运维监控-Open-Falcon介绍

　　　　　　　　　　　　　　　　　　运维监控-Open-Falcon介绍

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　作者：尹正杰

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一.Open-Falcon 介绍

　　监控系统是整个运维环节，乃至整个产品生命周期中最重要的一环，事前及时预警发现故障，事后提供翔实的数据用于追查定位问题。监控系统作为一个成熟的运维产品，业界有很多开源的实现可供选择。当公司刚刚起步，业务规模较小，运维团队也刚刚建立的初期，选择一款开源的监控系统，是一个省时省力，效率最高的方案。之后，随着业务规模的持续快速增长，监控的对象也越来越多，越来越复杂，监控系统的使用对象也从最初少数的几个SRE，扩大为更多的DEVS，SRE。这时候，监控系统的容量和用户的“使用效率”成了最为突出的问题。

　　监控系统业界有很多杰出的开源监控系统。我们在早期，一直在用zabbix，不过随着业务的快速发展，以及互联网公司特有的一些需求，现有的开源的监控系统在性能、扩展性、和用户的使用效率方面，已经无法支撑了。因此，我们在过去的一年里，从互联网公司的一些需求出发，从各位SRE、SA、DEVS的使用经验和反馈出发，结合业界的一些大的互联网公司做监控，用监控的一些思考出发，设计开发了小米的监控系统：open-falcon。

二.Open-Falcon 特点

1>.强大灵活的数据采集：

　　自动发现，支持falcon-agent、snmp、支持用户主动push、用户自定义插件支持、opentsdb data model like（timestamp、endpoint、metric、key-value tags）

2>.水平扩展能力：

　　支持每个周期上亿次的数据采集、告警判定、历史数据存储和查询

3>.高效率的告警策略管理：

　　高效的portal、支持策略模板、模板继承和覆盖、多种告警方式、支持callback调用

4>.人性化的告警设置：

　　最大告警次数、告警级别、告警恢复通知、告警暂停、不同时段不同阈值、支持维护周期

5>.高效率的graph组件：

　　单机支撑200万metric的上报、归档、存储（周期为1分钟）

6>.高效的历史数据query组件：

　　采用rrdtool的数据归档策略，秒级返回上百个metric一年的历史数据

7>.dashboard：

　　多维度的数据展示，用户自定义Screen

8>.高可用：

　　整个系统无核心单点，易运维，易部署，可水平扩展

9>.开发语言：

　　整个系统的后端，全部golang编写，portal和dashboard使用python编写。

三.Open-Falcon

备注：虚线所在的aggregator组件还在设计开发阶段。

每台服务器，都有安装falcon-agent，falcon-agent是一个golang开发的daemon程序，用于自发现的采集单机的各种数据和指标，这些指标包括不限于以下几个方面，共计200多项指标。

• CPU相关
• 磁盘相关
• IO
• Load
• 内存相关
• 网络相关
• 端口存活、进程存活
• ntp offset（插件）
• 某个进程资源消耗（插件）
• netstat、ss 等相关统计项采集
• 机器内核配置参数

只要安装了falcon-agent的机器，就会自动开始采集各项指标，主动上报，不需要用户在server做任何配置（这和zabbix有很大的不同），这样做的好处，就是用户维护方便，覆盖率高。当然这样做也会server端造成较大的压力，不过open-falcon的服务端组件单机性能足够高，同时都可以水平扩展，所以自动多采集足够多的数据，反而是一件好事情，对于SRE和DEV来讲，事后追查问题，不再是难题。

另外，falcon-agent提供了一个proxy-gateway，用户可以方便的通过http接口，push数据到本机的gateway，gateway会帮忙高效率的转发到server端。

falcon-agent，可以在我们的github上找到 : https://github.com/open-falcon/agent。

四.数据模型

Data Model是否强大，是否灵活，对于监控系统用户的“使用效率”至关重要。比如以zabbix为例，上报的数据为hostname（或者ip）、metric，那么用户添加告警策略、管理告警策略的时候，就只能以这两个维度进行。举一个最常见的场景：

hostA的磁盘空间，小于5%，就告警。一般的服务器上，都会有两个主要的分区，根分区和home分区，在zabbix里面，就得加两条规则；如果是hadoop的机器，一般还会有十几块的数据盘，还得再加10多条规则，这样就会痛苦，不幸福，不利于自动化（当然zabbix可以通过配置一些自动发现策略来搞定这个，不过比较麻烦）。

open-falcon，采用和opentsdb相同的数据格式：metric、endpoint加多组key value tags，举两个例子：

{
    metric: load.1min,
    endpoint: open-falcon-host,
    tags: srv=falcon,idc=aws-sgp,group=az1,
    value: 1.5,
    timestamp: `date +%s`,
    counterType: GAUGE,
    step: 60
}
{
    metric: net.port.listen,
    endpoint: open-falcon-host,
    tags: port=3306,
    value: 1,
    timestamp: `date +%s`,
    counterType: GAUGE,
    step: 60
}

通过这样的数据结构，我们就可以从多个维度来配置告警，配置dashboard等等。 备注：endpoint是一个特殊的tag。

五.数据收集

　　transfer，接收客户端发送的数据，做一些数据规整，检查之后，转发到多个后端系统去处理。在转发到每个后端业务系统的时候，transfer会根据一致性hash算法，进行数据分片，来达到后端业务系统的水平扩展。

　　transfer 提供jsonRpc接口和telnet接口两种方式，transfer自身是无状态的，挂掉一台或者多台不会有任何影响，同时transfer性能很高，每分钟可以转发超过500万条数据。

　　transfer目前支持的业务后端，有三种，judge、graph、opentsdb。judge是我们开发的高性能告警判定组件，graph是我们开发的高性能数据存储、归档、查询组件，opentsdb是开源的时间序列数据存储服务。可以通过transfer的配置文件来开启。

　　transfer的数据来源，一般有三种：

1. 1. falcon-agent采集的基础监控数据
   2. falcon-agent执行用户自定义的插件返回的数据
   3. client library：线上的业务系统，都嵌入使用了统一的perfcounter.jar，对于业务系统中每个RPC接口的qps、latency都会主动采集并上报

　　说明：上面这三种数据，都会先发送给本机的proxy-gateway，再由gateway转发给transfer。

基础监控是指只要是个机器(或容器)就能加的监控，比如cpu mem net io disk等，这些监控采集的方式固定，不需要配置，也不需要用户提供额外参数指定，只要agent跑起来就可以直接采集上报上去； 非基础监控则相反，比如端口监控，你不给我端口号就不行，不然我上报所有65535个端口的监听状态你也用不了，这类监控需要用户配置后才会开始采集上报的监控（包括类似于端口监控的配置触发类监控，以及类似于mysql的插件脚本类监控），一般就不算基础监控的范畴了。

　　更多资料请参考官网链接：http://book.open-falcon.org/zh/intro/.

　　博主推荐阅读：http://book.open-falcon.org/zh_0_2/faq/