安排，选择 18 - 19 和 19 - 20 的时间块即可。

3. 使用警报监控应用

在应用自动扩展的过程中，我们可能希望在扩展发生时得到通知，特别是当所有实例都在线时。目前没有 CloudWatch 指标可以直接跟踪当前 OpsWorks 实例的数量，但在 ELB 级别有两个非常有用的指标：健康主机和不健康主机，它们可以告诉我们连接到负载均衡器的实例的健康状态。

3.1 创建 ELB 警报

可以利用这些指标创建警报来通知我们应用程序的问题。创建 ELB 警报的步骤如下：
1. 从服务菜单中选择 EC2，在左侧导航栏的“网络与安全”标题下选择“负载均衡器”。
2. 如果只有一个负载均衡器，它会自动被选中；否则，手动选择。
3. 导航到“监控”选项卡，这里可以看到许多 CloudWatch 指标的图表。
4. 点击右侧的“创建警报”按钮。
5. 在弹出的模态视图中，将通知发送到 SNS 主题。在“每当”字段中，选择“平均”和“健康主机”，设置“是”为 >= 3（即 24/7 实例和基于负载的实例的总和），“至少”设置为 1 个连续的 1 分钟周期。
6. 可以更改警报名称，例如改为“Photoalbums - All instances online”，确认无误后点击“创建警报”。

这个警报在有一个基于负载的实例、一个基于时间的实例和一个 24/7 实例在线时会触发。创建警报后，会有一个模态窗口确认操作成功，其中有一个链接可以在 CloudWatch 仪表板中查看警报的详细信息。

3.2 创建不健康主机警报

点击“创建警报”按钮，将通知发送到相同的 SNS 主题。这次设置警报在平均“不健康主机” >= 1 时触发。为了让警报不那么敏感，可以设置为连续两个 1 分钟周期满足条件时触发。给警报命名，如“Photoalbums - 1 or more unhealthy hosts”，然后点击“创建警报”。

除了上述警报，还可以查看其他 ELB 指标，例如平均延迟指标可以跟踪实例响应请求的时间，为这个指标设置警报可以监控应用程序性能的下降。需要注意的是，在不使用完整的 CloudWatch UI 内联创建警报时，警报恢复到正常状态时不会收到通知。

4. RDS 警报设置

RDS 数据库有很多冗余和安全措施，如使用 Provisioned IOPS 预留更高的 I/O 容量，采用 Multi - AZ 部署在必要时将请求重定向到备份实例，还会定期自动快照备份数据库。但为了避免出现问题时措手不及，我们可以创建一些警报来通知 RDS 实例的事件。

创建 RDS 警报的步骤如下：
1. 导航到 RDS 仪表板，实例会自动被选中。
2. 点击顶部的“显示监控”。这里的嵌入式监控视图可以访问所选实例的 CloudWatch 指标，“创建警报”按钮在页面下方。
3. 查看指标，例如 CPU 利用率，大部分时间 CPU 利用率低于 40%，但有一次突然飙升到 100%。点击“创建警报”。
4. 设置警报在 CPU 利用率 > 60% 持续 1 分钟时通知我们。确认无误后点击“创建警报”返回 RDS。

除了 CPU 利用率，还有其他指标也可以创建警报，如读取 IOPS 或写入 IOPS 指标偏离正常模式时，可能意味着出现问题。我们需要分析这些指标的模式，在模式发生明显偏离时创建警报。

5. CloudWatch 日志设置

在 Node.js 本地开发时，我们习惯将日志直接打印到终端窗口，但在 OpsWorks 应用程序栈中无法这样做，需要使用 CloudWatch 日志。CloudWatch 日志可以在 AWS 控制台中对系统日志进行分组、存储和监控，虽然默认情况下未启用，但只需几个步骤即可启用。

5.1 设置 EC2 实例角色

在设置 CloudWatch 日志之前，应用程序栈中的实例需要对 CloudWatch 日志有完全权限。操作步骤如下：
1. 从服务菜单中选择 IAM，在左侧导航栏中点击“角色”，从列表中选择“aws - opsworks - photoalbums - ec2 - role”，这是分配给应用程序栈中每个实例的角色。
2. 在角色详细视图中，可以看到之前创建的允许实例访问 S3 和 SES 的策略。点击“附加策略”为 CloudWatch 日志创建另一个策略。
3. 选择“CloudWatchLogsFullAccess”托管策略，点击“附加策略”。策略文档如下：

{
  "Version": "2012 - 10 - 17",
  "Statement": [
    {
      "Action": [
        "logs:*"
      ],
      "Effect": "Allow",
      "Resource": "*"
    }
  ]
}

