微服务监控简介——策略、工具和关键概念

作者：Charles Mahler / 开发者
2024年3月6日

用户对他们在日常生活中使用的应用程序的性能和可靠性有更高的期望。满足这些期望的关键部分是建立强大的监控系统。本文重点介绍使用微服务架构监控应用程序——它将涵盖关键概念、常见挑战和每个工程师都应该了解的有用工具。无论您是想提高系统可靠性、改善用户体验还是提高效率，本指南都将帮助您开始了解微服务监控的复杂领域。

为什么监控微服务很重要

由于可扩展性、灵活性和效率，微服务架构已经成为现代应用程序开发的关键。然而，要获得这些好处，您需要确保一切按预期工作，这就是监控的用武之地。以下是一些拥有稳健监控系统的主要好处

• 提高最终用户体验 - 通过监控微服务，您可以确保每个服务都表现出最佳性能，从而带来更快、更可靠的用户体验。
• 提高可用性 - 监控有助于在问题影响您应用程序的可用性之前发现和缓解，确保您的应用程序始终处于正常运行状态。
• 节省成本 - 有效的监控可以定位您服务中的低效之处，让您能够优化资源使用并节省成本。
• 增强可观察性 - 微服务监控的核心是可观察性，这对于理解您分布式系统的状态至关重要。它包括日志记录、指标和分布式跟踪，为您提供服务健康状况和性能的整体视图。

微服务监控关键概念

用于衡量微服务应用程序性能的指标有很多种。以下是一些许多不同组织都会使用的常见指标。

• 延迟和响应时间 - 这些指标对于评估您的服务对请求的响应速度至关重要。高延迟可能导致糟糕的用户体验。
• 错误率 - 这衡量您服务中的错误频率。高错误率可能表明存在影响应用程序可靠性的潜在问题。
• 资源利用率 - 监控CPU、内存和其他资源有助于确保您的服务不会被过度或未充分利用。
• SLO/SLI - 服务级别目标（SLO）和服务级别指标（SLI）对于衡量您服务的性能是否符合设定的基准至关重要，在某些情况下，可能需要满足这些基准才能避免对客户造成惩罚。

上述指标是从监控应用程序时收集的以下三种类型的数据中得出的。

日志、指标和跟踪一起，使您能够更好地观察和监控微服务。

微服务监控挑战

与简单的单体应用程序相比，微服务监控存在一些独特的挑战。在本节中，您将了解一些这些挑战以及缓解问题的方法。

跟踪服务依赖性

与单体应用程序相比，微服务架构最大的挑战之一是跟踪微服务如何交互以及它们如何相互依赖以满足用户请求。在可能包含数十个甚至数百个微服务的较大应用程序中，映射和监控依赖性至关重要。

如果这些依赖性没有得到适当的跟踪，一个团队对其微服务进行更改可能会破坏下游服务。例如，如果电子商务平台中的用户认证服务出现故障，用户将无法结账、将商品放入购物车或看到个性化推荐。

根本原因分析

微服务架构的分布式性质可以大大复杂化故障排除和识别问题根本原因的过程。当出现问题时，它可能表现在一个服务上，但起源于另一个服务，这使得很难追溯到源头。

想象一下这样一个场景：一个视频流服务间歇性出现故障。用户报告说视频加载失败，但问题是不规律的。这可能是由于用户界面、身份验证或其他后端服务引起的。使用分布式跟踪来跟踪请求，你发现根本原因是由于CDN上存储视频内容的缓存失败。

技术栈多样性

另一个挑战是在使用最适合服务特定需求的技术栈与维护一套标准工具以简化集成和长期维护之间找到平衡。确定一个批准的技术列表有助于解决这个问题，同时拥有一套通用库，无论技术栈如何都可以抽象出数据收集等功能，也有助于解决这个问题。

可扩展性

微服务采用的一个好处是可扩展性，但要做得正确并不容易。从理论上讲，你可以独立地扩展和缩减微服务，但由于服务之间的交互方式，这可能会很复杂。为了效率和成本节约而缩减一个微服务可能会创建一个瓶颈，影响整个应用程序。你还必须考虑可靠性、灾难恢复以及处理流量高峰的足够容量。所有这些都需要强大的监控和分析历史数据来预测基础设施需求。

实施复杂性

实施通常是微服务面临的最大挑战之一，尤其是在迁移遗留应用程序时。特别是对于监控而言，你需要配置每个微服务以生成指标、日志和跟踪，然后为您的监控系统集成数据收集服务。这涉及到前期规划和维护，以确保多个不同团队之间的合规性。

微服务监控工具

有效的微服务监控取决于利用正确的工具集。每个工具都服务于独特的目的，从数据收集到可视化，了解如何将它们集成到您的微服务架构中可以显著提高可观察性和运营效率。

OpenTelemetry

OpenTelemetry 是一个开源工具，旨在提供一个统一的方式来为应用程序配置，以收集诸如指标、日志和跟踪之类的遥测数据。OpenTelemetry 为许多常见的编程语言提供了一套库和 SDK，因此公司不必重新发明轮子。

InfluxDB

InfluxDB 是一个开源的时间序列数据库，优化用于存储和查询时间序列数据，如指标、日志、跟踪和事件。InfluxDB 可以高效地查询最近导入的数据以进行实时监控，并支持经济实惠的对象存储以进行历史数据分析。

Grafana

Grafana 是一个常用的数据可视化和仪表板工具，通常用于监控。Grafana 还内置了对警报和其他有用功能的支持。

Telegraf

Telegraf 是一个具有300多个不同插件的数据输入和输出服务器代理。Telegraf 还支持数据处理，因此您可以在将数据发送到存储之前按需转换数据，而无需单独的数据处理管道。

K6

K6 是一个负载测试工具，可以作为您的部署管道的一部分使用，以在问题进入生产之前发现它们。例如，K6 可以在更改上线并影响用户之前测试更改是否会导致性能问题。

开始微服务监控

如果您希望您的监控策略成功，您在开始之前需要有一个坚实的基础计划。以下是一些基础步骤，以确保您走在正确的道路上。

确定监控策略和需求

第一步是明确您将收集哪些具体数据点，以及哪些数据点对于监控您微服务的性能最为相关。随后，您需要决定如何收集、存储和分析这些数据。这包括选择数据收集方式（推送与拉取）、确定数据延迟限制、估算数据量和速度，以及如何分析数据以提取价值和洞察。

关键不在于仅仅收集数据，而在于战略性地规划这些数据如何与您的应用程序性能挂钩，以及这如何影响业务本身。

工具选择

一旦确定需求，您就可以开始考虑实施方案和最适合您需求的技术工具。这需要在成本、性能和可用性之间取得平衡。您可能想要使用生产数据测试多个解决方案，以确定最佳匹配。

在此处需要考虑的是，工具如何与您现有的技术栈相融合，以及如何与其他监控工具集成。同时，也要考虑团队的经验和技能。一个重要的决定是是否使用开源工具构建自定义解决方案，还是选择更完整的平台解决方案。一些权衡因素包括实施速度、潜在供应商锁定和成本。

实施和集成

一旦选择工具，就必须将其集成到您的应用程序架构中。第一步将是部署收集代理、配置服务网格或设置收集端点。

接下来，您希望将监控系统集成到您的部署管道中，以便在创建新服务或更新现有服务时实现可见性。一旦投入生产，您需要为关键指标设置仪表板和警报，以便在出现问题时通知您。

总结

正确监控微服务是一个持续的过程，需要不断优化，以使您的软件尽可能高效和可靠。遵循本指南将使您能够迈出实现这一目标的第一步。