14、代码监控与问题跟踪全解析

代码监控与问题跟踪全解析

1. 代码监控工具概述

在部署代码后，我们需要对其进行监控，以确保系统的稳定运行。常见的监控工具包括用于监控主机和服务状态的Nagios，用于绘制主机统计数据图表的Munin、Ganglia和Graphite，以及用于记录日志信息的log4j和ELK栈。

2. Ganglia监控

由于我们仅运行两个通信容器，在这种情况下无法从多播配置中受益。我们将使用Docker Compose一起启动容器，使单独的Gmond和Gmetad实例能够通信。可以启动三个运行gmond的容器，Gmetad守护进程在默认配置下会发现它们，并将它们列在“My Cluster”下，配置如下：

gmetad:
  image: wookietreiber/ganglia
  ports:
    - "30010:80"
gmond:    
  image: wookietreiber/ganglia
gmond2:    
  image: wookietreiber/ganglia

访问 http://localhost:30010/ganglia/ ，应该能看到新的gmond实例正在被监控。

3. Graphite监控

Munin虽然强大且易于使用，但它提供的图表更新频率较低，通常每五分钟更新一次。因此，需要一个更接近实时绘图的工具，Graphite就是这样的工具。

Graphite栈由以下三个主要部分组成：
- Graphite Web组件 ：一个Web应用程序，用于渲染由图表和仪表板组成的用户界面，这些图表和仪表板在树形浏览器小部件中组织。
- Carbon指标处理守护进程 ：用于收集指标。
- Whisper时间序列数据库库 ：用于存储指标数据。

可以使用Docker Hub上的 sitespeedio/graphite 镜像来尝试Graphite，命令如下：

docker run -it \ -p 30020:80 \ -p 2003:2003 \ sitespeedio/graphite

这将启动一个运行Graphite的Docker容器，并启用HTTP基本认证。输入用户名和密码“guest”，即可查看Graphite的用户界面。如果不更改上述Docker命令中的端口，访问 http://localhost:30020/ 即可。

Graphite具有可定制的用户界面，可以将感兴趣的图表组织到仪表板中，还有一个自动完成小部件，可通过输入图表名称的前几个字符来查找命名图表。

4. 日志处理

日志处理是一个非常重要的概念，传统的日志记录只是在代码中使用简单的打印语句来跟踪事件，这种方式被称为printf风格的调试。例如，在C语言中：

void fn(char *x){
  printf("DEBUG entering fn, x is %s\n", x);
 ...
}

这种调试方式在开发过程中可以帮助我们了解程序的行为，但在部署代码时并不实用。

如今，有许多日志框架支持不同方式的日志记录，它们在printf风格的日志记录基础上定义了标准，并提供了改进的功能，如：
- 不同的日志优先级 ：如Debug、Warning、Trace和Error。
- 过滤不同优先级的日志消息 ：可以根据需要过滤掉不感兴趣的调试跟踪信息，只关注错误消息。
- 日志记录到不同的目的地 ：如文件、数据库或网络守护进程，包括后面会介绍的ELK栈。
- 日志文件的轮转和归档 ：可以对旧的日志文件进行归档。

5. 客户端日志库

Log4j是Java中流行的日志框架，它有多个不同语言的端口，如：
- Log4c ：用于C语言。
- Log4js ：用于JavaScript语言。
- Apache log4net ：移植到Microsoft .NET框架。

此外，还有一些包装日志框架，如Apache Commons Logging或Simple Logging Facade for Java (SLF4J)，它们允许使用单一接口，并在需要时更换底层的日志框架实现。

Logback是log4j的继任者，与ELK栈兼容。

Log4j主要通过以下三个构造来工作：
- Loggers ：用于访问日志方法的类，每个日志级别都有对应的日志方法，并且日志记录器是分层的。

Logger  logger = Logger.getLogger("se.matangle");

• Appenders ：日志消息最终到达的地方，如控制台、文件、网络目的地和日志守护进程。
• Layouts ：控制日志消息的格式，允许使用类似printf的格式化转义序列。
  例如，使用 PatternLayout 配置转换模式 %r [%t] %-5p %c - %m%n ，会生成如下示例输出：

176 [main] INFO  se.matangle - User found

各字段含义如下：
| 字段 | 含义 |
| ---- | ---- |
| 第一个字段 | 程序启动以来经过的毫秒数 |
| 第二个字段 | 发出日志请求的线程 |
| 第三个字段 | 日志语句的级别 |
| 第四个字段 | 与日志请求关联的日志记录器的名称 |
| - 后面的文本 | 语句的消息 |

Log4j努力将日志配置外部化，这样开发人员可以在本地配置日志记录到文件或控制台，部署到生产服务器时，管理员可以将日志追加器配置为其他目的地，如ELK栈，而无需更改代码。