更新角色后，需要重启实例才能使更改生效。

5.2 使用 Chef 安装日志配置

为了将系统日志写入 CloudWatch 日志，需要在应用程序栈的每个实例上安装 Chef 食谱。Chef 是 OpsWorks 的核心技术，每个食谱包含一个或多个配置脚本。手动在每个实例上安装脚本非常困难，特别是在使用基于时间和基于负载的实例时。

安装食谱和脚本的步骤如下：
1. 在 OpsWorks 中导航到“栈”，点击右上角的“栈设置”。
2. 在页面中间的“配置管理”标题下，将“使用自定义 Chef 食谱”切换到“是”。
3. 选择食谱的位置，我们使用的自定义食谱可以从公共 URL 获取：https://s3.amazonaws.com/aws - cloudwatch/downloads/CloudWatchLogs - Cookbooks.zip，选择“Http 存档”作为存储库类型。
4. 点击底部的“保存”。
5. 导航到“层”，在“Node.js 应用服务器”下点击编辑食谱的链接。
6. 在食谱视图中，顶部是自动安装的内置 Chef 食谱，不可编辑。在“自定义 Chef 食谱”标题下，在“设置”右侧的文本框中输入“logs::config, logs::install”，然后点击右侧的“+”按钮。
7. 确认无误后，点击右下角的“保存”。

通过以上步骤，我们可以全面监控应用程序的运行状态，根据不同的需求灵活扩展实例，并及时发现和处理可能出现的问题。

下面是自动扩展场景 3 的流程图：

graph TD;
    A[一个 24/7 实例在线] --> B[平均 CPU 利用率达 75% 持续五分钟];
    B --> C[满足向上扩展阈值超时];
    C --> D[启动一个基于负载的实例];
    D --> E[忽略指标五分钟];
    E --> F[恢复指标检查，CPU 利用率 63% 持续五分钟];
    F --> G[再次满足向上扩展阈值超时];
    G --> H[启动第二个基于负载的实例];
    H --> I[忽略指标五分钟];
    I --> J[恢复指标检查，CPU 利用率 25% 持续十分钟];
    J --> K[满足向下扩展阈值超时];
    K --> L[停止第二个基于负载的实例];
    L --> M[忽略指标十分钟];
    M --> N[恢复指标检查，CPU 利用率 23% 持续十分钟];
    N --> O[满足向下扩展阈值超时];
    O --> P[停止第一个基于负载的实例];
    P --> Q[一个 24/7 实例在线];

自动扩展场景 4 的流程图：

graph TD;
    A[一个 24/7 实例在线] --> B[平均 CPU 利用率达 75% 持续一分钟];
    B --> C[满足向上扩展阈值超时];
    C --> D[启动一个基于负载的实例];
    D --> E[忽略指标一分钟];
    E --> F[恢复指标检查，CPU 利用率 63% 持续一分钟];
    F --> G[满足向上扩展阈值超时];
    G --> H[启动第二个基于负载的实例];
    H --> I[重复后续步骤...];

创建 ELB 警报和不健康主机警报的步骤可以总结在以下表格中：
| 警报类型 | 创建步骤 |
| ---- | ---- |
| ELB 健康主机警报 | 1. 选择 EC2，导航到负载均衡器；2. 选择负载均衡器，进入监控选项卡；3. 点击创建警报；4. 发送通知到 SNS 主题，设置平均健康主机 >= 3，至少 1 个连续 1 分钟周期；5. 更改警报名称，点击创建警报 |
| ELB 不健康主机警报 | 1. 点击创建警报；2. 发送通知到 SNS 主题，设置平均不健康主机 >= 1，可设置连续两个 1 分钟周期触发；3. 命名警报，点击创建警报 |

设置 CloudWatch 日志的步骤可以用以下列表总结：
1. 设置 EC2 实例角色，赋予 CloudWatch 日志完全权限。
2. 安装和配置 Chef 食谱，将系统日志写入 CloudWatch 日志。
- 在栈级别启用自定义 Chef 食谱。
- 选择食谱位置。
- 在层级别配置实例运行特定食谱。

应用监控与实例管理全解析

6. 综合实例管理策略优势

综合运用 24/7 实例、基于时间的实例和基于负载的实例，为应用程序的运行带来了显著的优势。下面通过一个表格来详细对比这三种实例类型的特点和适用场景：
| 实例类型 | 特点 | 适用场景 |
| ---- | ---- | ---- |
| 24/7 实例 | 持续在线，提供稳定的基础资源支持 | 用于支撑应用程序的基本运行，确保随时响应基础需求 |
| 基于时间的实例 | 根据预设的时间自动启动和停止，精准匹配高流量时段 | 在已知的高流量时间段，如特定工作日的高峰时段或促销活动期间，提供额外的资源支持 |
| 基于负载的实例 | 根据应用程序的实时负载情况动态启动和停止 | 应对突发的流量增长，如临时的热点事件导致的访问量激增 |

