【這是一猿小講的第?68?篇原創(chuàng)分享】
場(chǎng)景一：頁面提示超時(shí)了中捆，到底是哪個(gè)服務(wù)響應(yīng)慢了呢？
場(chǎng)景二：系統(tǒng)當(dāng)前的處理能力如何坊饶，TPS泄伪、QPS 指標(biāo)是多少呢？
場(chǎng)景三：線上服務(wù)部署在多臺(tái)機(jī)器上匿级，你挨個(gè)登錄機(jī)器去查日志蟋滴，感覺煩不煩？
面對(duì)諸如上面的場(chǎng)景痘绎，如果你正在糾結(jié)津函，那今天羅列推薦的這些輪子，多少都能解你所惑孤页。
0. 監(jiān)控天下三分
先帝創(chuàng)業(yè)未半而中道崩殂尔苦，今監(jiān)控天下三分。如下圖所示行施，監(jiān)控的天下被劃分為基于 Tracing（調(diào)用鏈）監(jiān)控允坚、基于Metrics（指標(biāo)）監(jiān)控、基于Logging（日志） 的監(jiān)控蛾号。
1.?基于 Tracing 的監(jiān)控
基于 Tracing 的監(jiān)控稠项，背后對(duì)應(yīng)的是追蹤系統(tǒng)，也有人叫調(diào)用鏈系統(tǒng)鲜结，做應(yīng)用性能監(jiān)控（APM）這塊是必不可少的展运。
如果你想知道一次服務(wù)調(diào)用，中間經(jīng)過了哪些環(huán)節(jié)精刷？如果你想了解一次服務(wù)調(diào)用過程中各個(gè)環(huán)節(jié)的耗時(shí)乐疆？如果... ... 那不妨了解了解下面的這些輪子。
Skywalking贬养，國(guó)產(chǎn)的優(yōu)秀 APM 組件挤土。是一個(gè)對(duì) Java 分布式應(yīng)用的業(yè)務(wù)運(yùn)行情況進(jìn)行追蹤、告警和分析的系統(tǒng)误算。
開源地址：https://github.com/apache/skywalking
Zipkin仰美，是由 Twitter 公司開源的分布式的跟蹤系統(tǒng)。主要包括：數(shù)據(jù)的收集儿礼、存儲(chǔ)咖杂、查找和展現(xiàn)。
開源地址：https://github.com/openzipkin/zipkin
Pinpoint蚊夫，由韓國(guó)人開源的分布式跟蹤組件诉字，是一款對(duì) Java 編寫的大規(guī)模分布式系統(tǒng)的 APM 工具。
開源地址：https://github.com/naver/pinpoint
貼一下效果圖，不知能否勾起你心中的火熱壤圃。
2.?基于 Metrics 的監(jiān)控
基于 Metrics 的監(jiān)控陵霉，背后對(duì)應(yīng)的是度量（指標(biāo)監(jiān)控）系統(tǒng)。
如果你想知道機(jī)器在某段時(shí)間內(nèi)的 CPU 使用率伍绳、系統(tǒng)負(fù)載踊挠；如果你想知道應(yīng)用在某段時(shí)間內(nèi)的 HTTP 請(qǐng)求訪問量；如果你想知道 MySQL 的連接數(shù)冲杀、QPS效床；如果... ... 那不妨盡情的了解了解下面的這些輪子。
Prometheus + Grafana权谁，普羅米修斯邂逅格拉法納就成了監(jiān)控界的 PGOne剩檀，宣稱使用領(lǐng)先的開源監(jiān)控解決方案去增強(qiáng)指標(biāo)監(jiān)控功能，不過敲摸試了一下旺芽，效果也確實(shí)強(qiáng)大沪猴。
學(xué)習(xí)地址：https://github.com/prometheus
Influxdata，定位也是一個(gè)強(qiáng)大的實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)甥绿。大體流程是：telegraf 收集監(jiān)控的指標(biāo)字币；然后交給 InfluxDB 進(jìn)行存儲(chǔ)则披；chronograf 負(fù)責(zé)從 InfluxDB 查詢數(shù)據(jù)展示共缕；kapacitor 負(fù)責(zé)監(jiān)控報(bào)警。
學(xué)習(xí)地址：https://github.com/influxdata
