后端线上服务监控与报警方案
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了后端线上服务监控与报警方案相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
一、背景
1、上线期间服务稳定性观察较困难
一个功能上线后，其实研发心里根本没底儿，不知道这个功能上线以后是不是真的没问题；有经验一些老同学还知道直接登录线上机器去tail -f php.error.log，但是对于新同学来说，基本就只能等着被通知服务故障。
退一步说，即便是能去线上去tail -f查看错误日志，但是线上是多集群部署的，服务器都特别多，研发不可能在每一台机器上都能看到日志；即便是有日志收集机器，也得在各个集群下分别tail -f，定位问题很不方便！
再退一步说，即便是在线上机器看到了php错误日志，也并没有足够多的信息辅助信息能够迅速定位出来，怎样的一次访问请求，导致了这个错误。因为php记录的日志一般都是这个格式：
[22-Oct-2015 18:39:04 Asia/Shanghai] PHP Fatal error: Call to a member function prepare() on null in /home/work/phplib/db/Database.class.php on line 2382、平时线上服务稳定性无法察觉
真正线上出问题较多的，其实还是系统运行过程中；比如流量突然增加导致接口处理出错、所依赖的第三方服务宕掉导致的程序错误、网络原因导致接口不能正常工作，等等。因为平时系统运行中，大家不会有专门的人去线上日志机器一直tail -f进行观察，效率低，且不现实。
3、接口性能问题无人关注
一个接口，可能因为产品上的各种原因，研发会不停地往上面打补丁进行实现，很多情况下，会因为功能上线比较紧张，所以实现过程中忽略了接口性能。在一段时间内，一个接口的响应时间从100ms上升到300ms，接口可用性从99.99下降到90.00；也许在正常情况下，我们不会感知到逐渐改造后的接口对线上造成了什么影响，但其实不然，接口SLA非常重要！可是，这些信息我们通过什么样的方式才能得知呢，真正能提供这些信息的同学，并不多！
4、谁来跟进已发现的问题
还有一些情况是，线上出了问题，且其他组的同学帮助定位到大致的问题范围，抛到研发群以后，没人主动响应；大家都会觉得我没改过这个东西，所以忽略了；于是一个线上问题就只能等着Leader来安排跟进，否则就石沉大海，长期影响用户使用。
综上，我们必须要有一套自动化的线上服务监控和预警方案，主动发现，及时跟进！
二、监控范围
为了能对线上服务状况了如指掌，我们需要监控的内容一定得是很全的，但一开始得有一个重点监控的范围，也是平时最容易出问题的地方：
- 编码粗心导致的PHP Syntax/Parse Error
- 程序代码中的PHP Fatal Error
- 程序代码中的PHP Warning
- 数据库访问导致的DB Error/Timeout等
- 缓存系统Redis相关的错误
- 缓存系统Memcache相关的错误
- 线上接口的可用性监控
- 线上接口的响应时间监控
三、实现方案【如何：采】
1、PHP相关错误监控
包括语法错误、以及运行期间的Fatal、Warning等，都可以借助PHP提供的register_sutdown_function和set_error_handler组合的形式来实现：
/**
* 统一截获并处理错误
* @return bool
*/
public static function registErrorHandler() {
$e_types = array (
E_ERROR => ‘PHP Fatal‘,
E_WARNING => ‘PHP Warning‘,
E_PARSE => ‘PHP Parse Error‘,
E_NOTICE => ‘PHP Notice‘
);
register_shutdown_function(function () use ($e_types) {
$error = error_get_last();
if ($error[‘type‘] != E_NOTICE && !empty($error[‘message‘])) {
$error[‘trace‘] = self::getStackTrace();
self::error_handler($error);
}
});
set_error_handler(function ($type, $message, $file, $line) use ($e_types) {
if ($type != E_NOTICE && !empty($message)) {
$error = array (
‘type‘ => $type,
‘message‘ => $message,
‘file‘ => $file,
‘line‘ => $line,
‘trace‘ => self::getStackTrace()
);
self::error_handler($error);
// 被截获的错误，重新输出到错误文件
error_log(($e_types[$type] ?: ‘Unknown Problem‘) . ‘ : ‘ . $message . ‘ in ‘ . $file . ‘ on line ‘ . $line . "\n");
}
}, E_ALL);
}当然，这个需要在程序的入口处进行注册，保证每一次的程序执行，都能成功捕获错误：
// 全局异常捕获
MonitorManager::registErrorHandler();通过这个方式，我们在业务层就能完全捕获接口执行过程中的任意错误。
2、DB、Memcache、Redis相关错误的监控
在各个SDK内部，将执行过程中的异常都向上抛出（throw new Exception），内容尽可能详细，包括：
- DB错误
- 具体的SQL
- 具体的DB、Table
- 错误栈
- 对应的接口名称
- 服务器IP
- Memcache、Redis错误
- 具体错误号（内容）
