網站運維技術與實踐之資料分析與報警
對於日益積累的監控資料，顯然需要有規劃地進行儲存和分析，做到“故障沒來時有預防，故障來臨時有提示，故障到來時有解決方案”。
一、時間序列儲存
對於大多數監控資料，都有一個天然的類似資料庫主鍵的屬性，那就是時間。所以，通常情況下，各類監控系統的後臺資料庫都可以認為是時間序列的資料儲存，並由此誕生了一批針對監控資料儲存開發的資料庫，其中最有代表性是RRDtool和Graphite。
1.RRDtool(Round-Robin DataBase Tool)
Round-Robin(迴圈)在運維人員眼裡是一個很熟悉的詞彙。負載均衡中最基礎的演算法就是Round-Robin,意即逐一迴圈。這個詞很形象地描繪了RRD資料庫的內部結構。
RRD資料庫是一個固定空間大小的檔案，其內部可以看做一個固定刻度的圓形錶盤，每個刻度儲存一個時間點的資料。表上有一個指標，永遠指向最新寫入資料的位置。指標隨著資料寫入轉動，轉完一圈後，就覆蓋掉之前的資料從頭繼續。
上面這段描述中，有一點需要單獨拿出來支出，即"指標歲隨資料寫入轉動"。這個資料寫入，並不等同於運維人員呼叫rrdtool命令插入資料。這也是RRD資料庫和普通資料庫一個明顯的不同-在指定的時間間隔後，如果RRD每個收到明確的資料插入請求，它依然會自行發起一次“空”資料寫入，佔據這個刻度空間。這也是我們一般用鐘錶比喻RRD的原因，指標實際是定時轉動的。
2.Graphite
相對1999年誕生的RRD，2006年才出生的Graphite通過與Statsd實時監控系統的結合，在最近幾年大資料的浪潮中得到迅速普及和發展。
Graphite專案包括三部分:展示圖形的graphite-web，接收和寫入資料的carbon，資料儲存引擎whisper。這裡我們先不談論graphite-web而專注於資料部分。
Graphite與RRD一脈相承，事實上，最開始的Graphite就是打算通過額外的Python指令碼存取分散式的RRD檔案(看起來更類似於Cacti的角色)。
但最終Graphite沒有選擇RRD而是自己用Python實現儲存引擎whisper，主要原因如下:
(1)Graphite的設計更傾向於展示資料而不是各種演算法
在實際運用中，類似"網站訪問500錯誤數統計"是Graphite常見的典型需求之一。而在網站一切正常的情況下，500錯誤肯定是具有偶發性質的。這與RRD資料結構設想的“有規律的定時記錄資料”是相互衝突的。
(2)效能問題
在Graphite專案開始的時候，RRD在同一時刻，只允許往一個數據庫裡寫入一個數值，而whisper可以合併多個數值批量寫入。這樣在高負載情況下，同時操作大量檔案時，Graphite就不會被“磁碟IOPS“的瓶頸限制住。不過RRDtool現在已經解決了效能問題。但是在在第一點沒有解決之前，雖然Python寫的whisper效能比C寫的rrdtool慢2~5倍，Graphite也會繼續使用自己的whisper引擎。
3.OpenTSDB
時間序列資料庫家族裡還有一個新加入的成員:HBase社群的OpenTSDB。OpenTSDB只儲存最基本的<timestamp,value>鍵值對，其餘功能都依賴於HBase叢集完成。有興趣的讀者可以參閱其官網，地址:http://opentsdb.net。
總的來說，從RRDtool到Graphite再到OpenTSDB,資料庫中內建的資料型別和聚合演算法越來越少，資料儲存的可靠性和可擴充套件性越來越強。具體如何選擇，就取決於資料量大小和運維團隊二次開發能力。
二、全文搜尋引擎ElasticSearch
前面說到的RRD、Graphite、OpenTSDB等，都只能儲存數值型資料，這需要我們提前先整理好資料，因此不足以應對突發性的需求。比如，網站新出現的熱門話題，我們需要關注這個話題的相關監控資料，這時候再動手建立資料庫，然後寫指令碼過濾日誌，最後匯入庫中繪圖，不過等到這個過程完了，恐怕就晚了。
或許大家在應對這個問題的時候，都通過搜尋引擎知道了Spluck這個工具，可惜的是這不是一個開源軟體，它只提供每天索引500MB的免費試用版本。有些運維人員只好先行裁剪資料，只匯入所需的部分來進行查詢，倒可以算是一種臨時抱佛腳的解決辦法。
1.簡介
ElasticSearch是一個分散式的Lucene全文搜尋引擎，提供RestFul的API介面，也是最近相當流行的日誌儲存分析平臺。它提供更加強大的搜尋和統計功能。
