某小公司自动化智能监控平台的实践

内容简介：某小公司自动化智能监控平台的实践

首先介绍下背景：我们公司的产品，会直接部署在甲方，因为甲方比较多，且他们包含个性化需求较多，所以，每个甲方可以理解为我们产品的一条git分支。 由于甲方的机器环境、网络环境各不相同，时常出现一些运行时的问题，于是，我设计了这套简易的智能监控系统，用来实时监测各个甲方接口情况。

适用范围

该套方案衍生的适用范围如下：

1. docker下多容器运行项目，且暂不具备 接口 健康检测，该套方案可实施检测多个运行点状态情况。
2. 公司同一套代码有多个运行环境，需要监控各个环境状态。
3. 项目分支化后，部署在各个甲方（含个性化需求）------我们是这个。

效果图

鼠标移到某个接口，可看某节点产生的时间和当时接口的出参。[这里只显示变动节点]

其中200为出参json的一个状态码，我们项目普遍采用。如出参无法解析出状态码（比如服务器500错误），则不显示。

单击节点可以再次模拟该次节点，在浏览器中显出出参。

双击某个节点可以复制该节点出参。

主体分析

因为我们产品已经完成了前后端分离（前几篇文章有介绍），所以，我们重点监控接口。

我的方案是：

1. 每隔一定时间，比如3分钟，主动get（或者post）一下http接口（含用户信息），获得接口出参。
2. 比对此次出参和前一次该接口出参是否相同，如果不通则标记下。
3. 前端展示，每个接口对应每个项目所有变动的节点，并排列一张节点差异图。
4. 这里，我们监控并不关心接口出参的内容，不对节点出参进行校验是否合法，因为我们面向所有接口。

对某个接口分析

这里因为每个公司的各个接口，入参、出参加密方式不通，而且身份认证也是不相同，我们会在独立写一个方法来实现加解密，所以，我只介绍未加密、已解密的参数；关于出参下文以{"code":"200","data":null,"message"::"success"}为例，身份认证我以简单token进行讲解本文。

某个获取新闻列表接口：

http://*.com/v1/news?token=2c789e34dc81d79feba6a005ad63902b

解密后的出参：

{"code":"200","data":[{"id":"1","title":"这是一条假新闻","url":"http://"},{"id":"2","title":"这是一条假新闻","url":"http://"}],"message"::"success"}

由接口可知

1. GET 方法
2. 入参token=2c789e34dc81d79feba6a005ad63902b
3. 出参为{"code":"200","data":[],"message"::"success"}
4. 其中*.com对于各个环境可能各不相同，比如容器下为10.0.0.1、10.0.0.2多个地址
5. 其中token在各个甲方不相同。

添加新闻获取接口时：

相对url：

v1/news

请求类型：

get

body主体：

token={token}

corn表达式：

0 0/3 * * * ?（每隔3分钟执行一次）

添加A环境时：

host（必填）

http://a.com

参数（list）

token 2c789e34dc81d79feba6a005ad63902b

添加B环境时：

host（必填）

http://b.com

参数（list）

token 4297f44b13955235245b2497399d7a93

绑定接口和环境

1. 一个接口可绑定多个环境
2. 一个环境可绑定多个接口
3. 数据库中只记录单向绑定，逻辑上是双向的。

比如在新闻获取接口绑定A、B环境，则每隔3分钟请求一轮接口。

A：

A环境host+相对url=

http://a.com/v1/news

请求类型：

get

body主体：

token=2c789e34dc81d79feba6a005ad63902b

B：

B环境host+相对url=

http://b.com/v1/news

请求类型：

get

body主体：

token=4297f44b13955235245b2497399d7a93

我们框架本身并不会关心有几个参数，只会遍历接口中带占位符的，把占位符中字段替换为环境里的参数list中变量。 比如一个body为token=2c789e34dc81d79feba6a005ad63902b&type=1&mobile=2

则添加接口时，body填入：

token={token}&type={type}&mobile={mobile} 其中占位符可以随便起名字

配置环境时参数（list）如下：

k	v
token	2c789e34dc81d79feba6a005ad63902b
type	1
mobile	2

参数和占位符里的对应，和url其他变量不相关。

前端展示

横轴代表时间，每个变动的节点都是一次出参变更，节点包含，当时的入参，出参，单击左键可以再次模拟请求得出解密后的出参；双击可以复制出参。

对于不同的状态码，我们有不同的颜色，对应自己产品中错误码选择合适颜色即可，错误等级越高，颜色越显眼。

某个节点右键可以查看历史解决方案，以及新增新的解决方案，比如解决了这个错误代码为999，是重启服务解决的，则，输入重启服务，再点添加。 下次其他人就可以看到这个问题怎么解决的，优先参照做。