- 出错的Memcache Key
- 错误栈
- 对应的接口名称
- 服务器IP
同时，我们通过一个统一工具方法进行收集错误日志，下面说如何收集。
四、实现方案【如何：集】
所有的错误不采取直接上报，因为这必然会直接影响当前接口的性能，所以采取队列方式进行收集，即：业务层或SDK中有错误产生时，统一通过一个工具方法进行收集，收集之后，将该错误内容直接入队列，另外开启一个队列实时消耗进程，将队列中的错误日志数据上报到服务器进行处理。
1、日志收集的工具方法
/**
* 添加监控日志，日志会被异步收集到日志平台进行展示
*
* @param $type
* @param $content
*/
public static function collect($type, $content) {
// 线上集群，并且开关处于打开状态，才进行收集
if (Utilities::isOnlineCluster() && SwitchManager::getSwitch(‘collect‘, SwitchManager::SWITCH_MONITOR)) {
// 检查当前这种监控类型是否支持
if (self::support($type) && !self::checkWhiteList($type, $content)) {
self::queueInstance()->enQueue(json_encode(array (
‘type‘ => $type,
‘data‘ => $content,
‘cluster‘ => Utilities::getClusterName(),
‘reqtime‘ => isset($_SERVER[‘REQUEST_TIME‘]) ? $_SERVER[‘REQUEST_TIME‘] : time(),
‘extinfo‘ => array (
‘domain‘ => $_SERVER[‘SERVER_NAME‘],
‘path‘ => isset($_SERVER[‘QUERY_STRING‘]) ? str_replace(‘?‘ . $_SERVER[‘QUERY_STRING‘], ‘‘, $_SERVER[‘REQUEST_URI‘]) : ‘script‘,
‘userAgent‘ => isset($_SERVER[‘HTTP_USER_AGENT‘]) ? $_SERVER[‘HTTP_USER_AGENT‘] : ‘‘,
‘referer‘ => isset($_SERVER[‘HTTP_REFERER‘]) ? $_SERVER[‘HTTP_REFERER‘] : ‘‘,
‘serverIp‘ => Utilities::getServerPhpIP(),
‘reqData‘ => json_encode($_REQUEST, true)
)
), true));
}
}
}从上面的方法可看出，除了具体的错误日志，我们还一并收集了一些非常重要的辅助信息，比如当前集群、出问题的域名、对应接口、userAgent、请求参数、接口从哪儿来的等等。
2、队列实时消耗脚本
<?php
namespace Mlservice\Script\Monitor;
use Framework\Libs\Monitor\MonitorManager;
use Framework\Libs\Util\Utilities;
/**
* 从MC队列中，将各种错误日志上报到日志平台进行汇总监控、报警等
* Class Collect
* @package Mlservice\Script\Monitor
* @author xianliezhao
*/
class Collect extends \Framework\FrameworkScript {
private $limit = 5;
private $interval = 600;
public function run() {
// 检查脚本可执行
$this->checkCluster();
$start = time();
while (true) {
$index = 0;
$params = array ();
while (true) {
$index++;
$item = MonitorManager::queueInstance()->deQueue();
if (!empty($item)) {
$params[] = $item;
} else {
// 如果数据为空，则10分钟清理一次队列，做一次初始化，且自杀进程
if (time() - $start > $this->interval) {
MonitorManager::queueInstance()->makeEmpty();
exit(0);
}
break;
}
if ($index >= $this->limit) {
break;
}
}
// 发送到服务器，统一收集
if (!empty($params)) {
Utilities::apiRequest(‘bizfe‘, ‘feapi/monitor/mon/collect‘, $params);
} else {
sleep(1);
}
}
}
}队列消耗机制做的很简单，不需要采集到所有的错误，只要保证线上有错误了，我们能第一时间得知，即可。 日志每最多收集满5条就上报一次，通过HTTP请求方式，上报到bizfe::/feapi/monitor/mon/collect 。
五、实现方案【如何：处理】
1、数据采用MongoDB存储
对于这种内容和结构灵活多变的数据，采用MongoDB存储再合适不过了，只需要定义一个简单的一级表结构即可：
/**
* 错误日志采集的表结构
* @type {*|Model}
*/
var monModel = connection.model(‘monitor‘, new Schema({
type: String,
cluster: String,
product: String,
data: Object,
extinfo: Object,
reqtime: Number
}, {
autoIndex: true
}));2、数据保存策略
/**
