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概念

“可觀測性”這個名詞其實(shí)是最近幾年才從控制理論中借用的舶來概念，不過實(shí)際上，計(jì)算機(jī)科學(xué)中關(guān)于可觀測性的研究內(nèi)容已經(jīng)有了很多年的實(shí)踐積累。通常，人們會把可觀測性分解為三個更具體的方向進(jìn)行研究，分別是：日志收集、鏈路追蹤和聚合度量。

在 2017 年的分布式追蹤峰會(2017 Distributed Tracing Summit)結(jié)束后，彼得 · 波本(Peter Bourgon)撰寫了總結(jié)文章《Metrics, Tracing, and Logging》，就系統(tǒng)地闡述了這三者的定義、特征，以及它們之間的關(guān)系與差異，受到了業(yè)界的廣泛認(rèn)可。

結(jié)合k8s可觀測性

度量(Metrics)

度量的主要目的是監(jiān)控(Monitoring)和預(yù)警(Alert)。比如說，當(dāng)某些度量指標(biāo)達(dá)到了風(fēng)險閾值時就觸發(fā)事件，以便自動處理或者提醒管理員介入。監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)化，做關(guān)聯(lián)指標(biāo)聚合，方便快速定位故障。

基礎(chǔ)層：監(jiān)控主機(jī)和底層資源，比如：CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)吞吐、硬盤 I/O、硬盤使用等。通信情況：這里是指主機(jī)與主機(jī)之間的網(wǎng)絡(luò)情況。通信是互聯(lián)網(wǎng)中最重要的基石之一，如果兩臺主機(jī)之間出現(xiàn)如網(wǎng)絡(luò)延遲時間大、丟包率高這樣的網(wǎng)絡(luò)問題，會導(dǎo)致業(yè)務(wù)受阻。

中間層：VM 指標(biāo)監(jiān)控，指的是 JVM 監(jiān)控，比如 GC 時間、線程數(shù)、FGC/YGC 耗時等信息。當(dāng)然，其他語言也有其獨(dú)特的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)信息。就是中間件層的監(jiān)控，比如：Nginx、Redis、ActiveMQ、Kafka、MySQL、Tomcat 的資源消耗。

應(yīng)用層：HTTP 訪問的吞吐量、響應(yīng)時間、返回碼、性能瓶頸，還包括用戶端的監(jiān)控。

統(tǒng)一的監(jiān)控告警平臺：Prometheus+grafana

日志(Logging)

日志的職責(zé)是記錄離散事件，通過這些記錄事后分析出程序的行為，比如曾經(jīng)調(diào)用過什么方法、曾經(jīng)操作過哪些數(shù)據(jù)，等等。通常，打印日志被認(rèn)為是程序中最簡單的工作之一，你在調(diào)試問題的時候，可能也經(jīng)歷過這樣的情景“當(dāng)初這里記得打點(diǎn)日志就好了”，可見這就是一項(xiàng)舉手之勞的任務(wù)。

當(dāng)然，也有一部分系統(tǒng)是利用日志可追溯、結(jié)構(gòu)化的特點(diǎn)，來實(shí)現(xiàn)相關(guān)功能的，比如我們最常見的 WAL(Write-Ahead Logging)。WAL 就是在操作之前先進(jìn)行日志寫入，再執(zhí)行操作;如果沒有執(zhí)行操作，那么在下次啟動時就可以通過日志中結(jié)構(gòu)化的，有時間標(biāo)記的信息恢復(fù)操作，其中最典型的就是 MySQL 中的 Redo log。

統(tǒng)一的日志數(shù)據(jù)化：在特定時間發(fā)生的事件，被以結(jié)構(gòu)化的形式記錄并產(chǎn)生的文本數(shù)據(jù)。

統(tǒng)一的日志分析：elk或者loki+grafana

鏈路追蹤(Tracing)

在單體系統(tǒng)時代，追蹤的范疇基本只局限于棧追蹤(Stack Tracing)。比如說，你在調(diào)試程序的時候，在 IDE 打個斷點(diǎn)，看到的 Call Stack 視圖上的內(nèi)容便是跟蹤;在編寫代碼時，處理異常調(diào)用了 Exception::printStackTrace() 方法，它輸出的堆棧信息也是追蹤。

而在微服務(wù)時代，追蹤就不只局限于調(diào)用棧了，一個外部請求需要內(nèi)部若干服務(wù)的聯(lián)動響應(yīng)，這時候完整的調(diào)用軌跡就會跨越多個服務(wù)，會同時包括服務(wù)間的網(wǎng)絡(luò)傳輸信息與各個服務(wù)內(nèi)部的調(diào)用堆棧信息。因此，分布式系統(tǒng)中的追蹤在國內(nèi)通常被稱為“全鏈路追蹤”(后面我就直接稱“鏈路追蹤”了)，許多資料中也把它叫做是“分布式追蹤”(Distributed Tracing)。服務(wù)調(diào)用鏈跟蹤。這個監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)該從對外的 API 開始，然后將后臺的實(shí)際服務(wù)給關(guān)聯(lián)起來，然后再進(jìn)一步將這個服務(wù)的依賴服務(wù)關(guān)聯(lián)起來，直到最后一個服務(wù)(如 MySQL 或 Redis)，這樣就可以把整個系統(tǒng)的服務(wù)全部都串連起來了。

最近幾年，各種鏈路追蹤產(chǎn)品層出不窮，市面上主流的工具，既有像 Datadog 這樣的一攬子商業(yè)方案，也有像 AWS X-Ray 和 Google Stackdriver Trace 這樣的云計(jì)算廠商產(chǎn)品，還有像 SkyWalking、Zipkin、Jaeger 這樣來自開源社區(qū)的優(yōu)秀產(chǎn)品。

鏈路追蹤+統(tǒng)計(jì)指標(biāo)(Request-scoped metrics)請求級別的統(tǒng)計(jì)：在鏈路追蹤的基礎(chǔ)上，與相關(guān)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)結(jié)合，從而得知數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)、應(yīng)用與應(yīng)用之間的關(guān)系。

鏈路追蹤+日志(Request-scoped events)請求級別的事件：這是鏈路中一個比較常見的組合模式。日志本身是每一條單獨(dú)存在的，將鏈路追蹤收集到的信息集成在日志中，可以讓日志之間具備關(guān)聯(lián)性，使其具有除了事件維度以外的另一個新的維度，上下文信息。

日志+統(tǒng)計(jì)指標(biāo)(Aggregatable events)聚合級別的事件：這是在日志中的比較常見的組合。通過解析這部分具有統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的信息，我們可以獲取相關(guān)的指標(biāo)數(shù)據(jù)。

三者結(jié)合(Request-scoped,aggregatable events)三者結(jié)合可以理解為請求級別+聚合級別的事件，由此就形成了一個豐富的、全局的觀測體系。

總結(jié)

1.事件日志的職責(zé)是記錄離散事件，通過這些記錄事后分析出程序的行為;

2.追蹤的主要目的是排查故障，比如分析調(diào)用鏈的哪一部分、哪個方法出現(xiàn)錯誤或阻塞，輸入輸出是否符合預(yù)期;

3.度量是指對系統(tǒng)中某一類信息的統(tǒng)計(jì)聚合，主要目的是監(jiān)控和預(yù)警，當(dāng)某些度量指標(biāo)達(dá)到風(fēng)險閾值時就觸發(fā)事件，以便自動處理或者提醒管理員介入。