Linux性能優化實戰學習筆記：第五十四講

1、上節回顧

上一節，我帶你學習了，如何使用 USE 法來監控系統的性能，先簡單回顧一下。

系統監控的核心是資源的使用狀況，這既包括 CPU、內存、磁盤、文件系統、網絡等硬件資源，也包括文件描述符數、鏈接數、鏈接跟蹤數等軟件資源。而要描述這些資源瓶頸，最簡單有效的
方法就是 USE 法。

USE 法把系統資源的性能指標，簡化爲了三個類別：使用率、飽和度以及錯誤數。 當這三者之中任一類別的指標太高時，都表明相對應的系統資源可能存在性能瓶頸。

基於 USE 法創建性能指標後，咱們還須要經過一套完整的監控系統，把這些指標從採集、存儲、查詢、處理，再到告警和可視化展現等貫穿起來。這樣，不只能夠將系統資源的瓶頸快速暴露出
來，還能夠藉助監控的歷史數據，來追蹤定位性能問題的根源。

除了上一節講到的系統資源須要監控以外，應用程序的性能監控，固然也是必不可少的。今天，我就帶你一塊兒來看看，如何監控應用程序的性能。

2、指標監控

跟系統監控同樣，在構建應用程序的監控系統以前，首先也須要肯定，到底須要監控哪些指標。特別是要清楚，有哪些指標能夠用來快速確認應用程序的性能問題。

對系統資源的監控，USE 法簡單有效，卻不表明其適合應用程序的監控。舉個例子，即便在 CPU使用率很低的時候，也不能說明應用程序就沒有性能瓶頸。由於應用程序可能會由於鎖或者 RPC
調用等，致使響應緩慢。

因此，應用程序的核心指標，再也不是資源的使用狀況，而是請求數、錯誤率和響應時間。這些指標不只直接關係到用戶的使用體驗，還反映應用總體的可用性和可靠性。

有了請求數、錯誤率和響應時間這三個黃金指標以後，咱們就能夠快速知道，應用是否發生了性能問題。可是，只有這些指標顯然仍是不夠的，由於發生性能問題後，咱們還但願可以快速定
位「性能瓶頸區」。因此，在我看來，下面幾種指標，也是監控應用程序時必不可少的。

第一個，是應用進程的資源使用狀況，好比進程佔用的 CPU、內存、磁盤 I/O、網絡等。使用過多的系統資源，致使應用程序響應緩慢或者錯誤數升高，是一個最多見的性能問題。

第二個，是應用程序之間調用狀況，好比調用頻率、錯誤數、延時等。因爲應用程序並非孤立的，若是其依賴的其餘應用出現了性能問題，應用自身性能也會受到影響。

第三個，是應用程序內部核心邏輯的運行狀況，好比關鍵環節的耗時以及執行過程當中的錯誤等。因爲這是應用程序內部的狀態，從外部一般沒法直接獲取到詳細的性能數據。因此，應用程序在
設計和開發時，就應該把這些指標提供出來，以便監控系統能夠了解其內部運行狀態。

有了應用進程的資源使用指標，你就能夠把系統資源的瓶頸跟應用程序關聯起來，從而迅速定位因系統資源不足而致使的性能問題；

1. 有了應用程序之間的調用指標，你能夠迅速分析出一個請求處理的調用鏈中，到底哪一個組件纔是致使性能問題的罪魁禍首；
2. 而有了應用程序內部核心邏輯的運行性能，你就能夠更進一步，直接進入應用程序的內部，定位究竟是哪一個處理環節的函數致使了性能問題。

基於這些思路，我相信你就能夠構建出，描述應用程序運行狀態的性能指標。再將這些指標歸入咱們上一期提到的監控系統（好比 Prometheus + Grafana）中，就能夠跟系統監控同樣，一方
面經過告警系統，把問題及時彙報給相關團隊處理；另外一方面，經過直觀的圖形界面，動態展現應用程序的總體性能。

除此以外，因爲業務系統一般會涉及到一連串的多個服務，造成一個複雜的分佈式調用鏈。爲了迅速定位這類跨應用的性能瓶頸，你還可使用 Zipkin、Jaeger、Pinpoint 等各種開源工具，
來構建全鏈路跟蹤系統。

好比，下圖就是一個 Jaeger 調用鏈跟蹤的示例。

全鏈路跟蹤能夠幫你迅速定位出，在一個請求處理過程當中，哪一個環節纔是問題根源。好比，從上圖中，你就能夠很容易看到，這是 Redis 超時致使的問題。

全鏈路跟蹤除了能夠幫你快速定位跨應用的性能問題外，還能夠幫你生成線上系統的調用拓撲圖。這些直觀的拓撲圖，在分析複雜系統（好比微服務）時尤爲有效

3、日誌監控

性能指標的監控，可讓你迅速定位發生瓶頸的位置，不過只有指標的話每每還不夠。好比，一樣的一個接口，當請求傳入的參數不一樣時，就可能會致使徹底不一樣的性能問題。因此，除了指標
外，咱們還須要對這些指標的上下文信息進行監控，而日誌正是這些上下文的最佳來源。對比來看，

1. 指標是特定時間段的數值型測量數據，一般以時間序列的方式處理，適合於實時監控。
2. 而日誌則徹底不一樣，日誌都是某個時間點的字符串消息，一般須要對搜索引擎進行索引後，才能進行查詢和彙總分析。

對日誌監控來講，最經典的方法，就是使用 ELK 技術棧，即便用 Elasticsearch、Logstash 和Kibana 這三個組件的組合。

以下圖所示，就是一個經典的 ELK 架構圖：

 

 

這其中，

1. Logstash 負責對從各個日誌源採集日誌，而後進行預處理，最後再把初步處理過的日誌，發送給 Elasticsearch 進行索引。
2. Elasticsearch 負責對日誌進行索引，並提供了一個完整的全文搜索引擎，這樣就能夠方便你從日誌中檢索須要的數據。
3. Kibana 則負責對日誌進行可視化分析，包括日誌搜索、處理以及絢麗的儀表板展現等。

下面這張圖，就是一個 Kibana 儀表板的示例，它直觀展現了 Apache 的訪問概況。

值得注意的是，ELK 技術棧中的 Logstash 資源消耗比較大。因此，在資源緊張的環境中，咱們每每使用資源消耗更低的 Fluentd，來替代 Logstash（也就是所謂的 EFK 技術棧）。

4、小結

今天，我爲你梳理了應用程序監控的基本思路。應用程序的監控，能夠分爲指標監控和日誌監控兩大部分：

1. 指標監控主要是對必定時間段內性能指標進行測量，而後再經過時間序列的方式，進行處理、存儲和告警。
2. 日誌監控則能夠提供更詳細的上下文信息，一般經過 ELK 技術棧來進行收集、索引和圖形化展現。

在跨多個不一樣應用的複雜業務場景中，你還能夠構建全鏈路跟蹤系統。這樣能夠動態跟蹤調用鏈中各個組件的性能，生成整個流程的調用拓撲圖，從而加快定位複雜應用的性能問題。