本篇內(nèi)容介紹了“什么是k8s的可觀測(cè)性”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過(guò)程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來(lái)就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

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概念

“可觀測(cè)性”這個(gè)名詞其實(shí)是最近幾年才從控制理論中借用的舶來(lái)概念，不過(guò)實(shí)際上，計(jì)算機(jī)科學(xué)中關(guān)于可觀測(cè)性的研究?jī)?nèi)容已經(jīng)有了很多年的實(shí)踐積累。通常，人們會(huì)把可觀測(cè)性分解為三個(gè)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(huì)(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(cè)性

度量(Metrics)

度量的主要目的是監(jiān)控(Monitoring)和預(yù)警(Alert)。比如說(shuō)，當(dāng)某些度量指標(biāo)達(dá)到了風(fēng)險(xiǎn)閾值時(shí)就觸發(fā)事件，以便自動(dòng)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(tái)主機(jī)之間出現(xiàn)如網(wǎng)絡(luò)延遲時(shí)間大、丟包率高這樣的網(wǎng)絡(luò)問題，會(huì)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(shí)間、線程數(shù)、FGC/YGC  耗時(shí)等信息。當(dāng)然，其他語(yǔ)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(shí)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(tái)：Prometheus+grafana

日志(Logging)

日志的職責(zé)是記錄離散事件，通過(guò)這些記錄事后分析出程序的行為，比如曾經(jīng)調(diào)用過(guò)什么方法、曾經(jīng)操作過(guò)哪些數(shù)據(jù)，等等。通常，打印日志被認(rèn)為是程序中最簡(jiǎn)單的工作之一，你在調(diào)試問題的時(shí)候，可能也經(jīng)歷過(guò)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(lái)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(dòng)時(shí)就可以通過(guò)日志中結(jié)構(gòu)化的，有時(shí)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(shí)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(shí)代，追蹤的范疇基本只局限于棧追蹤(Stack Tracing)。比如說(shuō)，你在調(diào)試程序的時(shí)候，在 IDE 打個(gè)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(shí)，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(shí)代，追蹤就不只局限于調(diào)用棧了，一個(gè)外部請(qǐng)求需要內(nèi)部若干服務(wù)的聯(lián)動(dòng)響應(yīng)，這時(shí)候完整的調(diào)用軌跡就會(huì)跨越多個(gè)服務(wù)，會(huì)同時(shí)包括服務(wù)間的網(wǎng)絡(luò)傳輸信息與各個(gè)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(guó)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(gè)監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)該從對(duì)外的 API  開始，然后將后臺(tái)的實(shí)際服務(wù)給關(guān)聯(lián)起來(lái)，然后再進(jìn)一步將這個(gè)服務(wù)的依賴服務(wù)關(guān)聯(lián)起來(lái)，直到最后一個(gè)服務(wù)(如 MySQL 或  Redis)，這樣就可以把整個(gè)系統(tǒng)的服務(wù)全部都串連起來(lái)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(lái)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(qǐng)求級(jí)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(qǐng)求級(jí)別的事件：這是鏈路中一個(gè)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(gè)新的維度，上下文信息。

日志+統(tǒng)計(jì)指標(biāo)(Aggregatable  events)聚合級(jí)別的事件：這是在日志中的比較常見的組合。通過(guò)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(qǐng)求級(jí)別+聚合級(jí)別的事件，由此就形成了一個(gè)豐富的、全局的觀測(cè)體系。

總結(jié)

1.事件日志的職責(zé)是記錄離散事件，通過(guò)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(gè)方法出現(xiàn)錯(cuò)誤或阻塞，輸入輸出是否符合預(yù)期;

3.度量是指對(duì)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(xiǎn)閾值時(shí)就觸發(fā)事件，以便自動(dòng)處理或者提醒管理員介入。

“什么是k8s的可觀測(cè)性”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章！

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