云原生监控那些事儿，从底层到应用全方位拆解和讲透

主要综合了网络技术社区如InfoQ、博客园，以及开源项目官方文档如Prometheus、Grafana、Jaeger的核心思想,并以通俗语言进行阐述）

云原生监控那些事儿，从底层到应用全方位拆解和讲透

咱们先聊聊为啥云原生监控和以前不一样了，以前咱们可能就管几台大机器，上面跑着几个固定的应用，监控呢，就是看看CPU高不高，内存满不满，顶多再盯着点数据库连接数，但云原生环境变了，一切都“动”起来了，根据InfoQ社区上多位技术专家的观点，容器就像一个个小盒子，今天在这台机器上，明天可能就被搬到另一台机器上了；服务呢，为了应对访问压力，可能会自动变出十个八个副本，忙完了又自动消失几个，这种动态、弹性的特性，让传统的监控手段，比如固定IP地址的监控，完全失效了，云原生监控的第一要义就是：要能适应这种动态和短暂的生命周期。

那怎么监控呢？咱们从最底层开始说。底层基础设施监控，说白了就是看那些“装容器的机器”还健康不健康，这包括物理服务器或者云上的虚拟机，这里要看的指标和传统监控差不多，还是CPU、内存、磁盘空间和IO、网络流量这些，但关键点是，采集这些数据的代理（比如Prometheus的Node Exporter）也得是云原生的，它要能自动发现新加入的机器，也能在机器被销毁时停止监控，这些底层指标告诉我们资源池的整体水位,是稳定性的基础。

再往上走一层，就到了容器层监控，这是云原生监控的核心特色，我们需要知道每个“小盒子”（容器）的运行情况，这个容器现在用了多少CPU和内存？它重启了多少次？（频繁重启可能意味着应用有问题），它的磁盘用得快不快？这些信息通常由容器运行时（比如Docker）和编排平台（比如Kubernetes）本身提供，Prometheus这类监控系统会通过接口去抓取这些数据，通过容器监控,我们能快速定位到是哪个具体的服务实例在消耗异常资源。

光知道容器健康还不够，我们得知道容器里面跑的应用服务本身好不好，这就是应用性能监控,这里要看的东西就细了。

• 黄金指标：这是Google在“SRE手册”里提出的经典概念，包括：流量（每秒请求数）、错误率（请求失败的百分比）、延迟（响应时间），这三个指标简单直接,能最快速度告诉你服务是否正常。
• 应用内部指标：比如一个Java应用，我们可能还想看JVM的内存垃圾回收情况、线程池的状态；一个数据库，我们想看当前的连接数、慢查询的数量，应用需要通过一些客户端库（比如Prometheus的Client Library）主动暴露这些自定义指标。

光有数字还不够，当用户报障说“页面打不开了”，你怎么快速找到问题出在哪儿？这就需要用分布式追踪了，想象一下，用户的一个请求，可能先经过网关，然后调用了用户服务，用户服务又去调用了订单服务，订单服务还查询了数据库，这个请求像一条链子一样穿过了很多个服务，分布式追踪（比如用Jaeger或Zipkin）就是给这个请求分配一个唯一的“追踪ID”，然后在每个经过的地方都打上一个时间点的记录（叫Span），我们就能看到一个完整的“流水账”，一眼看出是哪个服务环节慢了、出错了,这比在成百上千个容器日志里大海捞针要高效得多。

所有这些监控数据采集上来，得有个地方展示和告警，这就是可视化与告警，Grafana是这个领域最流行的工具，它能把Prometheus等数据源的数据变成漂亮的图表和仪表盘，告警规则则设置在Prometheus或专门的告警管理器里，当指标异常（比如错误率超过5%持续2分钟）时，能通过钉钉、短信、邮件等方式通知到人。

云原生监控是一个立体的体系，它从底层的基础设施，到中间的容器平台，再到上层的应用逻辑和用户请求链路，都布满了“传感器”，这些传感器采集的数据相互关联，共同描绘出整个系统真实的健康度和性能表现，其核心思想不再是简单地“看机器”，而是以应用为中心，追踪动态变化，快速定位影响用户体验的根本原因，只有建立起这样一套全方位的监控体系，才能在云原生这种复杂环境下真正做到心中有数,运维不慌。