分布式监控的4个黄金指标介绍
参考:https://www.prometheus.wang/promql/prometheus-promql-best-praticase.html
Four Golden Signals是Google针对大量分布式监控的经验总结,4个黄金指标可以在服务级别帮助衡量终端用户体验、服务中断、业务影响等层面的问题。主要关注与以下四种类型的指标:延迟,通讯量,错误以及饱和度:
- 延迟:服务请求所需时间。
记录用户所有请求所需的时间,重点是要区分成功请求的延迟时间和失败请求的延迟时间。 例如在数据库或者其他关键后端服务异常触发HTTP 500的情况下,用户也可能会很快得到请求失败的响应内容,如果不加区分计算这些请求的延迟,可能导致计算结果与实际结果产生巨大的差异。除此以外,在微服务中通常提倡“快速失败”,开发人员需要特别注意这些延迟较大的错误,因为这些缓慢的错误会明显影响系统的性能,因此追踪这些错误的延迟也是非常重要的。
- 通讯量:监控当前系统的流量,用于衡量服务的容量需求。
流量对于不同类型的系统而言可能代表不同的含义。例如,在HTTP REST API中, 流量通常是每秒HTTP请求数;
- 错误:监控当前系统所有发生的错误请求,衡量当前系统错误发生的速率。
对于失败而言有些是显式的(比如, HTTP 500错误),而有些是隐式(比如,HTTP响应200,但实际业务流程依然是失败的)。
对于一些显式的错误如HTTP 500可以通过在负载均衡器(如Nginx)上进行捕获,而对于一些系统内部的异常,则可能需要直接从服务中添加钩子统计并进行获取。
- 饱和度:衡量当前服务的饱和度。
主要强调最能影响服务状态的受限制的资源。 例如,如果系统主要受内存影响,那就主要关注系统的内存状态,如果系统主要受限与磁盘I/O,那就主要观测磁盘I/O的状态。因为通常情况下,当这些资源达到饱和后,服务的性能会明显下降。同时还可以利用饱和度对系统做出预测,比如,“磁盘是否可能在4个小时候就满了”。
原文地址:https://www.cnblogs.com/varden/p/15146435.html
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