剑走偏锋：使用阿里云SLS日志服务实现类似prometheus+

作者: epetAPI | 来源:发表于2020-05-21 23:04 被阅读0次

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随着微服务的流行，势必线上服务数量会越来越多，对每一个服务的管控也变得越来越繁琐，一个可视化的系统资源/性能监控成为刚需。通常我们都会选择一些开源的很常见的产品：prometheus+grafana几乎是一种默认选择，实际使用下来个人感觉确实也是体验最好的。
不过我司在去年未部署这一套方案前，JAVA团队已经有迫切需要可视化监控和报警的需求（JVM内存是否设置合理，GC花费时间到底有多少，线程池大小和队列是否够用，数据库连接池是否高效，hystrix是否触发熔断等等），没有可视化，全都是靠猜。而正好我们有使用阿里云的SLS日志服务产品，对其有一定程度的了解，加上本身也算是一种时序性数据解决方案，特别适合做系统监控。此篇文章只适用于已经使用阿里云SLS日志服务的团队作为另外一种实现思路的参考，通常我还是会推荐prometheus+grafana。

认识SLS

详细的介绍建议大家直接阅读官方文档，这里只做以下四点说明

日志内容 完整metric日志内容（还有一些日志本身附加很有用的信息），以及丰富的字段索引设置

image.png
查询语法 非常丰富简单的类SQL的语法，用于筛选符合条件的日志内容

image.png
分析语法 大量的分析语法和函数，用得上的用不上的都有（甚至还包括了机器学习语法和函数）。。，主要是用于对筛选出来的日志进行二次处理

image.png

image.png

可视化图表和告警 这是我们最需要的，默认支持的已经覆盖我们目前的应用场景了，后面会有真实线上服务可视化监控截图
image.png

micrometer

micrometer是一个非常短小精悍的基于JAVA实现的系统指标监控底层组件，spring cloud metric默认就是使用micrometer，官方也提供了很多市面上流行的监控系统实现方案（可以看到图片里圈红的influx和prometheus），那么我们要做的就是模仿实现一套基于阿里云SLS的解决方案

image.png
meter 主要就是以下6种类型

image.png

SlsMeter

重头戏来了，要想实现类似prometheus时序性数据收集功能，那么我得把各种类型的meter数据记录在内存中后，定期隔间时间推送给SLS日志服务器，然后通过查询和分析语法即可到我们的目的，总体架构图如下：

image.png

SlsMeter

/**
 * sls基础计量类
 *
 * @author ty
 */
public class SlsMeter {
    private final String name;
    private final Map<String, String> tags;
    private final String type;
    private final long time;

    public SlsMeter(String name, Map<String, String> tags, String type, long time) {
        this.name = name;
        this.tags = Collections.unmodifiableMap(tags);
        this.type = type;
        this.time = time;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public Map<String, String> getTags() {
        return tags;
    }

    public String getType() {
        return type;
    }

    public long getTime() {
        return time;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "SlsMeter{" +
                "name='" + name + '\'' +
                ", tags=" + tags +
                ", type='" + type + '\'' +
                ", time=" + time +
                '}';
    }
}

name 标记收集指标信息的唯一性，eg:jvm_memory_used,jvm_memory_max
tags 同一指标信息会有不同维度，特别适合分组统计，eg:id=>PS Eden Space,id=>PS Old Gen，通过tag就可以实现不同代内存的使用情况
type meter类型，对应micromerter的6种meter，只不过做了重新划分

/**
 * 计量类型
 *
 * @author ty
 */
public enum MetricType {
    /**
     * {@link io.micrometer.core.instrument.Counter} AND {@link io.micrometer.core.instrument.FunctionCounter}
     */
    COUNTER("counter"),
    /**
     * {@link io.micrometer.core.instrument.Gauge} AND {@link io.micrometer.core.instrument.TimeGauge}
     */
    GAUGE("gauge"),
    /**
     * {@link io.micrometer.core.instrument.Timer} AND {@link io.micrometer.core.instrument.FunctionTimer}
     * AND {@link io.micrometer.core.instrument.DistributionSummary}
     */
    HISTOGRAM("histogram"),
    /**
     * {@link io.micrometer.core.instrument.LongTaskTimer}
     */
    LONG_TASK_TIMER("long_task_timer"),
    /**
     * unknown
     */
    UNKNOWN("unknown");
    private final String type;

    MetricType(String type) {
        this.type = type;
    }

    public String getType() {
        return type;
    }
}

meter子类 全部继承SlsMeter这个基类，实现不同的值类型计算，这里只截取一部分代码，详细代码可以在我的codingman1990拉取
image.png

