再聊监控
去年我曾写过一个系列文章 介绍在上一家公司搭建的监控系统，那个方案基于 Ganglia 和 Nagios，效果很不错，对我们监控性能状况，及时发现问题起了不小的作用。
不巧的是，在新公司入职不久，我又开始和同事一起研究起监控系统来。作为技术上比较『追新』的公司，我们也把视线放到了比较新的一些方案上了。目前我们的监控系统已经上线运行了一些时间，效果也很不错。在此对用到的主要子系统做一个介绍，希望能对有兴趣或者正在研究监控方案的朋友们带来一些帮助。
绝对的核心 Riemann
Riemann 是一个分布式监控系统，但它做的事情其实非常简单，就是接收事件，按照配置的 stream 对事件进行处理并转发到 InfluxDB、Graphite 或者产生告警、发邮件等。官网的一张架构图很好地解释了这一点：
Riemann 是用 Clojure 实现的，作为一个 Clojure 拥趸，这一点极大地吸引了我。
Riemann 的配置文件用的也是 Clojure，你需要使用其提供的 DSL 来编写 stream 来实现想要的告警等逻辑。Riemann 中的 stream 是指以 event 为参数的函数， stream 可以组合形成一个树形结构，事件就在 stream 中流动，触发处理逻辑。例如下面的片段：
(streams (where (and (service #"^jvm") (state "critical")) (email "foo@bar.com"))) 匹配状态是 critical ，服务名以 jvm 开头的事件，然后发送邮件。
Riemann 提供了大量的函数帮助编写 stream ，例如按时间窗口聚合，事件映射等等，详细可以参考其 API 文档 。
Riemann 还有个 index 的概念，可以用于在内存中短暂存储事件并提供一个查询机制，配合 Riemann Dash 可以用来实现一个能实时查看系统状态的 Dashboard。
Riemann 使用 protocol buffer 作为接口，有不同语言的 Client Library 可供使用。对于 JVM 的监控，我们还是扰不开 JMX： riemann-jmx 可以从 JMX MBean 收集数据并发送到 Riemann。
不得不说 Riemann 是有一定的学习曲线的，需要了解 Clojure，并不像 Ganglia 那样配置好就可以使用。但显然它更加灵活，用它作为一个 Middleman 可以很容易实现各种复杂需求。
InfluxDB 和 Graphana
前面提到了 Riemann 只有一个 in-memory 的 index 存储，但我们往往需要持久化一部分监控数据，方便日后查询和比对。这时我们就需要一个存储机制了。目前比较流行的方案有下面这些：
- Graphite
- InfluxDB
- OpenTSDB
Riemann 对他们都有支持，可以很简单地将事件转发过去。
我们使用了 InfluxDB ，一个分布式 time series 数据库。它提供了一个类似 SQL 的语言来查询数据和一个简单的界面来展现数据。但想绘制比较强大的图表，还需要其他工具，比如 Graphana 。
Graphana 同样支持不同的数据后端，前面提到的三个系统它都支持，可以很容易集成到一起。
其他
虽然和监控关系不是特别大，我们还使用了 Logstash 来收集和存储日志，而 Logstash 也是可以和 Riemann 集成的，可以用 Logstash 来从日志中提取感兴趣的指标，然后发到 Riemann 中作进一步处理。通过它可以实现监控日志中出现的异常，并基于异常作告警处理等。
正文到此结束
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