java应用监控之CAT简介

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目录

1、cat简介

2、cat产品价值

3、cat优势

4、cat监控类型

5、消息树

6、架构设计

1、cat简介

CAT 是基于 Java 开发的实时应用监控平台,为美团点评提供了全面的实时监控告警服务。开源地址:https://github.com/dianping/cat/

CAT 作为服务端项目基础组件,提供了 Java, C/C++, Node.js, Python, Go 等多语言客户端,已经在美团点评的基础架构中间件框架(MVC框架,RPC框架,数据库框架,缓存框架等,消息队列,配置系统等)深度集成,为美团点评各业务线提供系统丰富的性能指标、健康状况、实时告警等。

CAT 很大的优势是它是一个实时系统,CAT 大部分系统是分钟级统计,但是从数据生成到服务端处理结束是秒级别,秒级定义是48分钟40秒,基本上看到48分钟38秒数据,整体报表的统计粒度是分钟级;第二个优势,监控数据是全量统计,客户端预计算;链路数据是采样计算。

2、cat产品价值

  • 减少故障发现时间
  • 降低故障定位成本
  • 辅助应用程序优化

3、cat优势

  • 实时处理:信息的价值会随时间锐减,尤其是事故处理过程中
  • 全量数据:全量采集指标数据,便于深度分析故障案例
  • 高可用:故障的还原与问题定位,需要高可用监控来支撑
  • 故障容忍:故障不影响业务正常运转、对业务透明
  • 高吞吐:海量监控数据的收集,需要高吞吐能力做保证
  • 可扩展:支持分布式、跨 IDC 部署,横向扩展的监控系统

4、cat监控类型

  • Transaction适合记录跨越系统边界的程序访问行为,比如远程调用,数据库调用,也适合执行时间较长的业务逻辑监控,Transaction用来记录一段代码的执行时间和次数。
  • Event 用来记录一件事发生的次数,比如记录系统异常,它和transaction相比缺少了时间的统计,开销比transaction要小。
  • Heartbeat 表示程序内定期产生的统计信息, 如CPU利用率, 内存利用率, 连接池状态, 系统负载等。
  • Metric 用于记录业务指标、指标可能包含对一个指标记录次数、记录平均值、记录总和,业务指标最低统计粒度为1分钟。

5、消息树

CAT监控系统将每次URL、Service的请求内部执行情况都封装为一个完整的消息树、消息树可能包括Transaction、Event、Heartbeat、Metric等信息。

完整的消息树

可视化消息树

6、架构设计

服务端单机cat-consumer的整体架构如下:

如上图,CAT服务端在整个实时处理中,基本上实现了全异步化处理。

  • 消息接收是基于Netty的NIO实现
  • 消息接收到服务端就存放内存队列,然后程序开启一个线程会消费这个消息做消息分发
  • 每个消息都会有一批线程并发消费各自队列的数据,以做到消息处理的隔离
  • 消息存储是先存入本地磁盘,然后异步上传到hdfs文件,这也避免了强依赖hdfs

当某个报表处理器处理来不及时候,比如Transaction报表处理比较慢,可以通过配置支持开启多个Transaction处理线程,并发消费消息。

实时分析

CAT服务端实时报表分析是整个监控系统的核心,CAT重客户端采集的是是原始的Logview,目前一天大约有3000亿的消息,所以需要在这些消息基础上实现丰富报表,以支持业务问题以及性能分析的需要。

CAT根据日志消息的特点(比如只读特性)和问题场景,量身定做的。CAT将所有的报表按消息的创建时间,一小时为单位分片,那么每小时就产生一个报表。当前小时报表的所有计算都是基于内存的,用户每次请求即时报表得到的都是最新的实时结果。对于历史报表,因为它是不变的,所以就实时不实时也就无所谓了。

CAT基本上所有的报表模型都可以增量计算,它可以分为:计数、计时和关系处理三种。计数又可以分为两类:算术计数和集合计数。典型的算术计数如:总个数(count),总和(sum),均值(avg),最大/最小(max/min),吞吐(tps)和标准差(std)等,其他都比较直观,标准差稍微复杂一点,大家自己可以推演一下怎么做增量计算。那集合运算,比如95线(表示95%请求的完成时间),999线(表示99.9%请求的完成时间),则稍微复杂一些,系统开销也更大一点。