如果不使用应用服务器，较新的Log4j版本支持多种不同的配置格式，例如以下XML样式的文件：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Configuration status="WARN">
  <Appenders>
    <Console name="Console" target="SYSTEM_OUT">
      <PatternLayout pattern="%d{HH:mm:ss.SSS} [%t] %-5level 
%logger{36} - %msg%n"/>
    </Console>
  </Appenders>
  <Loggers>
    <Root level="error">
      <AppenderRef ref="Console"/>
    </Root>
  </Loggers>
</Configuration>

6. ELK栈

ELK栈由以下组件组成：
- Logstash ：一个类似于log4j的开源日志框架，其服务器组件处理传入的日志。
- Elasticsearch ：存储所有日志并对其进行索引，以便进行搜索。
- Kibana ：用于搜索和可视化日志的Web界面。

下面通过一个示例来展示日志消息从代码内部起源，经过中间网络层，最终到达网络操作员屏幕的整个过程：
1. 代码中记录错误 ：在代码深处，发生Java异常，应用程序无法将导入文件中的用户ID映射到数据库中的用户ID，使用log4j记录错误：

logger.error("cant find imported user id in database")

2. 配置log4j将错误日志记录到Logstash后端 ：

log4j.appender.applog=org.apache.log4j.net.SocketAppender
log4j.appender.applog.port=5000
log4j.appender.applog.remoteHost=master
log4j.appender.applog.DatePattern='.'yyyy-MM-dd
log4j.appender.applog.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.applog.layout.ConversionPattern=%d %-5p [%t] %c %M 
- %m%n
log4j.rootLogger=warn, applog
log4j.logger.nl=debug

3. 配置Logstash监听log4j指定的端口 ：

input {
   log4j {
    mode => server
    host => "0.0.0.0"
    port => 5000
    type => "log4j"
  }
}
output {
stdout { codec => rubydebug }
stdout { }
  elasticsearch {
    cluster => "elasticsearch"
  }
}

4. Elasticsearch接收日志输出并使其可搜索 。
5. 管理员打开Kibana GUI应用程序，实时查看日志或搜索历史数据 。

虽然这看起来很复杂，但log4j可以配置为支持复杂场景和简单场景，因此使用log4j或其兼容的竞争对手不会出错。可以先不使用网络日志，仅使用普通的日志文件，在需要时再添加ELK栈的功能。同时，保留日志文件也是有用的，如果高级日志记录功能出现故障，可以使用传统的Unix grep实用程序在日志文件中查找信息。

Kibana具有许多功能，可帮助分析日志数据，例如绘制数据图表和过滤特定模式的日志数据。可以使用Docker Hub上的官方Kibana和Elasticsearch Docker镜像来尝试：

docker run -d elasticsearch &&
docker run --link some-elasticsearch:elasticsearch -d kibana

如果一切顺利，就可以访问Kibana用户界面。

7. 问题跟踪系统概述

在开发组织中，问题跟踪系统对于处理开发工作流程非常重要，尤其在实施敏捷流程时是重要的辅助工具。

8. 问题跟踪器的用途

从敏捷流程的角度来看，问题跟踪器用于处理敏捷流程中的细节，所处理的实体可能代表工作项、错误和问题。在敏捷环境中，常见的做法是使用手写便签的物理看板来管理任务，这也是看板方法的核心概念。物理看板可以清晰地展示工作进度，并且易于管理，只需移动便签即可表示工作流状态的变化。

然而，计算机化的问题跟踪器（大多是基于Web的）提供了更详细的信息，并且可以在远程工作时使用。它们还能帮助记住流程中的步骤等。理想情况下，既希望有物理看板，又希望有问题跟踪器，但保持两者的同步是一项艰巨的工作。有些人使用投影仪将问题跟踪器显示为看板，但这缺乏物理看板的触感，而且围绕投影图像或显示器聚集与围绕物理看板聚集的体验不同。物理看板的优势在于团队成员讨论任务时，它始终可用且便于参考。

9. 问题跟踪器的技术实现

从技术上讲，问题跟踪器通常实现为代表状态机的对象数据库，具有不同程度的复杂性。可以通过Web界面、电子邮件或自动化等方式创建问题，然后问题会由于人为交互而经历各种状态，最终以关闭状态存档以供将来参考。有时，流程会因与其他系统的交互而推进，例如任务因过期而自动关闭。

10. 问题的工作流和示例

虽然在本章中使用“issue”一词，但有些系统使用“ticket”或“bug”，从技术上讲它们是相同的。一个问题可能代表待办事项、增强请求或任何其他类型的工作项。从技术上讲，增强请求本质上与错误相同，如果将增强视为缺失的功能，就容易理解了。