/**
 * counter
 *
 * @author ty
 */
public class SlsCounter extends SlsMeter {
    private BigDecimal value;

    public SlsCounter(String name, Map<String, String> tags, String type, long time) {
        super(name, tags, type, time);
    }

    public BigDecimal getValue() {
        return value;
    }

    public void setValue(BigDecimal value) {
        this.value = value;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "SlsCounter{" +
                super.toString() +
                "value=" + value +
                '}';
    }
}

/**
 * meter
 *
 * @author ty
 */
public class SlsTimer extends SlsMeter {
    private BigDecimal sum;
    private long count;
    private BigDecimal mean;
    private BigDecimal upper;

    public SlsTimer(String name, Map<String, String> tags, String type, long time) {
        super(name, tags, type, time);
    }

    public BigDecimal getSum() {
        return sum;
    }

    public void setSum(BigDecimal sum) {
        this.sum = sum;
    }

    public long getCount() {
        return count;
    }

    public void setCount(long count) {
        this.count = count;
    }

    public BigDecimal getMean() {
        return mean;
    }

    public void setMean(BigDecimal mean) {
        this.mean = mean;
    }

    public BigDecimal getUpper() {
        return upper;
    }

    public void setUpper(BigDecimal upper) {
        this.upper = upper;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "SlsTimer{" +
                super.toString() +
                "sum=" + sum +
                ", count=" + count +
                ", mean=" + mean +
                ", upper=" + upper +
                '}';
    }
}

SlsMeterRegistry 基于SLS实现的各项指标数据注册器，也可理解为指标数据收集器，其实底层就是基于记录文本日志实现的，等待SLS客户端ilogtail收集上传到远端日志服务器。核心代码如下：

/**
 * 阿里云日志服务meter采集
 *
 * @author ty
 */
public class SlsMeterRegistry extends StepMeterRegistry {
    @Override
    protected void publish() {
        createLoggerIfNecessary();
        this.getMeters().forEach(meter -> {
            SlsMeter slsMeter;
            if (meter instanceof Counter) {
                slsMeter = writeCounter((Counter) meter);
            } else if (meter instanceof FunctionCounter) {
                slsMeter = writeCounter((FunctionCounter) meter);
            } else if (meter instanceof Gauge) {
                slsMeter = writeGauge((Gauge) meter);
            } else if (meter instanceof Timer) {
                slsMeter = writeTimer((Timer) meter);
            } else if (meter instanceof FunctionTimer) {
                slsMeter = writeTimer((FunctionTimer) meter);
            } else if (meter instanceof DistributionSummary) {
                slsMeter = writeDistributionSummary((DistributionSummary) meter);
            } else if (meter instanceof LongTaskTimer) {
                slsMeter = writeLongTaskTimer((LongTaskTimer) meter);
            } else {
                slsMeter = writeUnknownMeter(meter);
            }
            log(slsMeter);
        });
    }
}

再加上具体的每一个Meter读取转化为我们想要的数据格式

image.png

AutoConfiguration 使用spring boot永远少不了的自动配置，依靠配置文件即可自动开启该功能

/**
 * sls集成micrometer自动配置
 *
 * @author ty
 */
@Configuration
@AutoConfigureBefore({CompositeMeterRegistryAutoConfiguration.class, SimpleMetricsExportAutoConfiguration.class})
@AutoConfigureAfter(MetricsAutoConfiguration.class)
@ConditionalOnBean(Clock.class)
@ConditionalOnProperty(prefix = "management.metrics.export.sls", name = "enabled", havingValue = "true")
@EnableConfigurationProperties(SlsProperties.class)
public class SlsMetricsExportAutoConfiguration {
    @Bean
    @ConditionalOnMissingBean
    public SlsConfig slsConfig(SlsProperties slsProperties) {
        return new SlsPropertiesConfigAdapter(slsProperties);
    }

    @Bean
    @ConditionalOnMissingBean
    public SlsMeterRegistry slsMeterRegistry(SlsConfig slsConfig, Clock clock) {
        return new SlsMeterRegistry(slsConfig, clock);
    }
}

spring.factories

org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration=\
com.epet.microservices.common.metrics.export.sls.SlsMetricsExportAutoConfiguration

效果展示

这里我把之前使用SLS实现的展示效果和现在使用Prometheus实现的效果放在一起对比(因为绝大部分系统已经迁移到prometheus，所以会有部分sls截图无数据)，可以发现每一项功能都是可以实现的，不过确实grafana展示效果更炫。

监控总览
image.png
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JVM
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Tomcat
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ThreadPool
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HikariCP
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image.png

Hystrix
image.png

image.png

结论

基于阿里云SLS日志服务是完全可实现和prometheus+grafana一致的可视化系统监控功能，不过确实grafana看起来会更高大上一些，而且毕竟是开源，所以prometheus+grafana作为首选更合适。而文章提出的这种基于阿里云SLS日志服务实现的思路更适合一些本身已经在使用这个产品的团队，或者作为另外一种尝试的野路子。详细代码可移步我的github

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