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NodeJS运维: 从 0 开始 Prometheus + Grafana 业务性能指标监控

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为什么需要指标监控告警

一个复杂的应用，往往由很多个模块组成，而且往往会存在各种各样奇奇怪怪的使用场景，谁也不能保证自己维护的服务永远不会出问题，等用户投诉才发现问题再去处理问题就为时已晚，损失已无法挽回。

所以，通过数据指标来衡量一个服务的稳定性和处理效率，是否正常运作，监控指标曲线的状态，指标出现异常时及时主动告警，这一套工具就十分重要。

常见的一些指标，包括但不限于：

  • QPS
  • 请求处理耗时
  • 进程占用内存
  • 进程占用CPU
  • golang 服务的 goroutine
  • nodejs 的 event loop lag
  • 前端应用的 Performance 耗时
  • ...

举个例子，假如一个服务：

  • 使用内存随着时间逐渐上涨
  • CPU 占用越来越高
  • 请求耗时越来越高，请求成功率下降
  • 磁盘空间频频被挤爆

又或者一个前端单页面应用：

  • 前端重定向到 /error 页，/excption 页的次数越来越多
  • 某个页面打开次数越来越少
  • 某个系统/某个版本的设备的激活率越来越低
  • ...

这到底是人性的扭曲还是道德的沦丧
一旦应用存在某些缺陷导致这些问题，通过服务日志，很难直观快速地察觉到这些指标的变化波动。

而对于前端，则很可能根本无法感知到用户的行为，只能通过埋点进行一定程度地监控。

通过监控和告警手段可以有效地覆盖了「发现」和「定位」问题，从而更有效率地排查和解决问题。

指标监控系统：Prometheus

Prometheus 是一个开源的服务监控系统和时间序列数据库。

工作流可以简化为：

  1. client 采集当前 机器/服务/进程 的状态等相关指标数据
  2. Prometheus server 按一定的时间周期主动拉取 client 的指标数据，并存储到时序数据库中
  3. 发现指标异常后，通过 alert manager 将告警通知给相关负责人

具体的架构设计如下：

为什么不用 mysql 存储？

Prometheus 用的是自己设计的时序数据库（TSDB），那么为什么不用我们更加熟悉，更加常用的 mysql, 或者其他关系型数据库呢？

假设需要监控 WebServerA 每个API的请求量为例，需要监控的维度包括：服务名（job）、实例IP（instance）、API名（handler）、方法（method）、返回码(code)、请求量（value）。

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如果以SQL为例，演示常见的查询操作：

# 查询 method=put 且 code=200 的请求量
SELECT * from http_requests_total WHERE code=”200” AND method=”put” AND created_at BETWEEN 1495435700 AND 1495435710;

# 查询 handler=prometheus 且 method=post 的请求量
SELECT * from http_requests_total WHERE handler=”prometheus” AND method=”post” AND created_at BETWEEN 1495435700 AND 1495435710;


# 查询 instance=10.59.8.110 且 handler 以 query 开头 的请求量
SELECT * from http_requests_total WHERE handler=”query” AND instance=”10.59.8.110” AND created_at BETWEEN 1495435700 AND 1495435710;

通过以上示例可以看出，在常用查询和统计方面，日常监控多用于根据监控的维度进行查询与时间进行组合查询。如果监控100个服务，平均每个服务部署10个实例，每个服务有20个API，4个方法，30秒收集一次数据，保留60天。那么总数据条数为：100(服务)* 10（实例）* 20（API）* 4（方法）* 86400（1天秒数）* 60(天) / 30（秒）= 138.24 亿条数据，写入、存储、查询如此量级的数据是不可能在Mysql类的关系数据库上完成的。 因此 Prometheus 使用 TSDB 作为 存储引擎。

时序数据库（Time Series Database/TSDB）

时序数据库主要用于指处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时序数据。

对于 prometheus 来说，每个时序点结构如下：

  • metric: 指标名，当前数据的标识，有些系统中也称为name。
  • label: 标签属性
  • timestamp: 数据点的时间，表示数据发生的时间。
  • value: 值，数据的数值