一个问题具有各种相关的元数据，最基本的问题类型具有以下基本属性：
- Description ：问题的自由文本描述。
- Reporter ：打开问题的人。
- Assigned ：应该处理该问题的人。
并且有两个状态：打开和关闭。

除了上述基本信息外，以下附加属性通常也很有用：
- Due date ：问题预计解决的日期。
- Milestone ：一种将问题分组为有用工作包的方式，通常代表Scrum冲刺的输出，里程碑通常也有截止日期，如果使用里程碑功能，通常不会使用单个问题的截止日期。
- Attachments ：可以方便地将截图和文档附加到问题上，这对处理问题的开发人员或验证问题的测试人员可能很有用。
- Work estimates ：对解决问题所需的预期工作量进行估算，可用于规划目的。同样，记录实际花费在问题上的时间字段对于各种计算也可能有用。然而，估算总是很棘手的，最终可能得不偿失，许多团队在问题跟踪器中不使用此类信息也能很好地工作。

以下是一些有助于更好地模拟敏捷工作流的状态：

graph LR
    A[Open] --> B[In progress]
    B --> C[Ready for test]
    C --> D[Testing]
    D --> E[Done]
    D --> A
    E --> F[Closed]

状态	说明
Open	问题已报告，但尚未有人处理
In progress	有人被分配到该问题并正在解决
Ready for test	问题已完成，准备进行验证
Testing	有人被分配到对问题的实现进行测试
Done	任务标记为准备好，再次取消分配，用于在冲刺结束前跟踪问题
Closed	问题不再被监控，但仍保留以供参考

在理想情况下，问题会按顺序从一个状态过渡到下一个状态，但在实际情况中，由于测试可能发现问题未得到正确修复，任务有可能从测试状态返回到打开状态。

代码监控与问题跟踪全解析

11. 问题跟踪器的基本属性与状态

问题跟踪器所管理的问题，有着不同的属性和状态。基本属性方面，描述（Description）为问题提供了详细的文本说明，让相关人员能清晰了解问题的情况；报告者（Reporter）明确了提出问题的人；分配者（Assigned）则指出负责处理该问题的人员。状态上，最基础的是打开（Open）和关闭（Closed）两种。打开状态意味着问题刚被报告，还未有人着手处理；关闭状态则表示问题已处理完毕，不再被监控，但会保留记录供后续参考。

除了基本属性和状态，还有一些额外的属性和状态能让问题跟踪更加完善。额外属性里，截止日期（Due date）规定了问题预计解决的时间，有助于合理安排工作进度；里程碑（Milestone）可将多个问题组合成有意义的工作包，比如代表Scrum冲刺的成果，且通常有自己的截止日期，使用里程碑功能时，单个问题的截止日期可能不再使用；附件（Attachments）允许添加截图、文档等，方便开发人员和测试人员更好地处理和验证问题；工作估算（Work estimates）对解决问题所需的工作量进行预估，可用于规划，但估算难度较大，很多团队不使用该信息也能正常运作。

额外状态方面，除了前面提到的打开和关闭，还包括进行中（In progress），表示有人正在处理问题；待测试（Ready for test），说明问题已完成，等待验证；测试中（Testing），即有人在对问题的处理结果进行测试；完成（Done），任务完成且取消分配，用于在冲刺结束前跟踪问题。这些状态构成了一个相对完整的工作流，虽然理想情况下问题会按顺序流转，但实际中可能会出现反复，比如测试不通过时问题会从测试状态回到打开状态。

12. 不同类型问题跟踪器的特点对比

不同的问题跟踪器在功能和使用场景上各有特点。物理看板以手写便签的形式呈现，具有直观、方便操作的优点。团队成员可以直接在看板上移动便签来表示工作状态的变化，能清晰地看到整个工作的进展情况。而且，在团队成员讨论任务时，物理看板随时可用，便于参考。然而，物理看板的局限性在于难以进行远程协作，并且在记录详细信息和统计分析方面能力较弱。

计算机化的问题跟踪器大多基于Web，能提供更丰富的功能。它可以记录详细的问题信息，包括各种属性和状态的变化，方便进行数据分析和统计。同时，支持远程访问，即使团队成员不在同一地点也能随时查看和处理问题。此外，还能通过自动化流程提醒相关人员，避免遗漏重要步骤。但计算机化问题跟踪器也存在一些不足，比如学习成本相对较高，需要一定的时间来熟悉操作；而且保持与物理看板的同步较为困难，如果两者不一致，会给团队协作带来困扰。

13. 如何选择合适的问题跟踪器

在选择问题跟踪器时，需要综合考虑多个因素。首先是团队的工作模式，如果团队成员大多在同一地点办公，且更注重面对面的沟通和直观的工作展示，物理看板可能是一个不错的选择。它简单易用，能快速反映工作状态。但如果团队需要进行远程协作，或者需要对问题进行详细的记录和分析，计算机化的问题跟踪器则更为合适。

