微服務監控案例之一

     首先，您須要瞭解什麼是微服務架構設計，同時瞭解相關微服務與Docker介紹， 微服務架構的本質，是把總體的業務拆分紅不少有特定明確功能的服務，經過不少分散的小服務之間的配合，去解決更大，更復雜的問題。對被拆分後的服務進行分類和管理，彼此之間使用統一的接口來進行交互。

     微服務的特色決定了功能模塊的部署是分佈式的，以往在單應用環境下，全部的業務都在同一個服務器上，若是服務器出現錯誤和異常，咱們只要盯住一個點，就能夠快速定位和處理問題，可是在微服務的架構下，大部分功能模塊都是單獨部署運行的，彼此經過總線交互，都是無狀態的服務，這種架構下，先後臺的業務流會通過不少個微服務的處理和傳遞，咱們不免會遇到這樣的問題：

分散在各個服務器上的日誌怎麼處理？
若是業務流出現了錯誤和異常，如何定位是哪一個點出的問題？
如何快速定位問題？
如何跟蹤業務流的處理順序和結果？
咱們發現，之前在單應用下的日誌監控很簡單，在微服務架構下卻成爲了一個大問題，若是沒法跟蹤業務流，沒法定位問題，咱們將耗費大量的時間來查找和定位問題，在複雜的微服務交互關係中，咱們就會很是被動。

如下基於微服務監控案例之一

監控原則：

1. 將更多的時間用於編寫對數據指標的意義進行分析的代碼，而不是用於編寫收集、移動、保存以及顯示指標的代碼。
2. 讓關鍵業務指標的延遲下降到人類注意力的持續時間如下 （約10秒左右）。
3. 請驗證你的衡量系統是否具備足夠的精確度與準確度，並將收集到的響應時間數據以柱狀圖表示。
4. 對於比目前監控中的系統（與服務）須要更高可用性與可伸縮性的系統進行監控。
5. 對分佈式的、短時間的、「cloud native」、容器化的微服務的監控進行優化。
6. 讓指標與你的模型相一致，以便理解它們之間的關係

問題與需求

 

 

 

 

咱們想要價值

1. 實時抓取數據，實時分析統計，生成統計和報表

2. 可視化的報表系統，更快的瞭解系統運行狀態

3. 搜索功能，快速的定位關鍵問題

4. 數據挖據，利用優秀的數據分析能力和數據模型，進行數據預測

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做者：Petter Liu
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