后端 线上 服务监控 与 报警 方案2

一、背景

1、上线期间服务稳定性观察较困难

一个功能上线后，其实研发心里根本没底儿，不知道这个功能上线以后是不是真的没问题；有经验一些老同学还知道直接登录线上机器去tail -f php.error.log，但是对于新同学来说，基本就只能等着被通知服务故障。

退一步说，即便是能去线上去tail -f查看错误日志，但是线上是多集群部署的，服务器都特别多，研发不可能在每一台机器上都能看到日志；即便是有日志收集机器，也得在各个集群下分别tail -f，定位问题很不方便！

再退一步说，即便是在线上机器看到了php错误日志，也并没有足够多的信息辅助信息能够迅速定位出来，怎样的一次访问请求，导致了这个错误。因为php记录的日志一般都是这个格式：

[22-Oct-2015 18:39:04 Asia/Shanghai] PHP Fatal error:  Call to a member function prepare() on null in /home/work/phplib/db/Database.class.php on line 238

2、平时线上服务稳定性无法察觉

真正线上出问题较多的，其实还是系统运行过程中；比如流量突然增加导致接口处理出错、所依赖的第三方服务宕掉导致的程序错误、网络原因导致接口不能正常工作，等等。因为平时系统运行中，大家不会有专门的人去线上日志机器一直tail -f进行观察，效率低，且不现实。

3、接口性能问题无人关注

一个接口，可能因为产品上的各种原因，研发会不停地往上面打补丁进行实现，很多情况下，会因为功能上线比较紧张，所以实现过程中忽略了接口性能。在一段时间内，一个接口的响应时间从100ms上升到300ms，接口可用性从99.99下降到90.00；也许在正常情况下，我们不会感知到逐渐改造后的接口对线上造成了什么影响，但其实不然，接口SLA非常重要！可是，这些信息我们通过什么样的方式才能得知呢，真正能提供这些信息的同学，并不多！

4、谁来跟进已发现的问题

还有一些情况是，线上出了问题，且其他组的同学帮助定位到大致的问题范围，抛到研发群以后，没人主动响应；大家都会觉得我没改过这个东西，所以忽略了；于是一个线上问题就只能等着Leader来安排跟进，否则就石沉大海，长期影响用户使用。

综上，我们必须要有一套自动化的线上服务监控和预警方案，主动发现，及时跟进！

二、监控范围

为了能对线上服务状况了如指掌，我们需要监控的内容一定得是很全的，但一开始得有一个重点监控的范围，也是平时最容易出问题的地方：

• 编码粗心导致的PHP Syntax/Parse Error
• 程序代码中的PHP Fatal Error
• 程序代码中的PHP Warning
• 数据库访问导致的DB Error/Timeout等
• 缓存系统Redis相关的错误
• 缓存系统Memcache相关的错误
• 线上接口的可用性监控
• 线上接口的响应时间监控

三、实现方案【如何：采】

1、PHP相关错误监控

包括语法错误、以及运行期间的Fatal、Warning等，都可以借助PHP提供的register_sutdown_function和set_error_handler组合的形式来实现：

/**
 * 统一截获并处理错误
 * @return bool
 */
public static function registErrorHandler() {
    $e_types = array (
        E_ERROR   => 'PHP Fatal',
        E_WARNING => 'PHP Warning',
        E_PARSE   => 'PHP Parse Error',
        E_NOTICE  => 'PHP Notice'
    );
    register_shutdown_function(function () use ($e_types) {
        $error = error_get_last();
        if ($error['type'] != E_NOTICE && !empty($error['message'])) {
            $error['trace'] = self::getStackTrace();
            self::error_handler($error);
        }
    });
    set_error_handler(function ($type, $message, $file, $line) use ($e_types) {
        if ($type != E_NOTICE && !empty($message)) {
            $error = array (
                'type'    => $type,
                'message' => $message,
                'file'    => $file,
                'line'    => $line,
                'trace'   => self::getStackTrace()
            );

            self::error_handler($error);
            // 被截获的错误，重新输出到错误文件
            error_log(($e_types[$type] ?: 'Unknown Problem') . ' :  ' . $message . ' in ' . $file . ' on line ' . $line . "\n");
        }
    }, E_ALL);
}

当然，这个需要在程序的入口处进行注册，保证每一次的程序执行，都能成功捕获错误：

// 全局异常捕获
MonitorManager::registErrorHandler();

