1. 集群聚合

集群监控的本质是一个聚合功能。

单台机器的监控指标难以反应整个集群的情况,我们需要把整个集群的机器(体现为某个HostGroup下的机器)综合起来看。比如所有机器的qps加和才是整个集群的qps,所有机器的request_fail数量 ÷ 所有机器的request_total数量=整个集群的请求失败率。

我们计算出集群的某个整体指标之后,也会有“查看该指标的历史趋势图” “为该指标配置报警” 这种需求,故而,我们会把这个指标重新push回监控server端,于是,你就可以把它当成一个普通监控数据来对待了。

背景交代清楚了……现在来介绍我们的实现……

首先,用户要在某个HostGroup下添加集群聚合规则,我们就知道这个规则涵盖的机器是当前这个HostGroup下的所有机器。 其次,整个集群的指标计算是一个除法,除法的话就有分子,有分母。

  • 场景一:“所有机器的qps加和才是整个集群的qps” 这个场景中每个机器应该有个qps的counter,每个counter在书写的时候要求用$()包裹起来,故而,分子可以这么描述:$(qps/module=judge,project=falcon),分母就填写 1 就行了。
  • 场景二:“所有机器的request_fail数量 ÷ 所有机器的request_total数量=整个集群的请求失败率” 分子就是:$(request_fail/module=graph,project=falcon) 分母就是:$(request_total/module=graph,project=falcon)
  • 场景三:“集群中cpu使用使用率大于40%的机器比例” 这个场景我们称为集群百分比,这是比较运算,分子是$(cpu.busy)>40,分母就是$#,当然同时支持" > < = >= <= "五种比较运算 场景一和场景三的区别:以分子为例,前者是累加指定counter返回的数值,如集群中三个机器分别返回2,4,5,则分子为 2+4+5=11;后者是如果counter符合条件则分子加1,如三个机器分别返回29,41,45,则分子为 0+1+1=2

另外,对于分子和分母,我们是支持加减计算的,不过不支持除法、乘法、括号,举个没意义的分母:$(cpu.idle) + $(cpu.busy),可以两个counter相加

分子和分母不但支持配置counter,也支持配置成纯数字,支持配置 $#$#在shell编程中是参数个数的意思,我们这里也类似。

如果是比较运算中使用加减法,需要使用()括起来,就像常规运算中优先级一样,比如:($(cpu.idle) + $(cpu.busy)) > 40,两个counter相加之后再作比较运算

对于分子而言,我们就会拿着HostGroup下的所有机器去查询相对counter的最新值,然后把所有值相加(不同机器计算出来的分子要相加),但是有的机器可能查不到数据,$#表示的是正常查到数据的机器数量。整个表达式假设涉及到3个counter,对某个机器而言,必须3个counter都查到数据才被使用,只要有一个counter没有查到数据,那就忽略这个机器。

下面列举些配置实例:

# 合法 计算集群qps平均值
分子:$(qps/module=judge,project=falcon)
分母:$#

# 合法 计算集群qps总值
分子:$(qps/module=judge,project=falcon)
分母:1

# 合法 计算集群disk.io.util大于等于40%的机器个数
分子:$(disk.io.util)>=40
分母:1

# 合法 计算整个集群diso.io.util大于40%的比率
分子:$(disk.io.util)>40
分母:$#

# 合法 计算集群中cpu.idle + cpu.busy为100的机器个数
分子:($(cpu.idle) + $(cpu.busy)) = 100
分母:1

# 合法 分母与分子配置无差别,都可使用Counter,仅举个例子
分子:$(cpu.busy)
分母:$(cpu.busy)

# 非法 对于使用了加减去处的比较运算,需要使用( )
分子:$(cpu.idle) + $(cpu.busy) > 40
分母:1

# 非法 分子和分母至少配置一个counter
分子:$#
分母:1

# 非法 加减运算中变量和数字不能混合使用
分子:($(cpu.idle) + $(cpu.busy) - 60) > 100
分母:1

注意:分子、分母中至少配置一个counter,不能都配置成纯数字或$#,因为这种配置是没啥意义的。除了配置分子、分母之外,还有很多其他配置,比如endpoint、metric、tags、step等等,这些是为了把数据重新push回监控server的时候用的。监控的数据有好几个字段,缺一不可,我们可以计算出集群监控指标的value和时间戳,但是无法自动填充endpoint、metric、tags、step等字段,所以,仍然要用户手工填写。

1.1. 用户手册

使用集群聚合监控,需要进行两个配置: 集群聚合 和 报警策略。下面,我们以一个例子,讲述如何使用集群聚合监控提供的服务。

1.1.1. 用户需求

获取节点cop.xiaomi_owt.inf_pdl.falcon下cpu.busy>80的机器在集群中所占比例,达到阈值后通知给用户。

1.1.2. 集群聚合配置

访问HostGroup,搜索节点cop.xiaomi_owt.inf_pdl.falcon,点击后面的aggregator链接,进入当前节点对应的aggregator列表,如下图所示: aggregator.config

点击右上角的“新建”按钮,可进入aggregator编辑页面,如下图所示: aggregator.edit aggregator.edit 注:Endpoint最好是跟HostGroup有绑定关系,这样方便使用模板来配置报警;否则需要Expression来配置报警

1.1.3. 模板策略配置

下面以报警模板为例,配置了aggregator后,如果想收到关于聚合的值的报警,需要在 Endpoint所在的节点 绑定的模板里面配下监控策略: aggregator.alarm

1.1.4. 策略表达式配置

如果已经配置模板策略,就不用再配置 策略表达式 aggregator.expressions

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