什么是k8s的可觀測性

本篇內容介紹了“什么是k8s的可觀測性”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

概念

“可觀測性”這個名詞其實是最近幾年才從控制理論中借用的舶來概念，不過實際上，計算機科學中關于可觀測性的研究內容已經有了很多年的實踐積累。通常，人們會把可觀測性分解為三個更具體的方向進行研究，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(2017 Distributed Tracing Summit)結束后，彼得 · 波本(Peter  Bourgon)撰寫了總結文章《Metrics, Tracing, and  Logging》，就系統地闡述了這三者的定義、特征，以及它們之間的關系與差異，受到了業界的廣泛認可。

結合k8s可觀測性

度量(Metrics)

度量的主要目的是監控(Monitoring)和預警(Alert)。比如說，當某些度量指標達到了風險閾值時就觸發事件，以便自動處理或者提醒管理員介入。監控數據格式標準化，做關聯指標聚合，方便快速定位故障。

基礎層：監控主機和底層資源，比如：CPU、內存、網絡吞吐、硬盤  I/O、硬盤使用等。通信情況：這里是指主機與主機之間的網絡情況。通信是互聯網中最重要的基石之一，如果兩臺主機之間出現如網絡延遲時間大、丟包率高這樣的網絡問題，會導致業務受阻。

中間層：VM 指標監控，指的是 JVM 監控，比如 GC 時間、線程數、FGC/YGC  耗時等信息。當然，其他語言也有其獨特的統計指標信息。就是中間件層的監控，比如：Nginx、Redis、ActiveMQ、Kafka、MySQL、Tomcat  的資源消耗。

應用層：HTTP 訪問的吞吐量、響應時間、返回碼、性能瓶頸，還包括用戶端的監控。

統一的監控告警平臺：Prometheus+grafana

日志(Logging)

日志的職責是記錄離散事件，通過這些記錄事后分析出程序的行為，比如曾經調用過什么方法、曾經操作過哪些數據，等等。通常，打印日志被認為是程序中最簡單的工作之一，你在調試問題的時候，可能也經歷過這樣的情景“當初這里記得打點日志就好了”，可見這就是一項舉手之勞的任務。

當然，也有一部分系統是利用日志可追溯、結構化的特點，來實現相關功能的，比如我們最常見的 WAL(Write-Ahead Logging)。WAL  就是在操作之前先進行日志寫入，再執行操作;如果沒有執行操作，那么在下次啟動時就可以通過日志中結構化的，有時間標記的信息恢復操作，其中最典型的就是 MySQL  中的 Redo log。

統一的日志數據化：在特定時間發生的事件，被以結構化的形式記錄并產生的文本數據。

統一的日志分析：elk或者loki+grafana

鏈路追蹤(Tracing)

在單體系統時代，追蹤的范疇基本只局限于棧追蹤(Stack Tracing)。比如說，你在調試程序的時候，在 IDE 打個斷點，看到的 Call Stack  視圖上的內容便是跟蹤;在編寫代碼時，處理異常調用了 Exception::printStackTrace() 方法，它輸出的堆棧信息也是追蹤。

而在微服務時代，追蹤就不只局限于調用棧了，一個外部請求需要內部若干服務的聯動響應，這時候完整的調用軌跡就會跨越多個服務，會同時包括服務間的網絡傳輸信息與各個服務內部的調用堆棧信息。因此，分布式系統中的追蹤在國內通常被稱為“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)。服務調用鏈跟蹤。這個監控系統應該從對外的 API  開始，然后將后臺的實際服務給關聯起來，然后再進一步將這個服務的依賴服務關聯起來，直到最后一個服務(如 MySQL 或  Redis)，這樣就可以把整個系統的服務全部都串連起來了。

最近幾年，各種鏈路追蹤產品層出不窮，市面上主流的工具，既有像 Datadog 這樣的一攬子商業方案，也有像 AWS X-Ray 和 Google  Stackdriver Trace 這樣的云計算廠商產品，還有像 SkyWalking、Zipkin、Jaeger 這樣來自開源社區的優秀產品。

鏈路追蹤+統計指標(Request-scoped  metrics)請求級別的統計：在鏈路追蹤的基礎上，與相關的統計數據結合，從而得知數據與數據、應用與應用之間的關系。

鏈路追蹤+日志(Request-scoped  events)請求級別的事件：這是鏈路中一個比較常見的組合模式。日志本身是每一條單獨存在的，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聯性，使其具有除了事件維度以外的另一個新的維度，上下文信息。

日志+統計指標(Aggregatable  events)聚合級別的事件：這是在日志中的比較常見的組合。通過解析這部分具有統計指標的信息，我們可以獲取相關的指標數據。

三者結合(Request-scoped,aggregatable  events)三者結合可以理解為請求級別+聚合級別的事件，由此就形成了一個豐富的、全局的觀測體系。

總結

1.事件日志的職責是記錄離散事件，通過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，比如分析調用鏈的哪一部分、哪個方法出現錯誤或阻塞，輸入輸出是否符合預期;

3.度量是指對系統中某一類信息的統計聚合，主要目的是監控和預警，當某些度量指標達到風險閾值時就觸發事件，以便自動處理或者提醒管理員介入。

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