其次，要考虑问题的复杂程度。对于简单的项目，问题的属性和状态较少，使用基本的问题跟踪功能就能满足需求。但对于复杂的项目，涉及多个团队和大量的工作项，就需要一个功能强大的问题跟踪器，能够支持自定义属性、状态和工作流，以便更好地管理和跟踪问题。

另外，团队成员的技术水平也是一个重要因素。如果团队成员对技术操作不太熟悉，过于复杂的问题跟踪器可能会让他们感到困惑，影响工作效率。此时，选择一个操作简单、易于上手的工具更为合适。而对于技术能力较强的团队，则可以选择功能丰富、扩展性好的问题跟踪器，以满足不断变化的需求。

14. 问题跟踪器的使用最佳实践

在使用问题跟踪器时，遵循一些最佳实践能提高工作效率和问题处理的质量。首先，要确保问题描述清晰准确。详细的描述能让处理人员快速了解问题的本质，避免因信息不足而产生误解。同时，附上相关的截图、日志等附件，能进一步帮助分析问题。

其次，及时更新问题的状态。当问题的状态发生变化时，要及时在问题跟踪器中进行更新，让团队成员了解问题的进展情况。这样可以避免重复工作，提高协作效率。

再者，合理分配问题。根据团队成员的技能和工作量，将问题分配给合适的人员。同时，明确问题的优先级，让处理人员知道哪些问题需要优先处理。

最后，定期对问题跟踪器中的数据进行分析。通过统计不同类型问题的数量、处理时间等信息，找出工作中的瓶颈和问题，以便采取相应的改进措施。

15. 代码监控与问题跟踪的结合应用

代码监控和问题跟踪是软件开发过程中相辅相成的两个环节。代码监控能实时获取系统的运行状态和性能指标，及时发现潜在的问题。当监控到异常情况时，会生成相应的日志信息。这些日志信息可以作为问题跟踪的重要依据，通过问题跟踪器记录和管理这些问题。

例如，在使用ELK栈进行日志处理时，当代码中出现错误，log4j会将错误信息记录下来，并通过Logstash传输到Elasticsearch进行存储和索引。管理员可以通过Kibana查看这些日志信息，发现问题后在问题跟踪器中创建相应的问题。问题跟踪器会记录问题的详细信息，包括错误描述、报告者、分配者等，同时跟踪问题的处理状态。处理人员根据日志信息进行问题排查和修复，完成后更新问题状态。

通过这种结合应用，能形成一个闭环的管理流程，从问题的发现、记录、处理到验证，都能得到有效的跟踪和管理。不仅提高了问题处理的效率，还能为后续的开发和优化提供有价值的参考。

16. 未来发展趋势

随着软件开发行业的不断发展，代码监控和问题跟踪工具也在不断演进。在代码监控方面，实时性和智能化将成为重要的发展方向。未来的监控工具将能够更快速地捕捉系统的变化，提供更精准的分析和预警。同时，借助人工智能和机器学习技术，能够自动识别问题的类型和原因，甚至提供解决方案的建议。

在问题跟踪方面，与其他开发工具的集成将更加紧密。问题跟踪器将与版本控制系统、持续集成/持续部署工具等深度融合，实现数据的无缝流转和共享。此外，移动端的应用也将越来越普及，团队成员可以通过手机随时随地查看和处理问题。

总的来说，代码监控和问题跟踪工具将不断适应新的开发需求和技术趋势，为软件开发团队提供更高效、便捷的支持。

以下是代码监控与问题跟踪结合应用的流程图：

graph LR
    A[代码监控] --> B[发现异常生成日志]
    B --> C[ELK栈处理日志]
    C --> D[管理员通过Kibana查看日志]
    D --> E[在问题跟踪器创建问题]
    E --> F[处理人员接收问题]
    F --> G[根据日志排查修复问题]
    G --> H[更新问题状态]
    H --> I[验证问题是否解决]
    I -->|是| J[关闭问题]
    I -->|否| F

步骤	说明
代码监控	实时获取系统运行状态和性能指标
发现异常生成日志	当监控到异常时，生成相应的日志信息
ELK栈处理日志	通过Logstash传输日志到Elasticsearch存储和索引
管理员通过Kibana查看日志	管理员使用Kibana查看日志信息
在问题跟踪器创建问题	根据日志信息在问题跟踪器中创建问题
处理人员接收问题	问题分配给处理人员
根据日志排查修复问题	处理人员根据日志信息进行问题排查和修复
更新问题状态	处理完成后更新问题状态
验证问题是否解决	对处理结果进行验证
关闭问题	问题解决后关闭问题