關於全文搜尋的基礎原理，不瞭解的讀者可以參考《大規模Web服務開發技術》中的》第九章挑戰全文搜尋技術 電子書的下載地址為:http://vdisk.weibo.com/s/zmzzSciGaVonL(感恩網際網路時代為我們學習提供很多渠道)
glGenBuffers(NumBuffers, Buffers);
glBindBuffer(GL_ARRAY_BUFFER, Buffers[ArrayBuffer]);
glBufferData(GL_ARRAY_BUFFER, sizeof(vertices),
vertices, GL_STATIC_DRAW);
ShaderInfo shaders[www.hjylp178.com] www.ysyl157.com= {
{ GL_VERTEX_SHADER, "triangles.vert" },
{ GL_FRAGMENT_SHADER, "triangles.frag" },
{ GL_NONE, NULL www.dasheng178.com}
GLuint program =www.mcyllpt.com LoadShaders(shaders);
glUseProgram(program);
glVertexAttribPointer(vPosition, 2, GL_FLOAT,
GL_FALSE, 0, BUFFER_OFFSET(0));
glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT);
glBindVertexArray(VAOs[Triangles]);
glDrawArrays(GL_TRIANGLES,www.furggw.com 0, NumVertices);
glFlush(www.meiwanyule.cn);
目前ElasticSearch幾個著名的客戶如下:
(1)Mozilla,自動構建和測試叢集，通過Flume傳送ES。
(2)Sony,採用ES進行娛樂專案的使用數、使用者評分、標題和說明等的儲存和搜尋。
(3)StumbleUpon，著名社交內容推薦引擎公司，用ES索引HBase資料方便不熟悉Hadoop程式設計的開發人員完成搜尋功能，稱上手快，1小時內搞定。
(4)Infochimps,著名大資料分析服務公司，通過ES索引超過2.5億個物件，4TB以上的Hadoop資料。
(5)Ataxo Social Inside,捷克斯洛伐克的一家社交輿情監控分析公司，從網頁資料庫到後臺分析都用ES。
(6)MetaCPAN和Github，都是程式碼託管網站，用ES做開源專案程式碼搜尋。
ElasticSearch中文社群:https://elasticsearch.cn/
ElasticSearch權威指南下載:http://www.java1234.com/a/javaziliao/shuji/2016/0104/5478.html
2.安裝
ElaticSearch官網提供了各個版本的deb安裝包。因為ES是一個Java專案，沒有什麼動態庫依賴，所以我們可以很容易地根據deb生成rpm安裝包。
ES原始碼託管:https://github.com/elastic/elasticsearch/
也可以選擇直接下載程式碼後執行./bin/elasticsearch即可
Linux安裝教程:https://blog.csdn.net/sinat_28224453/article/details/51134978
Windows安裝教程:https://www.cnblogs.com/zhangchenliang/p/4214408.html
3.叢集
ES叢集的部署可謂是“傻瓜式”的，唯一需要自定義的地方就是/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml裡的cluster.name。然後，在Discovery可達的範圍內，所有的elasticsearch node會自動尋找和自己有相同cluster.name的兄弟，然後按照最樸素的先來後到的規則確定master。到此，叢集就完成了。
在ES叢集中，存在多種角色,如下:
(1)master node：有資格被選舉成為master的node。但是和MySQL的master-slave結構不同，ES中master的作用只是負責維護整個cluster的state,也就是nodes和shards的列表，然後通知其他所有的API，也就是常說的CRUD，都是可以直接發給叢集裡任何一個master node的，這個node會自動根據請求來操作整個叢集。