Grafana士复，格拉法納專業(yè)負(fù)責(zé)展示图谷，提供漂亮的UI。不過她可以跟上面的普羅米修斯 Prometheus阱洪、InfluxDB 任性組合搭配便贵，這倒是給我們提供一種擴(kuò)展的可能性，我們只需要把要監(jiān)控的指標(biāo)放進(jìn) InfluxDB冗荸，再搭上 Grafana承璃，那效果堪稱完美！
學(xué)習(xí)地址：https://github.com/grafana
Skywalking蚌本，在上面基于 Tracing 監(jiān)控的部分已經(jīng)提到了盔粹，看來是能者多勞了，既能做調(diào)用鏈監(jiān)控程癌，又能基于指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)控舷嗡。
學(xué)習(xí)地址：https://github.com/apache/skywalking
Elastic，估計(jì)很多人都聽說過它旗下的 ELK嵌莉，也就是 ElasticSearch + Logstash + Kibana 的組合进萄。由于后來推出了一系列的專門用于采集數(shù)據(jù)的 Beats，造就了無限的可能性，當(dāng)然完成 Metrics 指標(biāo)采集監(jiān)控也不在話下中鼠。
學(xué)習(xí)地址：https://www.elastic.co/cn/products/infrastructure-monitoring
肆意貼一張 Grafana ?的效果圖可婶，看看你是否鐘愛這一款？
3.?基于 Logging 的監(jiān)控
基于 Logging 的監(jiān)控兜蠕，說白了也就是日志監(jiān)控扰肌。
我們都知道，在微服務(wù)盛行的今天熊杨，服務(wù)散落部署在各個(gè)節(jié)點(diǎn)曙旭，導(dǎo)致排查定位問題需要連續(xù)切換 N 臺(tái)機(jī)器，操作相當(dāng)繁瑣晶府，不知道你有沒有同感桂躏。如果你也有此同感，不妨了解了解下面的技術(shù)輪子川陆。
日志監(jiān)控的整體設(shè)計(jì)思路大多為：日志采集剂习、日志存儲(chǔ)、日志分析及報(bào)警较沪，如果日志量再大點(diǎn)鳞绕，那就來一個(gè)對(duì)列（kafka、redis尸曼、RabbitMQ等）作為緩沖们何。
Elastic，在上面基于指標(biāo)監(jiān)控的部分已經(jīng)提到了它控轿，其實(shí)由于采集數(shù)據(jù)的 Beats 下有一款 FileBeat 專門采集日志文件冤竹，然后把采集的日志存儲(chǔ)到 ElasticSearch，接下來用 Kibana 進(jìn)行分析展示茬射，這樣一套輪子組合讓你查詢?nèi)罩静辉匐y（小聲的說一下鹦蠕，貌似它也支持 APM 應(yīng)用性能監(jiān)控，三分天下而它是交匯的覆蓋區(qū)域）在抛。
入門地址：https://www.elastic.co/cn/products/log-monitoring
Graylog钟病，一個(gè)集日志歸集、分析刚梭、展現(xiàn)和預(yù)警工具肠阱，而且是基于 Java 開發(fā)，你心不心動(dòng)望浩？有沒有想躍躍欲試辖所？
入門地址：https://www.graylog.org
Rsyslog，一款用于Linux系統(tǒng)以通過TCP/UDP協(xié)議轉(zhuǎn)發(fā)或接收日志消息的開源工具磨德。
入門地址：https://www.rsyslog.com
Flume缘回，一款用 Java 開發(fā)的采集 agent吆视，讓 Java 猿二次包裝開發(fā)不是問題。
入門地址：http://flume.apache.org/
4. 多說兩句
說了這么多酥宴，輪子千萬款啦吧，感覺總有一款適合你，或許有了輪子的助力拙寡，會(huì)讓你事半功倍授滓，騰出更多時(shí)間沖咖啡！
不過話又說回來肆糕，紙上得來終覺淺般堆，絕知此事要躬行；縱然輪子千萬款诚啃，唯有實(shí)踐才是硬道理淮摔！
另外本次談及的部分技術(shù)輪子的用法，在之前的系列文章中都曾提及始赎，感興趣的可以看看往期的文章和橙。
好了，這篇分享都到這兒吧造垛，希望你們能夠喜歡魔招，如果感覺有點(diǎn)意思，無需贊賞五辽，蕓蕓眾生办斑，相遇相識(shí)便是緣，不妨動(dòng)動(dòng)手指轉(zhuǎn)發(fā)分享一下吧奔脐。
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