0、前言
在实际的性能分析中，一个很常见的现象是，明明发生了性能瓶颈，但当你登录到服务器中想要排查的时候，却发现瓶颈已经消失了。或者说，性能问题总是时不时地发生，但却很难找出发生规律，也很难重现。
而要解决这个问题，就要搭建监控系统，把系统和应用程序的运行状况监控起来，并定义一系列的策略，在发生问题时第一时间告警通知。一个好的监控系统，不仅可以实时暴露系统的各种问题，更可以根据这些监控到的状态，自动分析和定位大致的瓶颈来源，从而更精确地把问题汇报给相关团队处理。要做好监控，最核心的就是全面的、可量化的指标，这包括系统和应用两个方面。
从系统来说，监控系统要涵盖系统的整体资源使用情况，比如 CPU、内存、磁盘和文件系统、网络等各种系统资源。
而从应用程序来说，监控系统要涵盖应用程序内部的运行状态，这既包括进程的 CPU、磁盘 I/O 等整体运行状况，更需要包括诸如接口调用耗时、执行过程中的错误、内部对象的内存使用等应用程序内部的运行状况。
一、系统监控
1.1 USE法
在开始监控系统之前，你肯定最想知道，怎么才能用简洁的方法，来描述系统资源的使用情况。你当然可以使用专栏中学到的各种性能工具，来分别收集各种资源的使用情况。不过不要忘记，每种资源的性能指标可都有很多，使用过多指标本身耗时耗力不说，也不容易为你建立起系统整体的运行状况。
在这里，我为你介绍一种专门用于性能监控的 USE（Utilization Saturation and Errors）法。
USE 法把系统资源的性能指标，简化成了三个类别，即使用率、饱和度以及错误数：
- 使用率：表示资源用于服务的时间或容量百分比。100% 的使用率，表示容量已经用尽或者全部时间都用于服务。
- 饱和度：表示资源的繁忙程度，通常与等待队列的长度相关。100% 的饱和度，表示资源无法接受更多的请求。
- 错误数：表示发生错误的事件个数。错误数越多，表明系统的问题越严重。
这三个类别的指标，涵盖了系统资源的常见性能瓶颈，所以常被用来快速定位系统资源的性能瓶颈。这样，无论是对 CPU、内存、磁盘和文件系统、网络等硬件资源，还是对文件描述符数、连接数、连接跟踪数等软件资源，USE 方法都可以帮你快速定位出，是哪一种系统资源出现了性能瓶颈。
1.2 性能指标
以下是常见的性能指标：
注意：USE 方法只关注能体现系统资源性能瓶颈的核心指标，但这并不是说其他指标不重要。诸如系统日志、进程资源使用量、缓存使用量等其他各类指标，也都需要我们监控起来。只不过，它们通常用作辅助性能分析，而 USE 方法的指标，则直接表明了系统的资源瓶颈。
1.3 监控系统
掌握 USE 方法以及需要监控的性能指标后，接下来要做的，就是建立监控系统，把这些指标保存下来；然后，根据这些监控到的状态，自动分析和定位大致的瓶颈来源；最后，再通过告警系统，把问题及时汇报给相关团队处理。一个完整的监控系统通常由数据采集、数据存储、数据查询和处理、告警以及可视化展示等多个模块组成。所以，要从头搭建一个监控系统，其实也是一个很大的系统工程。
搭建监控系统可参考方案：
Prometheus和Zabbix的对比
Prometheus+Grafana安装教程实战
1.4 小结
系统监控的核心是资源的使用情况，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、连接数、连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过高时，都代表相对应的系统资源可能存在性能瓶颈。
基于 USE 法建立性能指标后，我们还需要通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示等贯穿起来。这样，不仅可以将系统资源的瓶颈快速暴露出来，还可以借助监控的历史数据，来追踪定位性能问题的根源。
二、应用监控
2.1 应用监控指标
跟系统监控一样，在构建应用程序的监控系统之前，首先也需要确定，到底需要监控哪些指标。特别是要清楚，有哪些指标可以用来快速确认应用程序的性能问题。
2.1.1 核心指标
应用程序的核心指标，不再是资源的使用情况，而是请求数、错误率和响应时间。
这些指标不仅直接关系到用户的使用体验，还反映应用整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之后，我们就可以快速知道，应用是否发生了性能问题。
请求书、响应时间的详情，可参考：【参数】一文搞清楚QPS、TPS、并发用户数、吞吐量