每个指标，有多个时序图；多个时序数据点连接起来，构成一个时序图

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假如用传统的关系型数据库来表示时序数据，就是以下结构：

create_time __metric_name__ path value
2020-10-01 00:00:00 http_request_total /home 100
2020-10-01 00:00:00 http_request_total /error 0
2020-10-01 00:00:15 http_request_total /home 120
2020-10-01 00:01:00 http_request_total /home 160
2020-10-01 00:01:00 http_request_total /error 1

指标 request_total{path="/home"} 在 2020-10-01 00:01:00 时的 qps = (160 - 100)/60 = 1 , 同理，
指标 request_total{path="/error"} 在 2020-10-01 00:01:00 时的 qps = 1/60

相比于 MySQL，时序数据库核心在于时序，其查询时间相关的数据消耗的资源相对较低，效率相对较高，而恰好指标监控数据带有明显的时序特性，所以采用时序数据库作为存储层

数据类型

  • counter: 计数器，只能线性增加，不断变大，场景：qps
  • gauge：绝对值，非线性，值可大可小，场景：机器温度变化，磁盘容量，CPU 使用率，
  • histogram：，聚合数据查询耗时分布【服务端计算，模糊，不精确】
  • summary：不能聚合查询的耗时分布【客户端计算，精确】

nodejs 指标采集与数据拉取

  • 定义一个 Counter 的数据类型，记录指标
const reqCounter = new Counter({
  name: `credit_insight_spl_id_all_pv`,
  help: 'request count',
  labelNames: ['deviceBrand','systemType', 'appVersion', 'channel']
})

reqCounter.inc({
  deviceBrand: 'Apple',
  systemType: 'iOS',
  appVersion: '26014',
  channel: 'mepage'
},1)
  • 定义访问路径为 /metrics 的controller
  @Get('metrics')
  getMetrics(@Res() res) {
    res.set('Content-Type', register.contentType)
    res.send(register.metrics())
  }

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promQL

promQL 是 prometheus 的查询语言，语法十分简单

基本查询

查询指标最新的值：

{__name__="http_request_total", handler="/home"}

# 语法糖：
http_request_total{handler="/home"}

# 等价于 mysql:
select * from http_request_total 
where 
  handler="/home" AND
  create_time=《now()》

区间时间段查询

查询过去一分钟内的数据

# promQL
http_request_total[1m]

# 等价于
SELECT * from http_requests_total 
WHERE create_time BETWEEN 《now() - 1min》 AND 《now()》;

时间偏移查询

PS： promQL 不支持指定时间点进行查询，只能通过 offset 来查询历史某个点的数据

查询一个小时前的数据。

# promQL
http_request_total offset 1h

# 等价于
SELECT * from http_requests_total 
WHERE create_time=《now() - 1 hour》;

promQL 查询函数

根据以上的查询语法，我们可以简单组合出一些指标数据：

例如，查询最近一天内的 /home 页请求数

http_request_total{handler="/home"}  - http_request_total{handler="/home"} offset 1d

那么实际上面这个写法很明显比较不简洁，我们可使用内置 increase 函数来替换：

# 和上述写法等价
increase(http_request_total{handler="/home"}[1d])

除了 increase 外，还有很多其他好用的函数，例如，
rate 函数计算 QPS

// 过去的 2 分钟内平均每秒请求数
rate(http_request_total{code="400"}[2m])

// 等价于
increase(http_request_total{code="400"}[2m]) / 120

指标聚合查询

除了上述基础查询外，我们可能还需要聚合查询

假如我们有以下数据指标：

credit_insight_spl_id_all_pv{url="/home",channel="none"} 
credit_insight_spl_id_all_pv{url="/home",channel="mepage"} 
credit_insight_spl_id_all_pv{url="/error",channel="none"} 
credit_insight_spl_id_all_pv{url="/error",channel="mepage"}

将所有指标数据以某个维度进行聚合查询时，例如：查询 url="/home" 最近一天的访问量，channel 是 none还是mepage 的 /home 访问量都包括在内。

我们理所当然地会写出：

increase(credit_insight_spl_id_all_pv{url="/home"}[1d])

但实际上我们会得出这样的两条指标结果：

credit_insight_spl_id_all_pv{url="/home",channel="none"} 233
credit_insight_spl_id_all_pv{url="/home",channel="mepage"} 666