* 对数据进行加工，然后保存日志到db，批量保存成功以后再进行报警检测
* @param messageModel
*/
function save(messageModel) {
return function (reqParams, callback) {
var params = [];
for (var i in reqParams) {
var item = JSON.parse(reqParams[i]);
// 忽略来自标准环境的任何错误
if (item.extinfo.domain.indexOf(‘rdlab‘) > 0) {
continue;
}
// 从域名中记录下出问题的模块名称
item.product = item.extinfo.domain.split(‘\.‘)[0];
item = cleanParams(messageModel, item);
params.push(item);
}
var count = params.length;
if (count == 0) {
callback();
}
var saveData = [];
var done = 0;
// 批量保存
params.forEach(function (item) {
new messageModel(item).save(function (err, product, effectRows) {
!err && (item._id = product._id);
saveData.push(item);
if (++done == count) {
// 当所有的错误日志都进入db成功以后，开始进行报警检测（内存中会维护一个错误池）
alarm.addAndCheckPool(saveData);
if (err) {
callback(err, null);
} else {
callback(null, {error_code: 0, data: {}});
}
}
});
});
};
}3、报警检测机制
通过alarm.addAndCheckPool会在内存中维护一个日志错误池，只需要开启一个子进程每秒检测错误池中的数据，进行阈值检测即可。
/**
* 每秒检测一次，各个错误类型只要达到邮件或者短信的最大阈值，则进行报警
*/
var doAlarm = function () {
var INTERVAL_TIME = 1000;
// 启用监控
if (!alarmListenIng) {
alarmListenIng = true;
} else {
return false;
}
setInterval(function () {
// 遍历所有类型，判断是否进行报警
Object.keys(cachePool).forEach(function (type) {
// 当前时间
var nowTime = (new Date()).getTime();
// 控制每分钟最多只能报警N次
var alarmCount = cachePool[type][‘alarmCount‘];
if (alarmCount === undefined) {
initCacheByType(type, 1);
} else {
var lastMtime = cachePool[type][‘lastMtime‘];
if ((nowTime - lastMtime) / 1000 > 60) {
// 超过1分钟，直接进行数据重新初始化
initCacheByType(type, 1);
} else if (alarmCount >= cachePool[type][‘alarmCpm‘]) {
// 如果每分钟的报警次数超过阈值，就不报警了
return false;
}
}
// 控制每N秒内报警一次
var lastAlarmTime = cachePool[type][‘lastAlarmTime‘];
if (lastAlarmTime === undefined) {
cachePool[type][‘lastAlarmTime‘] = nowTime;
} else if (Math.ceil((nowTime - lastAlarmTime) / 1000) >= cachePool[type][‘timeInterval‘]) {
cachePool[type][‘lastAlarmTime‘] = nowTime;
// 这种情况下，才表明需要报警
if (cachePool[type][‘alarms‘] && cachePool[type][‘alarms‘][‘total‘] >= cachePool[type][‘maxNumForMail‘]) {
cachePool[type][‘type‘] = type;
cachePool[type][‘alarmCount‘] += 1;
var theAlarmData = cachePool[type];
theAlarmData.theTime = Math.ceil((nowTime - lastAlarmTime) / 1000) || 1;
// 邮件报警
sendEmail(buildEmailAlarmContent(theAlarmData));
// 如果是出错量比设定的短信阈值还大，则短信报警
if (cachePool[type][‘maxNumForSms‘] <= cachePool[type][‘alarms‘][‘total‘]) {
sendSmsMessage(buildSmsAlarmContent(theAlarmData));
}
// 清空
initCacheByType(type, 0);
}
}
});
}, INTERVAL_TIME);
};当然，各种错误的不同阈值为了日后的维护，也抽离成配置单独管理，更为合适：
/**
* 报警阈值设定
*/
alarmLimits: {
db_log: {
timeInterval: 3, // 每隔3s监控一次
maxNumForMail: 10, // 邮件报警阈值
maxNumForSms: 50, // 短信报警阈值
