你好，我是唐扬。
在一个项目的生命周期里，运行维护占据着很大的比重，在重要性上，它几乎与项目研发并驾齐驱。而在系统运维过程中，能够及时地发现问题并解决问题，是每一个团队的本职工作。所以，你的垂直电商系统在搭建之初，运维团队肯定完成了对于机器CPU、内存、磁盘、网络等基础监控，期望能在出现问题时，及时地发现并且处理。你本以为万事大吉，却没想到系统在运行过程中，频频得到用户的投诉，原因是：
- 使用的数据库主从延迟变长，导致业务功能上出现了问题；
- 接口的响应时间变长，用户反馈商品页面出现空白页；
- 系统中出现大量错误，影响了用户的正常使用。
这些问题，你本应该及时发现并处理的，但现实是，你只能被动地收到用户的反馈后，手忙脚乱地修复。这时你的团队才意识到，要想快速地发现和定位业务系统中出现的问题，必须搭建一套完善的服务端监控体系。正所谓“道路千万条，监控第一条，监控不到位，领导两行泪”。不过在搭建的过程中，你的团队又陷入了困境：
- 首先，监控的指标要如何选择呢？
- 采集这些指标可以有哪些方法和途径呢？
- 指标采集到之后又要如何处理和展示呢？
这些问题一环扣一环，关乎着系统的稳定性和可用性，而本节课，我就带你解决这些问题，搭建一套服务端监控体系。
你在搭建监控系统时，所面临的第一个问题就是选择什么样的监控指标，也就是监控什么。有些同学在给一个新的系统设定监控指标的时候会比较迷茫，不知道从哪方面入手。其实，有一些成熟的理论和套路你可以直接拿来使用。比如，谷歌针对分布式系统监控的经验总结，四个黄金信号（Four Golden Signals）。它指的是在服务层面一般需要监控四个指标，分别是延迟、通信量、错误和饱和度。
- 延迟指的是请求的响应时间。比如接口的响应时间、访问数据库和缓存的响应时间。
- 通信量可以理解为吞吐量，也就是单位时间内请求量的大小。比如访问第三方服务的请求量，访问消息队列的请求量。
- 错误表示当前系统发生的错误数量。这里需要注意的是， 我们需要监控的错误既有显式的，比如在监控Web服务时，出现4 * *和 5 * *的响应码；也有隐式的，比如Web服务虽然返回的响应码是200，但是却发生了一些和业务相关的错误（出现了数组越界的异常或者空指针异常等），这些都是错误的范畴。
- 饱和度指的是服务或者资源到达上限的程度（也可以说是服务或者资源的利用率），比如CPU的使用率、内存使用率、磁盘使用率、缓存数据库的连接数等等。
这四个黄金信号提供了通用的监控指标，除此之外，你还可以借鉴RED指标体系。 这个体系是从四个黄金信号中衍生出来的，其中，R代表请求量（Request rate）、E代表错误（Error）、D代表响应时间（Duration），少了饱和度的指标。你可以把它当作一种简化版的通用监控指标体系。
当然，一些组件或者服务还有独特的指标，这些指标也是需要你特殊关注的。比如，课程中提到的数据库主从延迟数据、消息队列的堆积情况、缓存的命中率等等。我把高并发系统中常见组件的监控指标整理成了一张表格，其中没有包含诸如CPU、内存、网络、磁盘等基础监控指标，只是业务上监控指标，主要方便你在实际工作中参考使用。
选择好了监控指标之后，你接下来要考虑的是如何从组件或者服务中采集到这些指标，也就是指标数据采集的问题。
说到监控指标的采集，我们一般会依据采集数据源的不同选用不同的采集方式，总结起来，大概有以下几种类型：
首先，Agent是一种比较常见的采集数据指标的方式。
我们通过在数据源的服务器上部署自研或者开源的Agent来收集数据，发送给监控系统，实现数据的采集。在采集数据源上的信息时，Agent会依据数据源上提供的一些接口获取数据，我给你举两个典型的例子。
比如，你要从Memcached服务器上获取它的性能数据，那么，你就可以在Agent中连接这个Memcached服务器，并且发送一个stats命令，获取服务器的统计信息。然后，你就可以从返回的信息中，挑选重要的监控指标，发送给监控服务器，形成Memcached服务的监控报表。你也可以从这些统计信息中，看出当前Memcached服务器是否存在潜在的问题。下面是我推荐的一些重要的状态项，你可以参考使用。
STAT cmd_get 201809037423 //计算查询的QPS
STAT cmd_set 16174920166 //计算写入的QPS
STAT get_hits 175226700643 //用来计算命中率，命中率 = get_hits/cmd_get
STAT curr_connections 1416 //当前连接数
STAT bytes 3738857307 //当前内存占用量
STAT evictions 11008640149 //当前被memcached服务器剔除的item数
量，如果这个数量过大(比如例子中的这个数值），那么代表当前Memcached容量不足或者Memcached Slab Class分配有问题
