【分布式节点监控系统的设计】

节点信息采集

Agent负责采集各类节点的健康数据，每3秒主动访问一次。根据采集的数据和预设规则，节点的健康状态分为错误、警告和正常三种，对应Dashboard中的红、黄、绿三种颜色。

Redis节点监控 通过Jredis API连接Redis实例并进行简单读写测试。操作成功则状态正常，失败则为错误。

MQ节点监控 使用MQ API检测是否有活跃消费者及队列积压消息数量。无活跃消费者或积压消息超过阈值则为错误。

数据库节点监控 通过JDBC连接数据库并执行简单表操作。操作成功则状态正常，失败则为错误。 这三类节点仅支持正常和错误两种状态，无警告状态。

Web应用监控 采集功能与性能数据：

• 最近3秒的接口调用次数
• 接口平均响应时间
• 接口出错次数
• 节点健康状态及错误信息

示例请求与响应：

{
  "status": "warning",
  "avg_time": "583.0",
  "call_count": "10",
  "error_count": "0",
  "error_info": "orderListGet: current average time=583.0, total average time=109.84, 调用次数=10"
}

Agent独立部署，节点配置信息存储在数据库中，启动时从Monitor Service获取并定期刷新。

节点接入监控系统

Redis/MQ/DB节点 仅需提供配置信息，无需额外开发。

Web应用接入 需代码改造：

1. 在接口中调用SDK的logHealthInfo方法记录调用耗时及错误信息：

try {
  result = service.invoke(request);
  HealthUtil.logHealthInfo("xxx_method", (System.currentTimeMillis() - start), null);
} catch (Exception e) {
  HealthUtil.logHealthInfo("xxx_method", (System.currentTimeMillis() - start), e.getMessage());
}

1. 提供HTTP接口返回健康状态：

@RequestMapping(value = "/agent/check")
public String reportData() {
  return HealthUtil.healthCheck();
}

SDK内部逻辑

• 使用HashMap存储接口调用数据（调用次数、出错次数、总耗时）。
• 健康状态规则：
  • 错误次数：0次正常，1-5次警告，>5次错误。
  • 响应时间：>10倍正常值为错误，5-10倍为警告。
• 正常响应时间通过历史总耗时/总调用次数动态计算。
• 最终状态取所有接口中最差结果。

前端信息展示

Dashboard每3秒刷新，展示层级为：分组 → 应用 → 节点。

动态布局实现

• 后台定义布局（类似HTML Table的TR/TD语法），存储于数据库。
• 前端根据布局信息动态渲染，支持灵活调整。

示例布局：

• "应用层"分组：1行1列（单应用）。
• "依赖服务"分组：2行2列（多应用）。

大盘监控 支持全局视图展示所有系统节点状态，便于快速定位问题。

架构图

通过上述设计，系统实现了高效、灵活的节点监控与可视化展示。