全方位的开源监控工具链介绍

2021年9月20日 20点热度 0条评论 来源: smooth-z

       说到监控现在最火的是全链路监控(服务调用+HTTP调用+数据源访问+MQ链路的监控),但我认为这是狭义的全链路监控,广义的概念应该不仅仅指APM(Appliation Perfance  Manager & Monitor),还包括Loggong(系统日志、业务日志、框架日志)、Mertic(指标或者度量)、Trancing(追踪:覆盖微服务,存储,中间件)。而我今天要介绍的是全方位的开源监控工具链,为什么是全方位,就是比广义的全链路监控还要多,包括前端监控(用户行为监控)、压测监控、DevOps监控等等。

       关于一体化性能监控工具的介绍,也可以支持我的在线录播课《性能测试核心知识解惑》(当中的性能监控有涉及到以下部分工具):https://edu.csdn.net/course/detail/31649

一、前端监控

       开源的前端监控产品很少,我今天推荐的是zanePerfor,我们一直在用,确实挺好用的(在这里给开发者打打广告,使用的人多了开源项目才能成长),具有如下功能:

1、浏览器端(WEB)

  • 页面级的性能上报(多页面 || 单页面应用程序通用)
  • 页面AJAX性能上报
  • 页面所有加载资源性能上报(图片,js,css)
  • 页面所有错误信息上报(js,css,ajax)

2、微信小程序端

  • path路径对应的AJAX性能上报
  • 小程序错误信息上报(js,ajax,img)
  • 用户设备信息及其网络信息上报

3、后端界面展示功能(web,小程序通用)

  • 统计每分钟应用的PV,UV,IP信息,统计每天的PV,UV,IP,跳出率,用户访问平均深度
  • 统计实时和每天的应用top最高访问排行,跳出率最高排行
  • 统计实时和每天的全国省份流量热力图
  • 统计每个用户每次访问的行为轨迹

源码地址:https://github.com/wangweianger/zanePerfor

二、 APM监控

       我要推荐的是SkyWalking(国人开发的,得支持),这是一款开源的应用性能监控系统,包括指标监控,分布式追踪,分布式系统性能诊断。专为微服务、云本机架构和基于容器(Docker、K8s、Mesos)架构而设计。

其架构如下: 

 

 以下是监控效果图:

项目官网:https://skywalking.apache.org/zh/

源码地址:https://github.com/apache/skywalking

三、JMX监控

       一般我们运行Java项目都会涉及到JMX的监控,本身JDK自带有的工具jconsole.exe就能完成,很多开源监控平台如Zabbix、open-falcon都有相关的监控插件,除此之外还有一些很流行的JMX监控组件如Jolokia、Jmxtrans,这些组件与其他工具组合就能构建出Java监控平台,我这里推荐的是Jmxtrans + Influxdb + Grafana组合,因为我自己用的比较多,相对比较顺手。

       这种方式获取的监控指标是录活的,界面展现也是自由配置的,最主要是免费轻量级的,监控效果如下:

具体使用方式,参见我的另一篇文章: https://smooth.blog.csdn.net/article/details/90399528

源码地址:https://github.com/jmxtrans/jmxtrans

四、服务器监控

       关于服务器监控,主要指的是OS(操作系统)、Docker等环境监控,主要应用于运维监控方面(包括CPU、内存、进程、磁盘、网络的监控),这方面的开源平台也挺多,比如Zabbix、open-falcon。但这里我还是推荐用轻量级的数据采集组件Telegraf,可以组合搭配的方式为 Telegraf + Influxdb + Grafana,由于Telegraf有Linux、Windows、Docker的运行模式,所以可以广泛的采集多种服务器中的指标数据。


Linux监控效果图


Windows监控效果图


Docker监控效果图

Telegraf可以采集的数据是非常多样的,可以见 https://github.com/influxdata/telegraf/tree/master/plugins/inputs

另外如果觉得要配置以上漂亮的面板很麻烦,那你可以到grafana的官网去下载面板模板,自己再进行修改调整也是可以的:https://grafana.com/grafana/dashboards?collector=Telegraf

源码地址https://github.com/influxdata/telegraf

五、数据库监控

       开源的数据库监控工具或平台其实也不多,因为数据库产品太多太复杂了,涉及到不同的数据库(包括Nosql)用不同的采集组件就已经让人崩溃了。不过幸运的是上面的Telegraf组件就很强大,它可以监控除Oracle以外的大部分常用数据库,如Mysql、SQL Server、Postgresql、Mongodb、Redis、CouchDB等。以下就举例Postgresql和Redis的监控效果图:

