作者 | 滴滴技术
滴滴发布新开源项目——夜莺(Nightingale)是滴滴基础平台联合滴滴云研发和开源的企业级监控解决方案。旨在满足云原生时代企业级的监控需求。
夜莺(Nightingale)是滴滴基础平台联合滴滴云研发和开源的企业级监控解决方案。旨在满足云原生时代企业级的监控需求。Nightingale 在产品完成度、系统高可用、以及用户体验方面,达到了企业级的要求,可满足不同规模用户的场景,小到几台机器,大到数十万都可以完美支撑。兼顾云原生和裸金属,支持应用监控和系统监控,插件机制灵活,插件丰富完善,具有高度的灵活性和可扩展性。
GitHub地址:
https://github.com/didi/nightingale
Nightingale 在 Open-Falcon 的基础上,结合滴滴内部的最佳实践,在性能、可维护性、易用性方面做了大量的改进,作为集团统一的监控解决方案,支撑了滴滴内部数十亿监控指标,覆盖了从系统、容器、到应用等各层面的监控需求,周活跃用户数千。五年磨一剑,取之开源,回馈开源。
Nightingale 采用树状节点导航,我们称之为对象树。对象树本质上是一种对监控对象的分组管理机制,方便查找和查看监控对象,以及对监控对象设置监控策略等管理动作。一棵典型的树可从上到下描述为组织架构关系、产品服务模块关系、机房和机器挂载关系,该导航树可根据用户需求自行灵活定制。
监控策略应用到某个节点后,该节点下的所有子节点挂载的所有的机器都会应用这个策略,任何一台机器触发相关阈值都会产生告警。
监控大盘的定制做了大幅易用性改进,支持了图表阈值,支持了图表分类,新增图表和 排序 管理都是可见即所得的方式,巡检大盘的定制从此不再是困难。
Nightingale 是在 Open-Falcon 的基础上衍化发展而来,Open-Falcon 作为国内使用最广泛的监控解决方案之一,为 Nightingale 的设计开发提供了大量的借鉴意义。
1 与 Open-Falcon 的不同点
1、告警引擎重构
Open-Falcon 的告警策略,在监控数据推送上来的同时会触发策略判断,这种「推」的模式优势是策略的判断时效性非常高,但是不利于更高级的告警策略的支持和扩展,比如多条件的组合报警就很难支持。Nightingale 转为推拉结合模式,通过推模式保证大部分策略判断的效率,通过拉模式支持了与条件告警和 nodata 告警;
2、引入了导航对象树
将 Open-Falcon 采用的扁平 HostGroup,转为 Nightingale 的导航对象树,对象树本质上是一种对监控对象的分组管理机制,方便查找和查看监控对象,以及对监控对象设置监控策略等管理动作。同时在 Nightingale 中,去除了告警模板的概念,告警策略直接与树节点绑定,简化设计,大幅提升灵活度和易用性;
3、索引模块升级换代
Open-Falcon 使用 MySQL 存储 metrics 的索引数据,在扩展性和灵活性上存在瓶颈。Nightingale 根据监控需求,设计开发了全新的内存索引模块 index,查询方式更多样,查询效率更高,避免了原来 MySQL 索引数据达到亿级别时面临的维护优化工作;
4、时序数据库优化
在 Open-Falcon 存储模块 Graph 的基础上,引入 Facebook 的 Gorilla 压缩方案,近期几个小时的数据采用内存存储,大幅提升数据查询效率,长期数据仍然使用 rrdtool 数据格式存储在硬盘上。同时进一步完善了时序数据库的性能和稳定性;
5、告警引擎高可用改进
告警引擎 judge 模块通过心跳机制做到了故障自动摘除,再也不用担心单个 judge 宕机导致部分策略失效,需要人工介入的问题,index 模块也是采用类似方式保证可用性;
6、原生内置日志监控功能
Nightingale 客户端原生内置了日志匹配和指标抽取能力,在 web 控制台页面上支持了日志匹配规则的配置,同时也支持读取目标机器特定目录下的配置文件的方式,让业务指标监控更为易用;
7、可运维性增强
将 portal(falcon-plus 中的 api)、uic、dashboard、hbs、alarm 合并为一个模块:monapi,简化了系统整体部署难度,原来的部分模块间调用变成进程内方法调用,性能更高;
8、配置文件中心化
配置文件做了易用性改造,抽取数据库通用配置到 mysql.yml,抽取端口实例地址等关联配置到 address.yml,大批配置在代码里给了默认值,使得配置文件更清晰,易于维护。
2 与 Open-Falcon 的相同点
数据模型没有变化,仍然是 metric、endpoint、tags 的组织方式,agent 基本是可以复用的,Nightingale 中的 agent 叫 collector,融合了原来 Open-Falcon 的 agent 和 falcon-log-agent 的逻辑,各种监控插件也都是可以复用的。
数据流向和整体处理逻辑是类似的,仍然使用灵活的推模型,分为数据存储和告警判断两条链路。
3 Nightingale 架构
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collector 即 agent,可以采集机器常见指标,原生支持日志监控,支持插件机制,支持业务通过接口直接上报数据;
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transfe r 提供 rpc 接口接收 collector 上报的数据,然后通过一致性哈希,将数据转发给多台 tsdb 和多台 judge;
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tsdb 即 open-falcon 中的 graph 组件,用于存储历史数据,支持配置为双写模式提升系统容灾能力,tsdb 会把监控数据转发一份给 index 建索引;
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index 是内存索引模块,替换原来的 mysql 方案,在内存里构建索引,便于后续数据检索,在检索的灵活性和检索性能方面大幅提升;
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judge 是告警引擎,从 monapi(portal) 同步监控策略,然后对接收到的数据做告警判断,如满足阈值,则生成告警事件推送到 redis 队列;
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monapi(alarm) 从 redis 队列中读取 judge 生成的事件,进行二次处理,补充一些元信息,生成告警消息,重新推送回 redis 队列;
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各发送组件,比如 mail-sender、sms-sender 等,从 redis 读取告警消息,发送告警,抽象出各类 sender 是为了后续定制方便;
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monapi 集成了原来多个模块的功能,提供接口给 js 调用,api 前缀为 /api/portal,数据查询走 transfer,去除了 open-falcon 中原来的 query 组件,api 前缀为 /api/transfer,索引查询的 api 前缀 /api/index,于是,在前端统一搭建 nginx,即可通过不同 location 将请求转发到不同后端;
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数据库仍然使用 MySQL,主要存储的内容包括:用户信息、团队信息、树节点信息、告警策略、监控大盘、屏蔽策略、采集策略、部分组件心跳信息等。
4 仍在进行中的工作
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提供监控指标聚合组件,现在的架构可以解决机器级、模块级的监控,但是集群维度的监控指标,是需要聚合整个集群的所有模块、机器的指标,做一些加和、求平均之类的操作,相关聚合组件,我们在紧锣密鼓的开源过程中;
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与 k8s 无缝集成的工作,也在进行之中;
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完善更多监控插件,之前 Open-Falcon 社区里的很多插件都是可以直接用的,我们会尽量补充社区没有的插件,并对社区已有的插件,进行二次整理和维护,让 Nightingale 周边更完善。
致谢和说明
1.Open-Falcon 是小米运维团队开源的企业级监控解决方案,在国内广泛使用。
2.Nightingale 采用 Apache-2.0 开源协议,Copyright © 滴滴 2020。
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