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并非我们预期中的：

credit_insight_spl_id_all_pv{url="/home"} 899

而要是我们想要得到这样的聚合查询结果，就需要用到 sum by

# 聚合 url="/home" 的数据
sum(increase(credit_insight_spl_id_all_pv{url="/home"}[1d])) by (url)
# 得出结果：
credit_insight_spl_id_all_pv{url="/home"} 899    # 所有 channel 中 /home 页访问量累加值


# 聚合所有的 url 则可以这样写：
sum(increase(credit_insight_spl_id_all_pv{}[1d])) by (url)
# 得出结果：
credit_insight_spl_id_all_pv{url="/home"} 899  
credit_insight_spl_id_all_pv{url="/error"} 7


# 等价于 mysql
SELECT url, COUNT(*) AS total FROM credit_insight_spl_id_all_pv 
WHERE create_time between <now() - 1d> and <now()>
GROUP BY url;

指标时序曲线

以上的所有例子的查询数值，其实都是最近时间点的数值，

而我们更关注的是一个时间段的数值变化。

要实现这个原理也很简单，只需要在历史的每个时间点都执行一次指标查询，

# 假如今天7号
# 6号到7号的一天访问量
sum(increase(credit_insight_spl_id_all_pv{}[1d] )) by (url) 

# 5号到6号的一天访问量 offset 1d 
sum(increase(credit_insight_spl_id_all_pv{}[1d] offset 1d)) by (url) 

# 4号到5号的一天访问量
sum(increase(credit_insight_spl_id_all_pv{}[1d] offset 2d)) by (url)

而 Prometheus 已经内置了时间段查询功能，并对此优化处理。

可通过 /api/v1/query_range 接口进行查询，获的 grpah：
image

Prometheus 查询瓶颈

数据存储：

指标数据有 “Writes are vertical，reads are horizontal” 的（垂直写，水平读）模式:
“Writes are vertical，reads are horizontal” 的意思是 tsdb 通常按固定的时间间隔收集指标并写入，会 “垂直” 地写入最近所有时间序列的数据，而读取操作往往面向一定时间范围的一个或多个时间序列，“横向” 地跨越时间进行查询

  • 每个指标（metric）根据指标数量不同，有 labelA * labelB * labelC * ... 个时序图
  • 每个时序图（time series）的一个点时序是 [timestamp, value], 例如 [1605607257, 233]。[时间戳-值] 可以确定图上的一个点，一个时间区间内的所有点连成一个时序曲线图。
  • 因为 Prometheus 每隔 15s 采集一次数据，所以 时序点的时间间距是 15s，即1分钟有60/15=4个时序点，1小时就有 4 * 60 = 240 个时序点。

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而 Prometheus 的默认查询 sample 上限是 5000w

image

所以，如果指标的时序图数量过大，允许查询的时间区间相对就会较小了。

一个图表查询时序数量的影响因素有 3 个，分别是：

  1. 查询条件的时序数量（n）
  2. 查询的时间区间（time）
  3. 图表曲线每个时序点之间的间隔（step）

以 credit_insight_spl_id_all_pv 指标为例，该指标总共大约有 n = 163698 种时序，
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假如 step = 15s，如果搜索该指标过去 time = 60m 的全部时序图，那么，需要搜索的例子要
163698 * 60 * (60/15) = 39287520，将近 4kw，是可以搜出来的。

但如果搜的是过去 90m 的数据，163698 * 90 * 4 = 58931280，超过了 5000w，你就发现数据请求异常：
Error executing query: query processing would load too many samples into memory in query execution
image

所以，目测可得一个图的查询时序点数量公式是：total = n * time / step， time 和 step 的时间单位必须一致，total 必须不超过 5000w。

反推一下得出，time < 5000w / n * step 。要扩大搜索时间范围，增大 step ，或者降低 n 即可做到。

  • step 不变， 降低 n 【指定label值可减少搜索条件的结果数】 : credit_insight_spl_id_all_pv{systemType="Android", systemVersion="10"}，n = 18955
    image