不同的展现

包含两种不同的纬度，可以直接点击进入，查看A环境所有接口的监控情况，或者查看接口1所有环境的监控情况。

或者：

环境编辑界面：

任务编辑界面：

核心技术

既然是周期性监控，自然少不了使用cron表达式，我们又是 java 项目，所以采用了quartz框架。

quartz核心代码

public class QuartzSchedule {

    private static SchedulerFactory sf = new StdSchedulerFactory();
    private static Scheduler sched;
    final static String groupName = "task";


    public static void init() throws IOException, SchedulerException {
        //查询所有需要执行的任务和项目列表
        // 使用类加载器，加载mybatis的配置文件
        InputStream inputStream = Resources.getResourceAsStream("mybatis-config.xml");
        // 构造sqlSession工厂
        SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(inputStream);
        SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
        MprojectTaskDao mprojectTaskDao = sqlSession.getMapper(MprojectTaskDao.class);
        sched = sf.getScheduler();
        //只查询所有在m_project_include表里面的任务
        List<MprojectTask> mprojectTaskList = mprojectTaskDao.findList();
        for (MprojectTask mprojectTask : mprojectTaskList) {
            startJob(mprojectTask);
        }
    }

    public static void stopTask(MprojectTask mprojectTask) {
        TriggerKey triggerKey = TriggerKey.triggerKey(mprojectTask.getId(), groupName);
        try {
            sched.pauseTrigger(triggerKey);// 停止触发器
            sched.unscheduleJob(triggerKey);// 移除触发器
            sched.deleteJob(JobKey.jobKey(mprojectTask.getId(), groupName));// 删除任务
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    /*
     停止和暂停均可使用
     */
    public static void startTask(MprojectTask mprojectTask) {
        //无论是否关闭，先关闭任务再开启。
        stopTask(mprojectTask);
        startJob(mprojectTask);
    }


    private static void startJob(MprojectTask mprojectTask) {
        try {
            JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(TaskQuzrtzJob.class).withIdentity(mprojectTask.getId(), groupName).build();
            // 触发器
            TriggerBuilder<Trigger> triggerBuilder = TriggerBuilder.newTrigger();
            // 触发器名,触发器组
            triggerBuilder.withIdentity(mprojectTask.getId(), groupName);
            triggerBuilder.startNow();
            // 触发器时间设定
            triggerBuilder.withSchedule(CronScheduleBuilder.cronSchedule(mprojectTask.getCron()));
            // 创建Trigger对象
            CronTrigger trigger = (CronTrigger) triggerBuilder.build();
            // 调度容器设置JobDetail和Trigger
            sched.scheduleJob(jobDetail, trigger);
            // 启动
            if (!sched.isShutdown()) {
                sched.start();
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

job核心代码

public class TaskQuzrtzJob implements Job {

    public TaskQuzrtzJob() throws IOException {
    }

    //JobExecutionContext context传递参数值
    public void execute(JobExecutionContext context) {
        //通过context得到该任务的所有环境
        //遍历所有环境
            //拼凑出请求地址
            //使用封装的框架加密发送请求
            //得出出参解密后的结果
            //与上次进行比对，不相同则标记，入节点表
            //入记录表
    }
}

数据量

因为我们这个监控每个接口（任务）有多个环境，假设100个接口100个环境，每3分钟监控一次，则每天记录量为

100 * 100 * 20 * 24=4800 000条记录，这个记录比较惊人，所以我们分了两张表，一张表只记录记录，另外一张表记录变更，展示节点的时候只查询变更表，可解决性能上的问题。

前端

前端采用css来画圆和颜色

round {
    border-radius: 50%;
    text-align: center;
    width: 25px;
    height: 25px;
    line-height: 25px;
}

.on {
    border: 1px solid #7CBA23;
}

线条使用line画线

line {
    border-bottom: 1px solid gainsboro;
    height: 2px;
    width: 20px;
}

整体采用angular js渲染列表

数据库

我们使用 mysql 数据库，mybatis框架连接。

异常提醒

我们会对每个接口和状态码进行关联，异常时，发送邮件，测试人员核实问题后反馈给开发，开发解决后，录入解决方案，以便下次查询。

总结

这个平台已经试行1个多月了，总体满足我们的需求，以往，我们跑测试脚本，往往不能实时监测服务器健康状态，现在，任何一个环境有问题，我们都实时，并且可以统计出某个环境从什么时间到什么时间接口处于异常。

这套平台，功能不多，但极大的简化了我们的对环境稳定性的评估，也收集了大量的数据信息便于后期统计分析。 其次，该方案稍作改造，可运用于多种监测场景中。

展望

未来，我会融入一些智能化的分析，比如下文是某次邮件提醒的内容：

（智能监控） 发现《A客户私有环境》中 【获取新闻列表】 接口异常，异常代码为102； 出参为{"data":null,"message":"成功","state":102}

历史解决方案有：

1. 到管理端重启容器。
2. xx表中有异常脏数据。 根据历史统计，方案1可能性为80%，方案2为10%。

该环境接口在5分钟前是正常的，出参为{"data":null,"message":"暂无数据","state":200}

发现有另外2个其它环境异常，分别为XXX、YYY环境。但异常状态和该校不相似，排除接口war包bug的原因。

由于《XXX环境》其他接口在5分钟内某次监控均为异常，所以（智能监控） 已自主调用容器自愈模块，目前已恢复服务，本次收集数据耗时5分钟，分析问题耗时100毫秒，自愈耗时60秒，该环境中断服务时间为6分钟，本月中断服务总时长为15分钟，高可用性为98.33%。

over

以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，也希望大家多多支持 码农网

查看所有标签

猜你喜欢:

• [DevOps]自动化运维基础与自动化监控
• 用深度学习DIY自动化监控系统
• 从列表搜索到自动化测试监控的碎碎念
• 使用 Monit 替代 Supervisor 自动化管理和监控服务小结
• Kong 发布 Kong Brain 和 Kong Immunity，可进行智能自动化和适应性监控
• Java自动化——使用Selenium+POI实现Excel自动化批量查单词

本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。