       前面说了Telegraf无法采集Oracle的监控数据,那么对于Oracle的监控难道就没有好的工具了(这里指的是开源的,不包括大量成熟的Oracle监控工具如Spotlight On Oracle,另外像不开源但却是免费的TreeSoft也能实现简单的监控) 吗?答案是否定的,既然是开源,只要你愿意去探索就无所不能。这里可以尝试用 Telegraf + InfluxDB + Grafana + Python 的方式来实现,效果图如下:

具体如何实现Oracle监控,可以参考网上的一篇文章: https://blog.csdn.net/zuozewei/article/details/89042921

Telegraf_mysql 监控配置:https://github.com/influxdata/telegraf/tree/master/plugins/inputs/mysql

Telegraf_SqlServer 监控配置:https://github.com/influxdata/telegraf/tree/master/plugins/inputs/sqlserver

Telegraf_Postgresql 监控配置:https://github.com/influxdata/telegraf/tree/master/plugins/inputs/postgresql

https://github.com/influxdata/telegraf/tree/master/plugins/inputs/postgresql_extensible

Telegraf_Mongodb 监控配置:https://github.com/influxdata/telegraf/tree/master/plugins/inputs/mongodb

Telegraf_Redis 监控配置:https://github.com/influxdata/telegraf/tree/master/plugins/inputs/redis

六、CI/CD监控

       现在最流行的话题是DevOps,这个方面的话题太高大上,涉及到监控也是很难定义,但是对于CI/CD过程涉及的Jenkins我们是可以监控的,比如采用 Jenkins_InfluxDB_Plugin + Influxdb + Grafana 组合方式来采集Jenkins的构建数据,并进行视图分析:

 

Jenkins_Influxdb插件介绍:https://wiki.jenkins.io/display/JENKINS/InfluxDB+Plugin

Jenkins_Influxdb插件源码https://github.com/jenkinsci/influxdb-plugin

关于Jenkins结合influxdb插件收集数据交Grafana的具体介绍,可以参见我的另一篇文章:

https://smooth.blog.csdn.net/article/details/88551268

七、测试监控

        到这里我们已经了解到 Influxdb + Grafana 组合的强大了,其实和Jmeter结合,我们就可以监视性能测试的压测请求,比起Jmeter本身所生成的html报告,这种方式实时性更好,轻量级的不占用过高资源,可以满足长时间的压测监控。

        我们通过Jmeter的Backend Listener组件,就可以将Jmeter的数据发送到Influxdb,交由Grafana分析展示:

 这种方式网上随处能搜索到,也可以关注我的另一篇文章:https://blog.csdn.net/smooth00/article/details/79926294

八、日志监控

       如今最流行的日志监控分析框架是ELK(Elasticsearch + Logstash + Kibana),或者是搭配轻量级的日志采集分析框架Elasticsearch + Filebeat + Kibana。说下kibana作为日志展现方面的问题,Kibana往往在展现一条数据的时候效果是完美的,尤其是kibana4那种清淡的绿色让人心旷神怡。 但很多时候我们要做多维度数据图表展现,这地方Kibana貌似没有做图表样式的优化。当很多条数据拥挤在一起时,很难区分出每个点的数值,换句话说很不直观。另外Kibana更加适合日志类型的展现, 虽然他也可以kv结构,但配置起来有些麻烦。所以现在还有一种搭配方式是 Elasticsearch + Logstash + Grafana 或 Elasticsearch  + Filebeat + Logstash + Granfa,比起来Grafana比Kibana部署还要轻量化。以下是ELK监控Nginx日志,并通过Grafana展现的效果图:

nginx log的grafana模板:https://grafana.com/grafana/dashboards/2292

ELK:https://www.elastic.co/cn/what-is/elk-stack

      写到这,我也差不多把我所了解的开源监控产品梳理了一通,其中有一些在我的推荐下,已经在公司内部得到了应用,另外Skywalking和Telegraf、Jmxtrans也集成到我自己的监控平台中,而Influxdb、Grafana也往Jmeter压测平台中做了集成。当然,我还会继续探索一些新的开源监控技术,争取做一个受欢迎的搬运工。

    原文作者:smooth-z
    原文地址: https://blog.csdn.net/smooth00/article/details/102623877
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