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Open-Falcon分析

Open-Falcon分析

作者: 酱油王0901 | 来源:发表于2019-11-24 16:51 被阅读0次

Open Faclon


Architecture

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Faclon-agent

Falcon-agent用于数据的采集,它会定期地将metric数据通过jsonRPC上报到Transfer,其上报的metric数据格式为:

Data model

open-falcon采用和opentsdb相同的数据格式:metric、endpoint加多组key value tags。例如:

{
    metric: load.1min,
    endpoint: open-falcon-host,
    tags: srv=falcon,idc=aws-sgp,group=az1,
    value: 1.5,
    timestamp: `date +%s`,
    counterType: GAUGE,
    step: 60
}

Transfer

  • Transfer接收到agent上报的metric数据后,经过一定的处理(将tags字符串转化为map),然后上报到Graph, JudgeTSDB
    • 提供数据接收接口供Agent和自定义脚本push监控数据。
    • 对接收到的数据做合法性校验,规整。
    • 针对每个后端实例维护一个RPC连接池。
    • 准备内存Queue中转监控数据。
    • 根据一致性哈希将Queue中的数据转发给Judge和Graph。
    • 当后端宕机的时候做少量数据缓存,提供重试机制。

Heartbeat Server

  • HBS主要有如下功能:
    • agent发送心跳信息给HBS的时候,会把hostname、ip、agent version、plugin version等信息告诉HBSHBS负责更新host表。
    • 将IP白名单分发到所有的agent。
    • 告诉各个agent应该执行哪些插件。
    • 告诉各个agent应该监听哪些端口,进程。
    • 缓存监控策略。
      • HBS去获取所有的报警策略缓存在内存里,然后Judge去向HBS请求。其中Judge通过rpc调用来获取。
        • 在配置报警策略的时候配置了报警级别,比如P0/P1/P2等等,每个级别的报警都会对应不同的redis队列。

Judge

  • 因为监控系统数据量比较大,一台机器显然是搞不定的,所以必须要有个数据分片方案。Transfer通过一致性哈希来分片,每个Judge就只需要处理一小部分数据就可以了。
  • 同时Judge会定期地通过RPC从Heartbeat Server同步StrategyExpression用于告警的判定。
  • Judge接收到Transfermetric数据后首先是否有针对其的StrategyExpression,如果没有则直接跳过,如果有则进行告警判定。
  • Judge会将判定结果以Event的形式发送到Redis缓存中。

Alarm

  • Alarm从redis缓存中获取Judge推送的Event后,根据Event的优先级分别进行处理。
  • Alarm从redis队列分别获取高优先级的Event和低优先级的Event,其分别位于highQueueslowQueues,其中highQueues中配置的几个event队列中的事件是不会做告警合并的,lowQueues会做告警合并。
    • 按照优先级轮询Redis读取告警事件。
    • 对需要回调的告警事件回调业务系统接口。
    • 对高优先级告警事件直接生成告警邮件和短信。
    • 对低优先级告警事件做合并。
    • 提供web页面展示当前未恢复的告警。
  • 制定邮件,短信发送的接口规范。

Nodata

  • nodata用于检测监控数据的上报异常。nodata和实时报警judge模块协同工作,过程为: 配置了nodata的采集项超时未上报数据,nodata生成一条默认的模拟数据;用户配置相应的报警策略,收到mock数据就产生报警。采集项上报异常检测,作为judge模块的一个必要补充,能够使judge的实时报警功能更加可靠、完善。

Graph


References

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