  • 增大 step 到 30s， n 不变：
    image

当然，一般情况下，我们的 n 值只有几百，而 step 基本是大于 60s 的，所以一般情况下都能查询 2 个多月以上的数据图。

可视化平台： Grafana

grafana 是一个开源的，高度可配置的数据图表分析，监控，告警的平台，也是一款前端可视化的产品。

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自定义图表

grafana 内置提供多种图表模板，具体是以下类型：

Prometheus 作为数据源的情况下，一般用的 graph 类型画时序图比较多。

对于一些基础的数据大盘监控，这些图表类型已经足够满足我们的需求。

但对于复杂的需求，这些类型无法满足我们的需要时，我们安装 pannel 插件，来更新可用的图表类型，也可以根据官方文档 build a panel plugin 开发自己的前端图表 panel。

图表配置

在时序图表配置场景下，我们需要核心关注配置的有:

  1. promQL: 查询语句
  2. Legend: 格式化图例文本
  3. step/interval: 采集点间隔，每隔一段时间，采集一次数据。
    一条曲线的数据点数量 = 图表时长 / 采样间隔。例如查看最近24小时的数据，采样 间隔5min，数据点数量=24*60/5=288。
    采集间隔时间越短，采样率越大，图表数据量越大，曲线越平滑。 采集间隔默认自动计算生成，也可以自定义配置。
  4. metric time range: 每个点的数据统计时间区间时长。
    以QPS为例，图表上每个时间点的数据的意义是：在这时间点上，过去n秒间的访问量。

从上图可以看到，

  • 如果采样间隔 > 统计区间时长: 数据采样率 < 100%。未能采集到的数据丢弃，不会再图表上展示。采样率过小可能会错误异常的数据指标。。
  • 如果采样间隔 == 统计区间时长，采样率100%。
  • 如果采样间隔 < 统计区间时长，数据被重复统计，意义不大。

自定义变量

为了实现一些常用的筛选过滤场景，grafana 提供了变量功能

  • 变量配置：变量配置有多种方式（Type），可以自定义选项，也可以根据prometheus 指标的 label 动态拉取。
    image

  • 变量使用：变量通过 $xxx 形式去引用。
    image

告警

除了 Prometheus 本身可以配置告警表达式之外：

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grafana 也可以配置告警：

数据源

Prometheus 通常用于后端应用的指标数据实时上报，主要用于异常告警，问题排查，所以数据存在时效性，我们不会关注几个月前的一个已经被排查并 fixed 的指标异常波动告警。

但是，要是我们将 Prometheus 用于业务指标监控，那么我们可能会关注更久远的数据。

例如我们可能想要看过去一个季度的环比同比增长，用 Prometheus 作为数据源就不合适，因为 Prometheus 是时序数据库，更多关注实时数据，数据量大，当前数据保存的时效设定只有 3 个月。

那么这个时候可能我们要维护一个长期的统计数据，可能就需要存储在 mysql 或者其他存储方式。

grafana 不是 Prometheus 的专属产品，还支持多种数据源，包括但不限于：

  • 常见数据库
    • MySql
    • SQL Server
    • PostgreSQL
    • Oracle
  • 日志、文档数据库
    • Loki
    • Elasticsearch
  • 时序数据库
    • Prometheus
    • graphite
    • openTSDB
    • InfluxDB
  • 链路追踪
    • Jaeger
    • Zipkin
  • ....

如果没有自己需要的数据源配置，还可以安装 REST API Datasource Plugin, 通过 http 接口查询作为数据源

总结

了解 grafana 的高度可配置性设计后，有值得思考的几点：

  • 关注其设计**，如果要自己实现一个类似的可视化的 web app，自己会怎么设计？
  • 自己要做一个高度可配置化的功能，又应该怎么设计？
  • 深入到业务，例如我们常用的 admin 管理 系统，一些常用的业务功能是否可以高度可配置化？业务强关联的如何做到配置与业务的有机结合？

等等这些，其实都是值得我们去思考的。

此外，Prometheus 和 grafana 都有些进阶的玩法，大家有兴趣也可以去探索下。

参考文章

  1. Prometheus 的数据存储实现【理论篇】
  2. prometheus tsdb 的存储与索引
  3. query processing would load too many samples into memory in query execution