另外，如果你是Java的开发者，那么一般使用Java语言开发的中间件或者组件，都可以通过JMX获取统计或者监控信息。比如，在19讲中，我提到可以使用JMX监控Kafka队列的堆积数，再比如，你也可以通过JMX监控JVM内存信息和GC相关的信息。
另一种很重要的数据获取方式是在代码中埋点。
这个方式与Agent的不同之处在于，Agent主要收集的是组件服务端的信息，而埋点则是从客户端的角度来描述所使用的组件，和服务的性能和可用性。那么埋点的方式怎么选择呢？
你可以使用25讲分布式Trace组件中，提到的面向切面编程的方式；也可以在资源客户端中直接计算调用资源或者服务的耗时、调用量，并且发送给监控服务器。
这里你需要注意一点， 由于调用缓存、数据库的请求量会比较高，一般单机也会达到每秒万次，如果不经过任何优化，把每次请求耗时都发送给监控服务器，那么监控服务器会不堪重负。所以，我们一般会在埋点时先做一些汇总。比如，每隔10秒汇总这10秒内对同一个资源的请求量总和、响应时间分位值、错误数等，然后发送给监控服务器。这样，就可以大大减少发往监控服务器的请求量了。
最后，日志也是你监控数据的重要来源之一。
你所熟知的Tomcat和Nginx的访问日志，都是重要的监控日志。你可以通过开源的日志采集工具，将这些日志中的数据发送给监控服务器。目前，常用的日志采集工具有很多，比如，Apache Flume、Fluentd和Filebeat，你可以选择一种熟悉的使用。在我的项目中，我倾向于使用Filebeat来收集监控日志数据。
在采集到监控数据之后，你就可以对它们进行处理和存储了。在此之前，我们一般会先用消息队列来承接数据，主要的作用是削峰填谷，防止写入过多的监控数据，让监控服务产生影响。
与此同时，我们一般会部署两个队列处理程序，来消费消息队列中的数据。
一个处理程序接收到数据后，把数据写入到Elasticsearch，然后通过Kibana展示数据，这些数据主要是用来做原始数据的查询。
另一个处理程序是一些流式处理的中间件，比如Spark、Storm。它们从消息队列里接收数据后会做一些处理，这些处理包括：
- 解析数据格式，尤其是日志格式。从里面提取诸如请求量、响应时间、请求URL等数据；
- 对数据做一些聚合运算。比如，针对Tomcat访问日志，可以计算同一个URL一段时间之内的请求量、响应时间分位值、非200请求量的大小等等。
- 将数据存储在时间序列数据库中。这类数据库的特点是，可以对带有时间标签的数据做更有效的存储，而我们的监控数据恰恰带有时间标签，并且按照时间递增，非常适合存储在时间序列数据库中。目前业界比较常用的时序数据库有 InfluxDB、OpenTSDB、Graphite，各大厂的选择均有不同，你可以选择一种熟悉的来使用。
- 最后，你就可以通过Grafana来连接时序数据库，将监控数据绘制成报表，呈现给开发和运维的同学了。
至此，你和你的团队也就完成了垂直电商系统服务端监控系统搭建的全过程。这里我想再多说一点，我们从不同的数据源中采集了很多的指标，最终在监控系统中一般会形成以下几个报表，你在实际的工作中可以参考借鉴。
1. 访问趋势报表。 这类报表接入的是Web服务器，和应用服务器的访问日志，展示了服务整体的访问量、响应时间情况、错误数量、带宽等信息。它主要反映的是服务的整体运行情况，帮助你来发现问题。
2. 性能报表。 这类报表对接的是资源和依赖服务的埋点数据，展示了被埋点资源的访问量和响应时间情况。它反映了资源的整体运行情况，当你从访问趋势报表发现问题后，可以先从性能报表中，找到究竟是哪一个资源或者服务出现了问题。
3. 资源报表。 这类报表主要对接的是，使用Agent采集的资源的运行情况数据。当你从性能报表中，发现某一个资源出现了问题，那么就可以进一步从这个报表中，发现资源究竟出现了什么问题，是连接数异常增高还是缓存命中率下降。这样可以进一步帮你分析问题的根源，找到解决问题的方案。
本节课，我带你了解了服务端监控搭建的过程，在这里，你需要了解以下几个重点：
- 耗时、请求量和错误数是三种最通用的监控指标，不同的组件还有一些特殊的监控指标，你在搭建自己的监控系统的时候可以直接使用；
- Agent、埋点和日志是三种最常见的数据采集方式；
- 访问趋势报表用来展示服务的整体运行情况，性能报表用来分析资源或者依赖的服务是否出现问题，资源报表用来追查资源问题的根本原因。这三个报表共同构成了你的服务端监控体系。
总之，监控系统是你发现问题，排查问题的重要工具，你应该重视它，并且投入足够的精力来不断地完善它。只有这样，才能不断地提高对系统运维的掌控力，降低故障发生的风险。
在实际的工作中，你的服务端监控系统是如何搭建的呢？都有哪些监控报表和监控项呢？欢迎在留言区与我分享你的经验。
最后，感谢你的阅读，如果这篇文章让你有所收获，也欢迎你将它分享给更多的朋友。