Linux性能优化实战学习笔记：第五十四讲

1、上节回顾

上一节，我带你学习了，如何使用 USE 法来监控系统的性能，先简单回顾一下。

系统监控的核心是资源的使用状况，这既包括 CPU、内存、磁盘、文件系统、网络等硬件资源，也包括文件描述符数、链接数、链接跟踪数等软件资源。而要描述这些资源瓶颈，最简单有效的
方法就是 USE 法。

USE 法把系统资源的性能指标，简化为了三个类别：使用率、饱和度以及错误数。 当这三者之中任一类别的指标太高时，都表明相对应的系统资源可能存在性能瓶颈。

基于 USE 法创建性能指标后，咱们还须要经过一套完整的监控系统，把这些指标从采集、存储、查询、处理，再到告警和可视化展现等贯穿起来。这样，不只能够将系统资源的瓶颈快速暴露出
来，还能够借助监控的历史数据，来追踪定位性能问题的根源。

除了上一节讲到的系统资源须要监控以外，应用程序的性能监控，固然也是必不可少的。今天，我就带你一块儿来看看，如何监控应用程序的性能。

2、指标监控

跟系统监控同样，在构建应用程序的监控系统以前，首先也须要肯定，到底须要监控哪些指标。特别是要清楚，有哪些指标能够用来快速确认应用程序的性能问题。

对系统资源的监控，USE 法简单有效，却不表明其适合应用程序的监控。举个例子，即便在 CPU使用率很低的时候，也不能说明应用程序就没有性能瓶颈。由于应用程序可能会由于锁或者 RPC
调用等，致使响应缓慢。

因此，应用程序的核心指标，再也不是资源的使用状况，而是请求数、错误率和响应时间。这些指标不只直接关系到用户的使用体验，还反映应用总体的可用性和可靠性。

有了请求数、错误率和响应时间这三个黄金指标以后，咱们就能够快速知道，应用是否发生了性能问题。可是，只有这些指标显然仍是不够的，由于发生性能问题后，咱们还但愿可以快速定
位“性能瓶颈区”。因此，在我看来，下面几种指标，也是监控应用程序时必不可少的。

第一个，是应用进程的资源使用状况，好比进程占用的 CPU、内存、磁盘 I/O、网络等。使用过多的系统资源，致使应用程序响应缓慢或者错误数升高，是一个最多见的性能问题。

第二个，是应用程序之间调用状况，好比调用频率、错误数、延时等。因为应用程序并非孤立的，若是其依赖的其余应用出现了性能问题，应用自身性能也会受到影响。

第三个，是应用程序内部核心逻辑的运行状况，好比关键环节的耗时以及执行过程当中的错误等。因为这是应用程序内部的状态，从外部一般没法直接获取到详细的性能数据。因此，应用程序在
设计和开发时，就应该把这些指标提供出来，以便监控系统能够了解其内部运行状态。

有了应用进程的资源使用指标，你就能够把系统资源的瓶颈跟应用程序关联起来，从而迅速定位因系统资源不足而致使的性能问题；

1. 有了应用程序之间的调用指标，你能够迅速分析出一个请求处理的调用链中，到底哪一个组件才是致使性能问题的罪魁祸首；
2. 而有了应用程序内部核心逻辑的运行性能，你就能够更进一步，直接进入应用程序的内部，定位究竟是哪一个处理环节的函数致使了性能问题。

基于这些思路，我相信你就能够构建出，描述应用程序运行状态的性能指标。再将这些指标归入咱们上一期提到的监控系统（好比 Prometheus + Grafana）中，就能够跟系统监控同样，一方
面经过告警系统，把问题及时汇报给相关团队处理；另外一方面，经过直观的图形界面，动态展现应用程序的总体性能。

除此以外，因为业务系统一般会涉及到一连串的多个服务，造成一个复杂的分布式调用链。为了迅速定位这类跨应用的性能瓶颈，你还可使用 Zipkin、Jaeger、Pinpoint 等各种开源工具，
来构建全链路跟踪系统。

好比，下图就是一个 Jaeger 调用链跟踪的示例。

全链路跟踪能够帮你迅速定位出，在一个请求处理过程当中，哪一个环节才是问题根源。好比，从上图中，你就能够很容易看到，这是 Redis 超时致使的问题。

全链路跟踪除了能够帮你快速定位跨应用的性能问题外，还能够帮你生成线上系统的调用拓扑图。这些直观的拓扑图，在分析复杂系统（好比微服务）时尤为有效

3、日志监控

性能指标的监控，可让你迅速定位发生瓶颈的位置，不过只有指标的话每每还不够。好比，一样的一个接口，当请求传入的参数不一样时，就可能会致使彻底不一样的性能问题。因此，除了指标
外，咱们还须要对这些指标的上下文信息进行监控，而日志正是这些上下文的最佳来源。对比来看，

1. 指标是特定时间段的数值型测量数据，一般以时间序列的方式处理，适合于实时监控。
2. 而日志则彻底不一样，日志都是某个时间点的字符串消息，一般须要对搜索引擎进行索引后，才能进行查询和汇总分析。

对日志监控来讲，最经典的方法，就是使用 ELK 技术栈，即便用 Elasticsearch、Logstash 和Kibana 这三个组件的组合。

以下图所示，就是一个经典的 ELK 架构图：

 

 

这其中，

1. Logstash 负责对从各个日志源采集日志，而后进行预处理，最后再把初步处理过的日志，发送给 Elasticsearch 进行索引。
2. Elasticsearch 负责对日志进行索引，并提供了一个完整的全文搜索引擎，这样就能够方便你从日志中检索须要的数据。
3. Kibana 则负责对日志进行可视化分析，包括日志搜索、处理以及绚丽的仪表板展现等。

下面这张图，就是一个 Kibana 仪表板的示例，它直观展现了 Apache 的访问概况。

值得注意的是，ELK 技术栈中的 Logstash 资源消耗比较大。因此，在资源紧张的环境中，咱们每每使用资源消耗更低的 Fluentd，来替代 Logstash（也就是所谓的 EFK 技术栈）。

4、小结

今天，我为你梳理了应用程序监控的基本思路。应用程序的监控，能够分为指标监控和日志监控两大部分：

1. 指标监控主要是对必定时间段内性能指标进行测量，而后再经过时间序列的方式，进行处理、存储和告警。
2. 日志监控则能够提供更详细的上下文信息，一般经过 ELK 技术栈来进行收集、索引和图形化展现。

在跨多个不一样应用的复杂业务场景中，你还能够构建全链路跟踪系统。这样能够动态跟踪调用链中各个组件的性能，生成整个流程的调用拓扑图，从而加快定位复杂应用的性能问题。