alarmCpm: 5 // 表示每分钟最多报警5次
},
redis_log: {
timeInterval: 3,
maxNumForMail: 10,
maxNumForSms: 50,
alarmCpm: 5
},
mc_log: {
timeInterval: 3,
maxNumForMail: 5,
maxNumForSms: 20,
alarmCpm: 5
},
mq_error: {
timeInterval: 3,
maxNumForMail: 10,
maxNumForSms: 30,
alarmCpm: 5
},
php_error: {
timeInterval: 3,
maxNumForMail: 5,
maxNumForSms: 20,
alarmCpm: 5
},
php_warning: {
timeInterval: 3,
maxNumForMail: 10,
maxNumForSms: 50,
alarmCpm: 5
}
}六、接收报警
按照这套流程下来，线上只要出任何错误，都会被实时上报到日志服务器，以php_error为例，每隔3秒检测一次，如果累积出现5次错误，则采取邮件方式进行报警，如果累积出现20次错误，则可理解为错误较严重，进行短信报警！
对于不同类型的错误报警，会发送给不同的接收人，抄送给大组，保证该次报警一定不会被忽略。同时提供一个Web平台，对日志进行分析展现，可查询某个错误的详细信息，快速分析出问题出现在什么地方；一般情况下，通过该平台的日志详情页，可以一眼就判断出来该错误应该采取什么方式去修复。
七、接口可用性与响应时间监控
1、数据来源分析
这部分的数据，可以直接从nginx日志中进行提取，首先，我们可以来看看一条完整的Nginx日志包含的内容：
[x.x.x.x] [-] [23/Oct/2015:14:59:59 +0800] [GET /goods/goods_info?goods_id=276096349&fields=platform_type%2Cgoods_id%2Cgoods_param%2Cgoods_detail%2Cshop_id%2Cfirst_sort_id%2Csize%2Cgoods_desc HTTP/1.1] [200] [1957] [xxx.com/share/goods_details] [Snake Connect] [-] [0.010] [y.y.y.y:9999] [0.010] [-] [uid:0;ip:0.0.0.0;v:0;master:0;is_mob:0]基本就是这个格式：
[$remote_addr] [$remote_user] [$time_local] [$request] [$status] [$body_bytes_sent] [$http_referer] [$http_user_agent] [$http_user_agent] [$http_x_forwarded_for] [$request_time] [$upstream_addr] [$upstream_response_time] [$request_body]当然，Nginx日志收集的格式，是可以在Nginx配置文件中进行自定义的，具体看业务层需要怎么分析。
基于上面已经产生的这个日志，我们可以通过这几个数据来做接口性能监控：
$request具体的接口名称$status该请求对应的执行状态（200：成功；499：超时；502：服务挂了；500：可能是有Fatal...），通过这个信息来衡量接口的可用性$request_time一个接口的完整执行时间，通过这个值来衡量接口的响应时间
2、监控对象以及数据采集
对于需要监控的对象，可以通过白名单的方式，指定对某些接口进行监控，但是这样不够灵活，尤其是一个服务下的接口在不断增加，经常更新监控的接口列表，维护成本较高。
还有比较智能的方法，就是根据某个接口的访问量，取前N个进行监控，比如可以通过这样的方式来获取监控接口列表：
# 日期
date_time=$(date -d "-1 hours" "+%Y%m%d%H")
# 文件位置
file_name="/home/service/nginx/log/xxx.mlservice.access.${date_time}.log"
# 获取监控列表
api_list=$(awk ‘{print $6}‘ ${file_name} | grep -v ‘your_filter_api_here‘ | sed -e "s/\?.*//" -e "s/^\///" | tr ‘[A-Z]‘ ‘[a-z]‘ | sort | uniq -c | sort -nr | head -n 20 | awk ‘{print $2}‘) ;这里的api_list就是是动态获取到的监控对象了，结果形如：
goods/goods_info
goods/campaign_info
inventory/get_skuinfo
inventory/set_inventory
campaign/update_campaign
campaign/goods_info
inventory/spu_set
inventory/inventory_decr
...对于数据的采集，就可以直接通过上面的监控对象，利用grep提取所有相关的数据，然后通过awk逐条进行分析，最终得出平均值，输出结果。而对数据结果的上报，直接通过curl方式发送到bizfe平台进行统一存储以及集中展现。
3、几张效果图片
1）、报警邮件
2）、平台中展现所有监控日志
3）、错误详情
4）、平台中展现接口性能
八、结语
线上服务出现任何问题，作为一线研发，都应该第一时间知道出了什么问题、问题出在哪儿、大致的影响范围是什么、大致如何修复等。绝对不是等着用户来反馈了，我们才被动的去找用户报的问题，如何复现？！
当然，我们也不能成为监控报警的重度患者，凡事也得有个度，如果线上不管是什么样的log都通过报警的方式发出来，就真成了扰民了！
以上是关于后端线上服务监控与报警方案的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章