(2)data node：儲存資料的node。ES中，data node上有index和shard兩級實際存在的目錄。但邏輯上,index一旦建立，其shards數就不能再變更，因為ES的shard方法就是簡單的取餘；而replica數是可以隨時通過API調整的。
(3)client node：如果一個node 不儲存資料，那麼它在接收到請求的時候，只能從master上獲取shards列表，然後把請求轉發給相應的data node，最後再把結果轉發回去。但本質上，client node也是cluster的一部分。在這種配置時，通常是cluster內部採用9300埠的transport通訊，只留幾個client node開放9200埠的HTTP介面對外接收RestFul請求。
關於ES的基礎操作在此就不列舉了，感興趣的可以參照前面的ES權威指南下載地址，下載下來仔細研究，畢竟我這裡只是普及和稍微講講理論知識和對應的應用場景罷了。
另外關於資料視覺化分析工具，在此說兩個，一個是Gnuplot，另外一個是AmCharts。另外宣告一下，視覺化工具絕非這兩個，還有很多，大家可以根據自己的需求百度或Google搜尋找找。
三、報警
對於運維工作來說，還剩下一個更需要實時性的功能-報警。報警的方式有很多種，最常見的就是電子郵件、簡訊等。隨著通訊的發達，很多工具支援像微信告警等手段，比如我上家公司就通過Zabbix加微信聯合報警。
1.SendMail
郵件傳送是產品運維乃至運營工作中的很重要部分。sendEmail和postFix的配置部署也是Linux運維人員的必備技能之一。不過在監控系統中，我們可以用更簡潔易用的命令來快速完成工作。
sendEmail就是這樣一個工具。下載地址:http://caspian.dotconf.net
2.WebSocket
在工作時間段，運維人員更經常停留在瀏覽器介面而不是郵件客戶端介面，至於手機等裝置，離視線更加遙遠，所以在這種情況下，我們可以通過瀏覽器的幫助，使用成本極低的網頁報警，同樣可以獲得很好的效果。
網頁實時重新整理，是近年來最流行的技術話題之一。從運維的實際需求出發，我們不用考慮太多併發的效能問題，更需要考慮的是快捷開發，簡單上手。就此，這裡推薦開發社群的小軟體:Juggernaut。下載地址:https://github.com/maccman/juggernaut
3.手機推送
運維人員下班之後，尤其是在下班路上，除了傳統的簡訊報警，在移動網際網路時代，也有了更加“時髦”的處理方式，那就是:用手機APP來收報警。
手機推送訊息，是很多APP都有的基礎功能。我們不需要自己從頭研究推送原理，然後實現全套系統，直接使用JPush極光推送，可以極簡單地實現這個報警功能。極光推送APP的示例:
註冊賬戶->新建應用(純頁面操作，填寫應用名稱,獲取對應的Key和master secret)->下載Example包->用adt eclipse開啟eclipse專案並生成APK檔案
4.分級和歸併
前面三種工具，以及其他還沒有提到的各種資訊傳送渠道，都只解決了一個問題:把資訊傳遞到運維人員身邊。但這個資訊是否能有效讓運維人員對故障作出判斷並解決問題呢?
實際的工作中，並不缺乏這樣的情況:半夜被報警叫醒，只是一個磁碟85%的小問題，支援到明早上上班再解決肯定沒問題，於是繼續睡覺。結果早上一看，在昨晚半小時重複一次磁碟報警，還夾著一條宕機。
這就是告警設計的另一個重要方向:如何提高資訊的有效傳遞。歸納起來，就是要”有多又少"-不同意義的資訊要多，一點不能遺漏；相同的資訊要少，每條都可以引起運維人員的快速響應。
一般來說，做到這點有兩個辦法:分級和歸併。
其實分級告警和歸併過濾在Nagios報警設計中都有所體現，比如WARNING、CRITICAL和RECOVERY狀態的區別，主機和服務的dependency關係，報警的escalations變更等。只要用好Nagios的細節控制，就可以減少很多無謂的報警。
對於非Nagios體系的監測告警，我們則需要自己動手完成。設計思路上，完全可以參考Nagios專案。實現辦法上則可以完全從告警出口處控制。一般我們使用的簡訊閘道器，都會採用MySQL作為簡訊儲存。我們可以限制MySQL資料庫的許可權，自己編寫一個簡單的HTTP服務作為簡訊告警的統一接收入口。這樣，在HTTP服務接收到資訊之後，可以先對MySQL中的近期資料進行查詢統計，一旦經過邏輯計算認為應該被歸併過濾掉，那麼在最後資訊入庫的時候，直接將SQL中是否發生的列標記為已傳送，或者自定義代表被過濾的其他數字-請注意，雖然資訊最後被過濾，但千萬不能直接丟棄掉。“被過濾”也是一種記錄，也有價值。