这种综合策略使得资源的利用更加高效，避免了资源的浪费。例如，在低流量时段，仅使用 24/7 实例维持基本运行，减少不必要的成本；而在高流量时段，基于时间的实例和基于负载的实例可以及时补充资源，确保应用程序的性能和稳定性。

7. 警报设置的优化与注意事项

在设置警报时，需要注意一些优化策略和细节，以确保警报能够准确、及时地发挥作用。

7.1 信号与噪音的平衡

创建警报时，关键在于保持良好的信号与噪音比。过多的警报可能会导致我们忽略真正重要的问题，因此应该只在必要时触发警报。例如，对于一些轻微的波动或短暂的异常情况，可以适当调整警报的阈值或持续时间，避免频繁触发警报。

7.2 考虑时间因素

在设置警报时，要充分考虑基于时间的实例的使用情况。因为基于时间的实例会影响健康主机的数量，所以在设置警报阈值时，需要将其纳入考虑范围。例如，如果有多个基于时间的实例在特定时间段上线，那么健康主机的警报阈值应该相应提高，以避免误报。

7.3 多维度监控

除了前面提到的 ELB 指标和 RDS 指标，还可以结合其他指标进行多维度的监控。例如，监控应用程序的响应时间、吞吐量等指标，以便更全面地了解应用程序的性能状况。可以设置相应的警报，当这些指标超出正常范围时及时通知我们。

8. 故障应对与恢复策略

尽管我们采取了各种监控和警报措施，但仍然可能会遇到一些故障。因此，制定有效的故障应对与恢复策略是非常必要的。

8.1 RDS 故障应对

对于 RDS 数据库，如果出现问题，我们可以利用之前设置的备份和恢复机制。例如，如果磁盘空间不足，可以增加数据库的磁盘空间；如果需要更换数据库实例，可以从快照中创建一个新的实例，并在 OpsWorks 中快速交换数据库凭证。

8.2 实例故障应对

当某个实例出现故障时，基于负载的实例可以自动调整，以弥补故障实例的影响。同时，警报会及时通知我们，我们可以手动进行干预，如重启故障实例或添加新的实例。

8.3 应用程序故障应对

如果应用程序因为代码异常而崩溃，它会自动重启。但如果多次出现异常，我们需要深入分析代码，找出问题所在并进行修复。同时，可以根据日志信息和警报提示，快速定位问题并采取相应的措施。

9. 持续优化与改进

应用程序的运行环境和用户需求是不断变化的，因此需要持续进行优化和改进。

9.1 指标分析与调整

定期分析监控指标，了解应用程序的性能趋势和资源使用情况。根据分析结果，调整自动扩展规则、警报阈值等设置，以适应不断变化的需求。例如，如果发现某个时间段的流量增长趋势明显，可以适当调整基于时间的实例的日程安排，提前启动更多的实例。

9.2 新技术与工具的应用

关注行业内的新技术和工具，适时引入到应用程序的监控和管理中。例如，采用更先进的日志分析工具，提高日志的处理和分析效率；或者使用自动化运维工具，进一步简化实例管理和故障处理的流程。

10. 总结

通过全面的应用监控和实例管理，我们可以确保应用程序的稳定运行，提高资源的利用效率，及时应对各种突发情况。从自动扩展场景的灵活配置，到基于时间的实例的精准安排，再到警报系统的有效设置和故障应对策略的制定，每一个环节都相互关联，共同构成了一个完整的应用管理体系。

在实际操作中，我们要根据应用程序的特点和需求，合理选择和配置各种实例类型和监控指标，不断优化和改进管理策略。同时，要注重团队成员的培训和技能提升，确保大家能够熟练掌握和运用这些工具和技术，为应用程序的成功运行提供有力的保障。

下面是一个综合的流程图，展示了从应用程序的监控到故障处理的整个流程：

graph LR;
    A[应用程序运行] --> B[监控指标收集];
    B --> C{指标是否异常};
    C -- 是 --> D[触发警报];
    D --> E[人工干预或自动调整];
    E --> F{问题是否解决};
    F -- 是 --> A;
    F -- 否 --> G[深入分析问题];
    G --> H[采取修复措施];
    H --> A;
    C -- 否 --> A;

综合实例管理策略的实施步骤可以总结为以下列表：
1. 确定应用程序的基础需求，配置 24/7 实例。
2. 分析应用程序的流量模式，设置基于时间的实例的日程安排。
3. 制定自动扩展规则，配置基于负载的实例。
4. 设置各种监控指标和警报，确保及时发现问题。
5. 建立故障应对和恢复策略，提高系统的稳定性和可靠性。
6. 定期分析监控数据，持续优化和改进管理策略。

通过以上的方法和策略，我们可以构建一个高效、稳定的应用程序运行环境，为用户提供优质的服务。