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斌哥的 Docker 進階指南—監(jiān)控方案的實現(xiàn)

X_AirDu / 3472人閱讀

摘要：本文轉(zhuǎn)自劉斌博文如何選擇監(jiān)控方案，文中劉斌從技術(shù)的角度深入解釋了監(jiān)控的數(shù)據(jù)采集原理，介紹了現(xiàn)有開源的監(jiān)控方案，以及能夠?qū)M行監(jiān)控功能的主流服務(wù)工具。下一章，劉斌將為大家介紹監(jiān)控的開原方案，主流服務(wù)，及其特點。

過去的一年中，關(guān)于 Docker 的話題從未斷過，而如今，從嘗試 Docker 到最終決定使用 Docker 的轉(zhuǎn)化率依然在逐步升高，關(guān)于 Docker 的討論更是有增無減。另一方面，大家的注意力也漸漸從 “Docker 是什么”轉(zhuǎn)移到“實踐 Docker”與“監(jiān)控 Docker”上。

本文轉(zhuǎn)自劉斌博文 「如何選擇 Docker 監(jiān)控方案 」 ，文中劉斌從技術(shù)的角度深入解釋了 Docker 監(jiān)控的數(shù)據(jù)采集原理，介紹了現(xiàn)有開源的監(jiān)控方案，以及能夠?qū)?Docker 進行監(jiān)控功能的主流 SaaS 服務(wù)工具。

上一篇文章中介紹了 Docker 監(jiān)控目的及技術(shù)基礎(chǔ)，本篇文章將介紹，Docker 監(jiān)控方案的實現(xiàn)。

Docker 監(jiān)控方案的實現(xiàn)

自己動手 + 開源軟件

SaaS

評價標準

功能

信息詳細程度

查詢的靈活程度

報警 + API

靈活性

定制

成本

學(xué)習(xí)、開發(fā)

維護

運維

部署復(fù)雜程度

高可用

需要考慮的基本要素如上所示，不多述。

自己動手

靈活性強

成本高

這里的成本包括開發(fā)成本，開發(fā)成本可能包括招人和培訓(xùn)，開發(fā)時間和填坑時間。開發(fā)完了還需要維護成本，而且隨著Docker的升級，可能還需要對metric的采集實現(xiàn)進行升級，以及各種bugfix。

自己動手打造監(jiān)控方案

采集

存儲

展示

報警（動作）

StatsD 是 Flickr 公司首先提出來的，后來由 Esty 公司發(fā)揚光大的一個輕量級的指標采集模塊。

簡單來講，StatsD 就是一個簡單的網(wǎng)絡(luò)守護進程，基于 Node.js 平臺（Esty實現(xiàn)，其實也有其他語言版本），通過 UDP 或者 TCP 方式偵聽各種統(tǒng)計信息，包括計數(shù)器和定時器，可以用來采集操作系統(tǒng)、不同數(shù)據(jù)庫、中間件的數(shù)據(jù)指標，進行緩存、聚合，并發(fā)送到Graphite 等存儲和可視化系統(tǒng)中。

StatsD 具有以下優(yōu)點：

簡單

首先安裝部署簡單，且StatsD 協(xié)議是基于文本的，可以直接寫入和讀取，方便實現(xiàn)各種客戶端和SDK。

Cloud Insight的探針也是采用這些方式，我們有些SDK也是基于StatsD的，目前有Ruby、Python和Java的，在 GitHub 上可以看到。

低耦合性

StatsD 守護進程采取 UDP 這種無狀態(tài)的協(xié)議，收集指標和應(yīng)用程序本身之間沒有依賴，不會阻塞應(yīng)用，不管StatsD的狀態(tài)是運行中，還是沒在運行，都不會影響應(yīng)用程序，應(yīng)用程序也不關(guān)心StatsD是否收到數(shù)據(jù)。

易集成

StatsD非常容易整合其他組件，可以自己編寫采集業(yè)務(wù)邏輯，發(fā)送到StatsD守護進程即可。也就是說用戶的工作很簡單，只需要按定義好的規(guī)則采集數(shù)據(jù)發(fā)送到Stats，然后用Graphite存儲、展示，通過使用Riemann進行報警。

Tcollector

來源于OpenTSDB

Tcollector 是一個采集指標數(shù)據(jù)并保存到OpenTSDB的框架，你可以使用該框架自己編寫采集的業(yè)務(wù)邏輯。類似StatsD，運行在客戶端，收集本地的metric信息，推送到OpenTSDB。

Collectd

System statistics collection daemon

存儲到RRD

插件機制（input/output）

簡單報警功能

Collectd即是一個守護進程，也是一個框架，類似StatsD，它性能非常好，采用C語言編寫。Collectd不直接支持從Docker中取數(shù)據(jù)，但是我們可以自己編寫插件來采集性能指標數(shù)據(jù)。

Collectd有強大的插件機制，已經(jīng)實現(xiàn)了包括amqp、rrdtool、graphite、http、kafka、redis、mongodb、OpenTSDB以及CSV文件等在內(nèi)的各種插件。

在4.3版本之后還支持簡單的基于閾值檢查的報警機制。

cAdvisor是一個用于收集、聚合處理和輸出容器運行指標的守護進程。而且cAdvisor基本算是一個獲取Docker性能數(shù)據(jù)的標配了吧。

1.

一句命令就可以啟動cAdvisor容器，訪問8080端口即可看到性能指標數(shù)據(jù)。cAdvisor可以通過storage_driver參數(shù)將數(shù)據(jù)存到influxdb，同時也可以將metric輸出為Prometheus的格式，所以很多自定義Docker監(jiān)控系統(tǒng)都會采取cAdvisor + Prometheus 的組合。

存儲TSDB

OpenTSDB

Influxdb

RRDTool

Graphite

關(guān)于時序列數(shù)據(jù)庫，可以看附錄中相關(guān)的介紹文章。推薦使用OpenTSDB或者Influxdb，簡單對比一下各自特點如下：

OpenTSDB

Java & HBase

易擴展（集群功能強大）

機器多，運維稍顯麻煩

Influxdb

Golang

集群功能不太成熟

有類SQL的查詢語句

單臺即可工作

這兩者都支持自由模式和多維度，非常適合用于采用tag機制的數(shù)據(jù)模式建模。
開源可視化工具

Graphite

Influxdb + Grafana

Prometheus

光有數(shù)據(jù)是不夠的，raw data沒有任何意義，我們需要良好的可視化組件來展示數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)的內(nèi)在意義，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。

我們也可以將數(shù)據(jù)存儲和展示交給其他開源軟件。

如果你的數(shù)據(jù)采集和存儲都是自己來完成的，只想使用一個外部的圖形化界面的話，選Grafana應(yīng)該沒錯，Grafana展現(xiàn)形式非常豐富，配置也很靈活。

以上，先到這里。

下一章，劉斌將為大家介紹 Docker 監(jiān)控的開原方案，主流 SaaS 服務(wù)，及其特點。

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