云原生架构-监控告警从openfalcon到Prometheus

Posted 2021-04-02 云原生兴趣小组

背景

在过去的两年里，我们从零开始搭建了整个事业群的监控。目前整套系统接入200+的服务，700+的实例，收集了上万个指标。不停探索，历经曲折，方得自由。本文主要内容是总结两年间走过的路，趟过的坑，学习到的经验。

一无所有

业务刚开始上线时，是没有任何监控的，所有的监控都是依赖接入层的nginx的监控数据，所有的故障都是从用户获取到反馈才能发现；排查问题依靠日志系统；从上游服务开始，逐层查询日志。每次发布上线内心都在敲锣打鼓。

疲于奔命

在业务第一个大版本上线之后，我们开始着手给业务系统接入监控，此时的选择是兄弟团队搭建的 openfalcon，使用 grafana 作为看板。基于对立体化监控的理解，开始着手建立各种纬度的看板

• 服务纬度：

  提供 Client、Server 端视图，从服务的状态、性能、质量、容量四个维度，分析需要添加到看板的指标

• 业务纬度：

  关注业务的关键路径，建立业务监控树，用于出现问题时，快速定位到具体的服务

• 产品纬度：

  分析产品关键指标，构建公共看板

在这个阶段，我们投入了大量的人力资源到监控中，却收效甚微，主要有以下几点原因：

1. 从下往上的构建看板，需要不停的耗费人力补齐遗漏的指标

2. 关注服务质量的指标多于关注产品质量指标，对于产品指标缺少足够的认识

3. 受限于 openfalcon+grafana的能力，建立和维护 监控和告警，人力成本极高

4. 所有人都要摸索熟悉监控的基础概念、门槛高

5. 告警与业务关联度不高，业务一有波动就会误告，真正出现问题又发现没有配置告警

在这个阶段，我们投入了大量的人力，建立和维护各种看板，处理各种告警，疲于奔命，却不尽如人意。

前路始现

在第一个版本稳定之后，很长一段时间没有大需求，促使我们考虑如何解决这些问题。同时在这个阶段，在部门内部开始开发自己的RPC框架，基于在微信的工作经验，促使我们把目光投向 Prometheus 等基于数据的监控平台。

在监控方面，我们使用 SDK（数据上报） + Prometheus（数据收集）+ Grafana（监控看板），构建了更灵活方便的看板

• 服务纬度

  在开发RPC框架的同时，将服务纬度的上报直接嵌入框架中，同时提供SDK给兄弟团队用于现有服务的接入。然后统一维护了两套服务看板：全局看板，详细看板。前者负责日常运营，后者负责排查问题。

• 业务&产品纬度

  SDK设计了统一简单的上报接口，方便构建业务、产品相关的看板

至此，服务纬度的数据变成了可以逐渐迭代优化的统一视图，随着经验的积累，对监控的认识越深刻，看板使用越是应手。

在告警方面，使用 Promtheus（数据计算） + Promgen（规则管理） + AlertManager（告警管理） + Webhook （告警调用）+ 企业微信群，构建了完善的告警链条。

方得自由

在监控告警中，我们会频繁遇到以下问题：

1. 阈值设定：不同业务场景，不同指标，如何衡量阈值是过于宽松，还是过于严格。

2. 流量波动：在理想的世界里，流量是有起伏规律的，监控系统能够掌握这种规律，当流量上升时，告警阈值自动上升

3. 瞬态告警：每个人都会遇到这样的情况，同样的问题隔段时间就出现一次，持续时间不过几分钟，来得快去得也快。说实话，你已经忙得不可开交了，近期内也不大会去排除这种问题。是忽略呢？还是忽略呢？

4. 信息过载：典型的信息过载场景是，给所有需要的地方都加上了告警，以为这样即可高枕无忧了，结果随着而来的是，各种来源的告警轻松挤满你的收件箱。

5. 故障定位：在相对复杂的业务场景下，一个“告警事件” 除了包含“时间”(何时发生)、“地点”(哪个服务器/组件)、“内容”(包括错误码、状态值等)外，还包含地区、机房、服务、接口等，故障定位之路道阻且长。

那么目前我们解决的怎么样了呢？

• 问题 1、2，为了解决该问题，在监控平台里，引入了异常检测算法（anomaly detection） ，得到了很好的解决

• 问题 3，使用Prometheus的能力，得以解决

• 问题 4，我们对告警指标进行分级，只在调用链条的最上游配置细化的重要告警指标，告警之后通过链接跳转到对应的详细看板进行问题排查，告警更少更精确可查，维护起来也更简单了。

• 问题 5，目前仍然没有得到很好的解决，但是已经有了方案，将在后续进一步优化

未来之路

基于 Prometheus 的数据平台能力，可以构建出业务所有服务的调用的树状图，并且当时的错误变化情况，进行自动故障根源分析，这也是我们以后将要做的

附：

（全局看板部分视图）

（详细看板部分视图）