通过这个方式，我们在业务层就能完全捕获接口执行过程中的任意错误。

2、DB、Memcache、Redis相关错误的监控

在各个SDK内部，将执行过程中的异常都向上抛出（throw new Exception），内容尽可能详细，包括：

• DB错误
  • 具体的SQL
  • 具体的DB、Table
  • 错误栈
  • 对应的接口名称
  • 服务器IP
• Memcache、Redis错误
  • 具体错误号（内容）
  • 出错的Memcache Key
  • 错误栈
  • 对应的接口名称
  • 服务器IP

同时，我们通过一个统一工具方法进行收集错误日志，下面说如何收集。

四、实现方案【如何：集】

所有的错误不采取直接上报，因为这必然会直接影响当前接口的性能，所以采取队列方式进行收集，即：业务层或SDK中有错误产生时，统一通过一个工具方法进行收集，收集之后，将该错误内容直接入队列，另外开启一个队列实时消耗进程，将队列中的错误日志数据上报到服务器进行处理。

1、日志收集的工具方法

/**
 * 添加监控日志，日志会被异步收集到日志平台进行展示
 *
 * @param $type
 * @param $content
 */
public static function collect($type, $content) {
    // 线上集群，并且开关处于打开状态，才进行收集
    if (Utilities::isOnlineCluster() && SwitchManager::getSwitch('collect', SwitchManager::SWITCH_MONITOR)) {
        // 检查当前这种监控类型是否支持
        if (self::support($type) && !self::checkWhiteList($type, $content)) {
            self::queueInstance()->enQueue(json_encode(array (
                'type'    => $type,
                'data'    => $content,
                'cluster' => Utilities::getClusterName(),
                'reqtime' => isset($_SERVER['REQUEST_TIME']) ? $_SERVER['REQUEST_TIME'] : time(),
                'extinfo' => array (
                    'domain'    => $_SERVER['SERVER_NAME'],
                    'path'      => isset($_SERVER['QUERY_STRING']) ? str_replace('?' . $_SERVER['QUERY_STRING'], '', $_SERVER['REQUEST_URI']) : 'script',
                    'userAgent' => isset($_SERVER['HTTP_USER_AGENT']) ? $_SERVER['HTTP_USER_AGENT'] : '',
                    'referer'   => isset($_SERVER['HTTP_REFERER']) ? $_SERVER['HTTP_REFERER'] : '',
                    'serverIp'  => Utilities::getServerPhpIP(),
                    'reqData'   => json_encode($_REQUEST, true)
                )
            ), true));
        }
    }
}

从上面的方法可看出，除了具体的错误日志，我们还一并收集了一些非常重要的辅助信息，比如当前集群、出问题的域名、对应接口、userAgent、请求参数、接口从哪儿来的等等。

2、队列实时消耗脚本

<?php
namespace Mlservice\Script\Monitor;

use Framework\Libs\Monitor\MonitorManager;
use Framework\Libs\Util\Utilities;

/**
 * 从MC队列中，将各种错误日志上报到日志平台进行汇总监控、报警等
 * Class Collect
 * @package Mlservice\Script\Monitor
 * @author  xianliezhao
 */
class Collect extends \Framework\FrameworkScript {
    private $limit = 5;
    private $interval = 600;

    public function run() {
        // 检查脚本可执行
        $this->checkCluster();

        $start = time();
        while (true) {
            $index = 0;
            $params = array ();

            while (true) {
                $index++;
                $item = MonitorManager::queueInstance()->deQueue();
                if (!empty($item)) {
                    $params[] = $item;
                } else {
                    // 如果数据为空，则10分钟清理一次队列，做一次初始化，且自杀进程
                    if (time() - $start > $this->interval) {
                        MonitorManager::queueInstance()->makeEmpty();
                        exit(0);
                    }
                    break;
                }
                if ($index >= $this->limit) {
                    break;
                }
            }

            // 发送到服务器，统一收集
            if (!empty($params)) {
                Utilities::apiRequest('bizfe', 'feapi/monitor/mon/collect', $params);
            } else {
                sleep(1);
            }
        }
    }
}

队列消耗机制做的很简单，不需要采集到所有的错误，只要保证线上有错误了，我们能第一时间得知，即可。 日志每最多收集满5条就上报一次，通过HTTP请求方式，上报到bizfe::/feapi/monitor/mon/collect 。

五、实现方案【如何：处理】

1、数据采用MongoDB存储

对于这种内容和结构灵活多变的数据，采用MongoDB存储再合适不过了，只需要定义一个简单的一级表结构即可：

/**
 * 错误日志采集的表结构
 * @type {*|Model}
 */
var monModel = connection.model('monitor', new Schema({
    type: String,
    cluster: String,
    product: String,
    data: Object,
    extinfo: Object,
    reqtime: Number
}, {
    autoIndex: true
}));

