对云原生应用进行监控可从以下几个方面着手:
监控容器的资源使用情况,如CPU使用率、内存占用、磁盘I/O和网络带宽等。例如,使用cAdvisor工具,它可以收集、聚合、处理和导出容器的指标数据。
关注容器的运行状态,包括容器的启动、停止、重启次数,以及容器内进程的健康状况。
对云原生应用运行的节点(物理机或虚拟机)进行监控。查看节点的CPU、内存、磁盘和网络等硬件资源的整体使用情况。
监控节点的系统服务状态,如操作系统进程、网络服务等是否正常运行。
针对每个微服务,监测其关键性能指标,如请求响应时间、吞吐量(每秒处理的请求数量)、错误率等。可以使用Prometheus等监控工具来采集这些指标数据。
跟踪微服务的调用链,了解服务之间的调用关系以及每个调用的性能情况。例如,采用Jaeger或Zipkin等分布式链路追踪工具。
定期检查微服务的健康状态,包括服务是否能够正常响应请求、内部逻辑是否正常运行等。可以通过HTTP健康检查端点或者自定义的健康检查机制来实现。
在应用代码中嵌入监控探针,收集代码执行过程中的性能数据,如函数的执行时间、数据库查询的执行时间等。
分析代码中的性能瓶颈,以便进行针对性的优化。
对于业务流程中的事务进行监控,确保事务的完整性和正确性。例如,在电商应用中,对订单创建、支付、发货等事务进行全程监控。
采用集中式日志收集工具,如Elasticsearch、Fluentd、Kibana(EFK)栈,将云原生应用各个组件产生的日志收集到一个集中的存储库中。
对日志进行分类、索引,以便于查询和分析。
通过分析日志中的关键字、错误信息等,及时发现应用中的问题。例如,当日志中出现大量的“500 Internal Server Error”时,触发告警。
根据日志数据生成报表,用于分析应用的运行趋势和性能状况。
针对监控的各项指标,设定合理的阈值。例如,当CPU使用率超过80%时触发告警。
根据业务需求和系统资源情况,动态调整阈值。
选择合适的告警方式,如邮件、短信、即时通讯工具(如Slack、钉钉)等通知相关人员。
确保告警的及时性和准确性,避免误报和漏报。