聊一聊几款流行监控系统，你知道几个？

针对每个调用的动作，Sleuth 都做了标示如下：

• Server Received 是服务器接受，也就是服务端接受到请求的意思。
• Client Sent 是客户端发送，也就是这个服务本身不提供响应，需要调用其他的服务提供该响应，所以这个时候是作为客户端发起请求的。
• Server Sent 是服务端发送，看上图SERVICE 3 收到请求后，由于他是最终的服务提供者，所以作为服务端，他需要把请求发送给调用者。
• Client Received 是客户端接收，作为发起调用的客户端接受到服务端返回的请求。

实际上 Sleuth 就是通过上述方式把每次请求记录一个统一的 Trace ID，每个请求的详细步骤记作 Span ID。

每次发起请求或者接受请求的状态分别记录成 Server Received，Client Sent，Server Sent，Client Received 四种状态来完成这个服务调用链路的跟踪的。

Sleuth 服务调用追踪图例

在调用服务的链路上每个被调用的服务节点都会通过 Parent ID 来记录发起调用服务的 Span ID，由于 Span ID 是唯一确认最小服务单元的，所以知道了 Parent 的 Span ID 也就知道了谁调用自己了。

度量类

实现了时序数据库(TimeSeriesData，TSD)的监控方案。实际上就是记录一串以时间为维度的数据，然后再通过聚合运算，查看指标数据和指标趋势。说白了，就是描述某个被测主体在一段时间内的测量值变化(度量)。

由于 IT 基础设施，运维监控和互联网监控的特性，这种方式被广泛应用。一般对时序数据进行建模分为三个部分，分别是：主体，时间点和测量值。

通过这个例子来看一下，时序数据库的数学模型，例如：需要监控服务器的 In/Out 平均流量：

• 整个监控的数据库称为“Metric”，它包含了所有监控的数据。类似关系型数据库中的 Table。
• 每条监控数据，称为“Point”，类似于关系型数据库中的 Row 的概念。
• 每个“Point”都会定义一个时间戳“Timestamp”，将其作为索引，表明数据采集的时间。
• “Tag”作为维度列，表示监控数据的属性。
• “Field”作为指标列，作为测量值，也就是测量的结果。

时序数据库数据模型图例

时序数据库的存储原理，关系型数据库存储采用的是 B tree，虽然降低了数据查询的磁盘寻道时间，但是无法解决大量数据写入时的磁盘效率。

由于监控系统的应用场景，经常会遇到大批量的数据写入，所以我们会选择 LSMtree(Log Structured Merge Tree)存储时序数据库。

LSMtree(Log Structured Merge Tree)，从字面意义上理解，记录的数据按照日志结构(Log Structured)追加到系统中，然后通过合并树(Merge Tree)的方式将其合并。

来看一个 LevelDB 的例子，方便我们理解，LSM-tree 被分成三种文件：

• 接收写入请求的 memtable 文件(内存中)
• 不可修改的 immutable memtable 文件(内存中)
• 磁盘上的 SStable文件(Sorted String Table)，有序字符串表，这个有序的字符串就是数据的key。SStable 一共有七层(L0 到 L6)。下一层的总大小限制是上一层的 10 倍。

LSMtree LevelDB 存储示意图

LSMtree 写入流程：

• 将数据追加到日志 WAL(Write Ahead Log)中，写入日志的目的是为了防止内存数据丢失，可以及时恢复。
• 把数据写到 memtable 中。
• 当 memtable 满了(超过一定阀值)，就将这个 memtable 转入 immutable memtable 中，用新的 memtable 接收新的数据请求。
• immutablememtable 一旦写满了， 就写入磁盘。并且先存储 L0 层的 SSTable 磁盘文件，此时还不需要做文件的合并。

每层的所有文件总大小是有限制的(8MB，10MB，100MB… 1TB)。从 L1 层往后，每下一层容量增大十倍。

• 某一层的数据文件总量超过阈值，就在这一层中选择一个文件和下一层的文件进行合并。

如此这般上层的数据都是较新的数据，查询可以从上层开始查找，依次往下，并且这些数据都是按照时间序列存放的。

监控系统的分层

谈完了监控系统的分类，再来聊聊监控系统的分层。用户请求到数据返回，经历系统中的层层关卡。

监控系统分层示意图

（编辑：源码网）

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