2、数据保存策略

/**
 * 对数据进行加工，然后保存日志到db，批量保存成功以后再进行报警检测
 * @param messageModel
 */
function save(messageModel) {
    return function (reqParams, callback) {
        var params = [];
        for (var i in reqParams) {
            var item = JSON.parse(reqParams[i]);
            // 忽略来自标准环境的任何错误
            if (item.extinfo.domain.indexOf('rdlab') > 0) {
                continue;
            }
            // 从域名中记录下出问题的模块名称
            item.product = item.extinfo.domain.split('\.')[0];
            item = cleanParams(messageModel, item);
            params.push(item);
        }

        var count = params.length;
        if (count == 0) {
            callback();
        }
        var saveData = [];
        var done = 0;
        // 批量保存
        params.forEach(function (item) {
            new messageModel(item).save(function (err, product, effectRows) {
                !err && (item._id = product._id);
                saveData.push(item);
                if (++done == count) {
                    // 当所有的错误日志都进入db成功以后，开始进行报警检测（内存中会维护一个错误池）
                    alarm.addAndCheckPool(saveData);
                    if (err) {
                        callback(err, null);
                    } else {
                        callback(null, {error_code: 0, data: {}});
                    }
                }
            });
        });
    };
}

3、报警检测机制

通过alarm.addAndCheckPool会在内存中维护一个日志错误池，只需要开启一个子进程每秒检测错误池中的数据，进行阈值检测即可。

/**
 * 每秒检测一次，各个错误类型只要达到邮件或者短信的最大阈值，则进行报警
 */
var doAlarm = function () {
    var INTERVAL_TIME = 1000;

    // 启用监控
    if (!alarmListenIng) {
        alarmListenIng = true;
    } else {
        return false;
    }

    setInterval(function () {
        // 遍历所有类型，判断是否进行报警
        Object.keys(cachePool).forEach(function (type) {

            // 当前时间
            var nowTime = (new Date()).getTime();
            // 控制每分钟最多只能报警N次
            var alarmCount = cachePool[type]['alarmCount'];
            if (alarmCount === undefined) {
                initCacheByType(type, 1);
            } else {
                var lastMtime = cachePool[type]['lastMtime'];
                if ((nowTime - lastMtime) / 1000 > 60) {
                    // 超过1分钟，直接进行数据重新初始化
                    initCacheByType(type, 1);
                } else if (alarmCount >= cachePool[type]['alarmCpm']) {
                    // 如果每分钟的报警次数超过阈值，就不报警了
                    return false;
                }
            }

            // 控制每N秒内报警一次
            var lastAlarmTime = cachePool[type]['lastAlarmTime'];
            if (lastAlarmTime === undefined) {
                cachePool[type]['lastAlarmTime'] = nowTime;
            } else if (Math.ceil((nowTime - lastAlarmTime) / 1000) >= cachePool[type]['timeInterval']) {
                cachePool[type]['lastAlarmTime'] = nowTime;

                // 这种情况下，才表明需要报警
                if (cachePool[type]['alarms'] && cachePool[type]['alarms']['total'] >= cachePool[type]['maxNumForMail']) {
                    cachePool[type]['type'] = type;
                    cachePool[type]['alarmCount'] += 1;

                    var theAlarmData = cachePool[type];
                    theAlarmData.theTime = Math.ceil((nowTime - lastAlarmTime) / 1000) || 1;

                    // 邮件报警
                    sendEmail(buildEmailAlarmContent(theAlarmData));

                    // 如果是出错量比设定的短信阈值还大，则短信报警
                    if (cachePool[type]['maxNumForSms'] <= cachePool[type]['alarms']['total']) {
                        sendSmsMessage(buildSmsAlarmContent(theAlarmData));
                    }

                    // 清空
                    initCacheByType(type, 0);
                }
            }
        });
    }, INTERVAL_TIME);
};

当然，各种错误的不同阈值为了日后的维护，也抽离成配置单独管理，更为合适：

    /**
     * 报警阈值设定
     */
    alarmLimits: {
        db_log: {
            timeInterval: 3, // 每隔3s监控一次
            maxNumForMail: 10, // 邮件报警阈值
            maxNumForSms: 50, // 短信报警阈值
            alarmCpm: 5 // 表示每分钟最多报警5次
        },
        redis_log: {
            timeInterval: 3,
            maxNumForMail: 10,
            maxNumForSms: 50,
            alarmCpm: 5
        },
        mc_log: {
            timeInterval: 3,
            maxNumForMail: 5,
            maxNumForSms: 20,
            alarmCpm: 5
        },
        mq_error: {
            timeInterval: 3,
            maxNumForMail: 10,
            maxNumForSms: 30,
            alarmCpm: 5
        },
        php_error: {
            timeInterval: 3,
            maxNumForMail: 5,
            maxNumForSms: 20,
            alarmCpm: 5
        },
        php_warning: {
            timeInterval: 3,
            maxNumForMail: 10,
            maxNumForSms: 50,
            alarmCpm: 5
        }
    }