报表建模

CAT每个报表往往有多个维度,以transaction报表为例,它有5个维度,分别是应用、机器、Type、Name和分钟级分布情况。如果全维度建模,虽然灵活,但开销将会非常之大。CAT选择固定维度建模,可以理解成将这5个维度组织成深度为5的树,访问时总是从根开始,逐层往下进行。

CAT服务端为每个报表单独分配一个线程,所以不会有锁的问题,所有报表模型都是非线程安全的,其数据是可变的。这样带来的好处是简单且低开销。

CAT报表建模是使用自研的maven plugin自动生成的。所有报表是可合并和裁剪的,可以轻易地将2个或多个报表合并成一个报表。在报表处理代码中,CAT大量使用访问者模式(visitor pattern)。

性能分析报表

故障发现报表

  • 实时业务指标监控 :核心业务都会定义自己的业务指标,这不需要太多,主要用于24小时值班监控,实时发现业务指标问题,图中一个是当前的实际值,一个是基准值,基准值是根据历史趋势计算的预测值。如下图就是当时出故障,直观看到支付业务出问题的故障。
  • 系统报错大盘
  • 实时数据库大盘、服务大盘、缓存大盘等

存储设计

CAT系统的存储主要有两块

  • CAT的报表的存储
  • CAT原始logview的存储

报表是根据logview实时运算出来的给业务分析用的报表,默认报表有小时模式,天模式,周模式以及月模式。CAT实时处理报表都是产生小时级别统计,小时级报表中会带有最低分钟级别粒度的统计。天、周、月等报表都是在小时级别报表合并的结果报表。

原始logview存储一天大约300TB的数据量,因为数据量比较大所以存储必须要要压缩,原始logview需要根据messageId读取。在这样的情况下,存储整体要求就是批量压缩以及随机读。在当时场景下,并没有特别合适成熟的系统以支持这样的特性,所以我们开发了一种基于文件的存储以支持CAT的场景,在存储上一直是最难的问题,我们一直在这块持续的改进和优化。

消息ID的设计

CAT每个消息都有一个唯一的ID,这个ID在客户端生成,后续CAT都通过这个ID在进行消息内容的查找。比如在分布式调用里面,RPC消息需要串起来,比如A调用B的时候,在A这端生成一个MessageId,在A调用B的过程中,将MessageId作为调用传递到B端,在B执行过程中,B用context传递的MessageId作为当前监控消息的MessageId。

CAT消息的MessageId格式ShopWeb-0a010680-375030-2,CAT消息一共分为四段

  • 第一段是应用名shop-web
  • 第二段是当前这台机器的ip的16进制格式,01010680表示10.1.6.108
  • 第三段的375030,是系统当前时间除以小时得到的整点数
  • 第四段的2,是表示当前这个客户端在当前小时的顺序递增号

存储数据的设计

消息存储是CAT最有挑战的部分。关键问题是消息数量多且大,目前美团点评每天处理消息3000亿左右,大小大约300TB,单物理机每秒要处理200MB左右的流量。CAT服务端基于此流量做实时计算,还需要将这些数据压缩后写入磁盘。

整体存储结构如下图

CAT数据文件分为两种,一类是index文件,一类是Data文件

  • data文件是分段GZIP压缩,每个分段大小小于64K,这样可以用16bits可以表示一个最大分段地址
  • 一个MessageId都用需要48bits的空间大小来存索引,索引根据MessageId的第四段来确定索引的位置,比如消息MessageId为ShopWeb-0a010680-375030-2,这条消息ID对应的索引位置为2*48bits的位置
  • 48bits前面32bits存数据文件的块偏移地址,后面16bits存数据文件解压之后的块内地址偏移
  • CAT读取消息的时候,首先根据MessageId的前面三段确定唯一的索引文件,在根据MessageId第四段确定此MessageId索引位置,根据索引文件的48bits读取数据文件的内容,然后将数据文件进行GZIP解压,在根据块内偏移地址读取出真正的消息内容。

服务端设计总结

CAT在分布式实时方面,主要归结于以下几点因素:

  • 去中心化,数据分区处理
  • 基于日志只读特性,以一个小时为时间窗口,实时报表基于内存建模和分析,历史报表通过聚合完成
  • 基于内存队列,全面异步化,单线程化,无锁设计
  • 全局消息ID,数据本地化生产,集中式存储
  • 组件化、服务化理念

END

原文发布于微信公众号 - java程序员思维(java_python_go)

原文发表时间:2019-05-22

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