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微服务可观测平台-总体设计

微服务可观测平台-总体设计

作者: 中间件XL | 来源:发表于2021-11-11 14:15 被阅读0次

    背景

    服务可观测性,预测与发现系统性能瓶颈,透视系统状态,为系统调优和查故障提供可靠数据支撑

    参考和关键词

    参考资料: https://www.cnblogs.com/erda/p/15204516.html

    Metrics

    Metrics 计算 Events 发生数量的数据集,这些数据通常具有原子性,且可以聚合。从操作系统到应用程序,任何事物都会产生 Metrics 数据,这些数据可以用来度量操作系统或应用程序是否健康,或者是用以计算一段时间内请求的平均延时。

    Logging

    记录离散 Events,Logging 描述的是一些列离散事件,在缺乏有力的监控系统时,Logging 数据通常是工程师在定位生产问题时最直接的手段。如果说 Metrics 可以告诉你系统或者应用程序出现问题,那么 Logging 就可以告诉你为什么会出现问题。关于日志的采集现在也有很多方法,比如:filebeat, fluented, loki 等。

    Tracing

    • 记录应用程序操作的数据

    • 一次请求的完整生命周期

    • 分布式系统中一次请求经历过多个服务产生操作的数据(Spans)

    Tracing 是通过有向无环图的方式记录在分布式系统中发生的 Events 之间的因果关系。云原生场景下,多个服务之间或多或少存在着依赖关系,一次 Tracing 通常会经过多个服务(Span),甚至在高度复杂的分布式系统中,一次 Tracing 包含数以万计的 Span 也是可能存在的。再者,Tracing 更多的是关注这种端到端系统之间的联系,基于该需求,分布式追踪系统应运而生。

    规划特性

    监控门户: 统一监控门户,用户自定义视图,告警(页面,钉钉,邮件);Prometheus+grafana(运维);elasticsearch agg+数据可视化(开发)

    服务日志:  记录时间(起始/结束),用户,用户地点(ip),服务节点(ip),服务名称,模块名称,参数(可配置),tracingId,支持异步写入,减少服务正常执行影响

    服务性能指标,RT,请求数(1m/5m/15m),异常数(1m/5m/15m),失败数(1m/5m/15m)

    服务调用链路,服务调用拓扑,调用关系性能,topN(最忙服务,最慢服务)

    业务度量组件,如,拉单每秒字节数,数据笔数,拉单作业数

    *日志收集ELK不在本次计划

    *系统监控,如cpu,线程数(jvm),内存(jvm),磁盘io,网络io 直接使用Prometheus,不在本平台范围

    4. 技术架构

    可观测包括4个维度数据 ,

    service-log 服务日志,用于服务审计,可加上tracingId关联调用链,存于elasticsearch

    service-tracing 服务调用链跟踪,存于elasticsearch

    service-metrics 业务度量,直接到Prometheus

    performance-metrics 性能指标,存于elasticsearch,转发到Prometheus

    监控门户,通过统一的数据可视化,告警可视化门户,支持用户自定义视图

    5. 服务日志设计

     aspect/annotation 切面/注解,拦截服务,实现日志功能,支持自定义标签

     service 日志逻辑,由切面发起调用

     model log模型

     model .param包解释/抓取参数

     event 日志打印以事件异步处理,依赖guava的event bus包

     repository 日志存储,支持jdbc(用于测试),elasticsearch(生产),可扩展

     config spring boot自动配置

     context 上下文,rpc上下文feign/dubbo/…,识别上级调用是否为网关,我们假设,网关后的服务是业务服务;链路上下文 zipkin/skywalking,

     adapter 适配接口,获取系统用户信息,集成服务提供实现

     集成链路跟踪,tracingId;支持开关

     数据变更跟踪,依赖集成链路跟踪,数据库增加tracingId,canal捕获数据变更,最后定时任务关联服务日志和数据便跟,只关联链路第一个服务;支持开关

    6 服务链路跟踪

    引入open zipkin

    探针/报告器 低侵入,拦截器方式集成到服务,采集数据,支持自定义tag

    采集器 与报告器对接,接收采集数据(span),生产环境用mq

    存储 支持多种存储,elasticsearch其中一种

    web ui zipkin server自带ui,查询跟踪,拓扑,功能比较简陋,直接搜索elasticsearch,做自定义分析

    7 监控门户

    监控门户支持用户自定义视图,数据包括:

    服务日志,存于elasticsearch

    链路span, 存于elasticsearch

    业务度量,存于promethus

    性能指标,存于promethus

    监控门户统一数据/告警视图,为用户,包括开发人员,测试人员,运维人员,公司运营提供系统观测数据,支持大屏实时滚动显示订单,交易,支付等统计

     手动主题开发

     可视化数据

    引入数据可视化组件,拖拽式构建

    8 业务metrics

    引入micrometer

    micrometer框架,提供metrics模型,包括metrics类型,counter,gaugegr,timer,histoams等,实现了多种指标输出器,输出多种监控平台,Prometheus在支持列表中

    9 性能metrics

    改造sentinel dashboard

    sentinel 熔断限流框架, 熔断限流过程产生秒级服务性能指标数据,包括响应事件,通过qps,拦截qps,异常比例等作为熔断决策依据,dashboard使用transport采集性能指标;但开源版本的dashboard单机不能用于生产,指标存于内存,需要改造:

     引入zookeeper作为注册中心,sentinel实例注册,系统按注册实例动态生成拉取任务

     性能指标拉取使用master-worker模式,分布式拉取,支持动态增减拉取worker

     指标持久,使用elasticsearch

     引入micrometer,指标转发送到Prometheus

    微服务可观测平台(二)-服务日志设计与实现

    微服务可观测平台(三)-链路跟踪及数据变更跟踪设计与实现

    微服务可观测平台(四)-业务metrics设计与实现

    微服务可观测平台(五)-性能metrics设计与实现

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