六、接收报警

按照这套流程下来，线上只要出任何错误，都会被实时上报到日志服务器，以php_error为例，每隔3秒检测一次，如果累积出现5次错误，则采取邮件方式进行报警，如果累积出现20次错误，则可理解为错误较严重，进行短信报警！

对于不同类型的错误报警，会发送给不同的接收人，抄送给大组，保证该次报警一定不会被忽略。同时提供一个Web平台，对日志进行分析展现，可查询某个错误的详细信息，快速分析出问题出现在什么地方；一般情况下，通过该平台的日志详情页，可以一眼就判断出来该错误应该采取什么方式去修复。

七、接口可用性与响应时间监控

1、数据来源分析

这部分的数据，可以直接从Nginx日志中进行提取，首先，我们可以来看看一条完整的Nginx日志包含的内容：

[x.x.x.x] [-] [23/Oct/2015:14:59:59 +0800] [GET /goods/goods_info?goods_id=276096349&fields=platform_type%2Cgoods_id%2Cgoods_param%2Cgoods_detail%2Cshop_id%2Cfirst_sort_id%2Csize%2Cgoods_desc HTTP/1.1] [200] [1957] [xxx.com/share/goods_details] [Snake Connect] [-] [0.010] [y.y.y.y:9999] [0.010] [-] [uid:0;ip:0.0.0.0;v:0;master:0;is_mob:0]

基本就是这个格式：

[$remote_addr] [$remote_user] [$time_local] [$request] [$status] [$body_bytes_sent] [$http_referer] [$http_user_agent] [$http_user_agent] [$http_x_forwarded_for] [$request_time] [$upstream_addr] [$upstream_response_time] [$request_body]

当然，Nginx日志收集的格式，是可以在Nginx配置文件中进行自定义的，具体看业务层需要怎么分析。

基于上面已经产生的这个日志，我们可以通过这几个数据来做接口性能监控：

• $request 具体的接口名称
• $status 该请求对应的执行状态（200：成功；499：超时；502：服务挂了；500：可能是有Fatal...），通过这个信息来衡量接口的可用性
• $request_time 一个接口的完整执行时间，通过这个值来衡量接口的响应时间

2、监控对象以及数据采集

对于需要监控的对象，可以通过白名单的方式，指定对某些接口进行监控，但是这样不够灵活，尤其是一个服务下的接口在不断增加，经常更新监控的接口列表，维护成本较高。

还有比较智能的方法，就是根据某个接口的访问量，取前N个进行监控，比如可以通过这样的方式来获取监控接口列表：

# 日期
date_time=$(date -d "-1 hours" "+%Y%m%d%H")
# 文件位置
file_name="/home/service/nginx/log/xxx.mlservice.access.${date_time}.log"
# 获取监控列表
api_list=$(awk '{print $6}' ${file_name} | grep -v 'your_filter_api_here' | sed -e "s/\?.*//" -e "s/^\///" | tr '[A-Z]' '[a-z]' | sort | uniq -c | sort -nr | head -n 20 | awk '{print $2}') ;

这里的api_list就是是动态获取到的监控对象了，结果形如：

goods/goods_info
goods/campaign_info
inventory/get_skuinfo
inventory/set_inventory
campaign/update_campaign
campaign/goods_info
inventory/spu_set
inventory/inventory_decr
...

对于数据的采集，就可以直接通过上面的监控对象，利用grep提取所有相关的数据，然后通过awk逐条进行分析，最终得出平均值，输出结果。而对数据结果的上报，直接通过curl方式发送到bizfe平台进行统一存储以及集中展现。

3、几张效果图片

1）、报警邮件

2）、平台中展现所有监控日志

3）、错误详情

4）、平台中展现接口性能

八、结语

线上服务出现任何问题，作为一线研发，都应该第一时间知道出了什么问题、问题出在哪儿、大致的影响范围是什么、大致如何修复等。绝对不是等着用户来反馈了，我们才被动的去找用户报的问题，如何复现？！

当然，我们也不能成为监控报警的重度患者，凡事也得有个度，如果线上不管是什么样的log都通过报警的方式发出来，就真成了扰民了！