2.1.2 性能评估指标
虽然通过核心指标可以知道应用发生问题，但是，只有这些指标显然还是不够的，因为发生性能问题后，我们还希望能够快速定位“性能瓶颈区”。所以，在我看来，下面几种指标，也是监控应用程序时必不可少的：
♦ 应用进程的资源使用情况：
- 描述：比如进程占用的 CPU、内存、磁盘 I/O、网络等。使用过多的系统资源，导致应用程序响应缓慢或者错误数升高，是一个最常见的性能问题。
- 作用：可以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导致的性能问题
♦ 应用程序之间调用情况：
- 描述：比如调用频率、错误数、延时等。由于应用程序并不是孤立的，如果其依赖的其他应用出现了性能问题，应用自身性能也会受到影响。
- 作用：可以迅速分析出一个请求处理的调用链中，到底哪个组件才是导致性能问题的罪魁祸首
♦ 应用程序内部核心逻辑的运行情况：
- 描述：比如关键环节的耗时以及执行过程中的错误等。由于这是应用程序内部的状态，从外部通常无法直接获取到详细的性能数据。
- 作用：可以更进一步，直接进入应用程序的内部，定位到底是哪个处理环节的函数导致了性能问题。
基于这些思路，我相信你就可以构建出，描述应用程序运行状态的性能指标。再将这些指标纳入到监控系统（比如 Prometheus + Grafana）中，就可以跟系统监控一样，一方面通过告警系统，把问题及时汇报给相关团队处理；另一方面，通过直观的图形界面，动态展示应用程序的整体性能。
2.2 全链路监控
业务系统通常会涉及到一连串的多个服务，形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，你还可以使用 skywalking、Zipkin、Jaeger、Pinpoint 等各类开源工具，来构建全链路跟踪系统。
全链路跟踪可以帮你迅速定位出，在一个请求处理过程中，哪个环节才是问题根源。
全链路跟踪除了可以帮你快速定位跨应用的性能问题外，还可以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（比如微服务）时尤其有效。
2.3 日志监控
性能指标的监控，可以让你迅速定位发生瓶颈的位置，不过只有指标的话往往还不够。比如，同样的一个接口，当请求传入的参数不同时，就可能会导致完全不同的性能问题。所以，除了指标外，我们还需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，指标是特定时间段的数值型测量数据，通常以时间序列的方式处理，适合于实时监控。
而日志则完全不同，日志都是某个时间点的字符串消息，通常需要对搜索引擎进行索引后，才能进行查询和汇总分析。
对日志监控来说，最经典的方法，就是使用 ELK 技术栈，即使用 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 这三个组件的组合。如下图所示，经典的 ELK 架构图：
- Logstash ：负责对从各个日志源采集日志，然后进行预处理，最后再把初步处理过的日志，发送给 Elasticsearch 进行索引。
- 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，这样就可以方便你从日志中检索需要的数据。
- Kibana ：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示等。
下面这张图，就是一个 Kibana 仪表板的示例，它直观展示了 Apache 的访问概况。
注意：ELK 技术栈中的 Logstash 资源消耗比较大。所以，在资源紧张的环境中，我们往往使用资源消耗更低的 Fluentd，来替代 Logstash（也就是所谓的 EFK 技术栈）。
2.4 小结
应用程序的监控，可以分为指标监控和日志监控两大部分：
- 指标监控：主要是对一定时间段内性能指标进行测量，然后再通过时间序列的方式，进行处理、存储和告警。
- 日志监控：可以提供更详细的上下文信息，通常通过 ELK 技术栈来进行收集、索引和图形化展示。
在跨多个不同应用的复杂业务场景中，你还可以构建全链路跟踪系统。这样可以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。
参考资料：
1.性能优化与测试：系统监控、应用监控的思路
