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美团可观测性技术的实践与探索-孙佳林

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1、美团可观测性技术的实践与探索美团/基础技术部/基础软件研发中孙佳林1 个简介 Raptor监控平台 CAT实时监控 2014年今，在美团从事监控体系的建设作。 Falcon系统监控 MTrace分布式链路追踪在分布式实时监控、实时告警、APM、故障定位等领域有较多经验。现任美团基础技术部/基础软件研发中/监控系统组负责。2 可观测性与监控的关系？ Baron SchSchwarz咖的个定义：监控告诉我们系统的哪些部分是作的，可观测性告诉我们那为什么不作了。监控侧重宏观，可观测包括微观能监控是可观测性的集可观测性三柱：Metric、Log、Trace3 1.监控体系介绍2.监控体系建设3.可观测性建设4.总结与展望录4 户能感知什么？流畅精准稳定户体验快 App启动操作反馈跳转获取的信息准确是我想要的信息户体验稳定随时随地可5 监控能做什么？快准稳辅助发现定位解决第时间发现提前预警险系统复杂，介排查员多上下游复杂，提定位效率直观确认问题解决避免引发次问题6 户感知快7 户感知准8 户感知稳9 监控体系介绍监控分层前端监控系统层监控应用层监控业务集群应层业务集群户端订单量、

2、成交额、盘服务性能、异常分析拓扑依赖、分布式链路端到端分析业务监控IDCMGWNginx接请求量多维度分析性能、异常接层静态资源应用监控CDN公四七层负载链路监控APP浏览器程序出层负载资源利率分阶段测速PaaS监控域名解析动态容器DNS系统层资源利率机器宕机硬件故障络服务器层络设备宕机资源使量网络层端到端络质量CDN可性、DNS劫持络设备监控Nginx监控10 监控体系业务痛点能成本秒杀活动，想看秒级数据，分析热点监控粒度不够原始粒度聚合性能待提升复盘上周故障，当时卡流量变成了15分钟粒度部分告警，误告时有发，“狼来了”效应查问题，平台来回切，时间就是钱性能户痛！监控数据分散信息关联度低获取数据，每个平台接返回不样效率适配成本很平台体验差异配置告警，到处找，规则和阈值都不样11 业务痛点解决思考解决更细粒度监控能：秒级能户痛点更多语SDK持，系统采集扩展部分开源产品，历史包袱重性能成本效率 HTTP拉取数据处理，可性提升遇瓶颈微观问题宏观思考计算、存储资源巨，存在冗余存在重复建设：计费、鉴权等场景之间的关系，难以维护，单个点上解决问题更多场景的监控数据，各平台需要迭代12

3、监控体系演进Raptor体化监控户：全栈（SRE、RD、PM、QA等）领域：前端、应端、系统端移动端浏览器程序动态化容器前端监控盘业务监控应监控链路监控PaaS监控应监控系统监控容器物理机虚拟机/基础设施（络设备）13 前端监控性能分析请求分析异常分析通具14 前端监控15 移动端监控多维度16 应监控服务监控事务性能请求/事件异常分析业务监控系统监控堆栈分析17 应监控调链路18 系统监控19 应监控集群链路监控20 应监控API链路监控21 监控盘统数据横向聚合运营关联告警22 1.监控体系介绍2.监控体系建设3.可观测性建设4.总结与展望录23 监控体系顶层架构设计设计原则：可并发横向：可扩展、去热点、分布式纵向：异步化、锁化可服务状态化性能服务保护、故障演练性能批量写、数据压缩、预加载体化解决案，领域建模并发可分层设计低耦合，引擎可替换采集、接、处理，严格分层性能24 系统监控架构设计25 应监控技术升级架构、存储改造接层：路由致性Hash 分析层：编码、预聚合、降采样存储层：HBASE存储压缩技术26 应监控技术升级时数据落地减少有

4、状态数据的内存存活时间27 案延伸秒级监控业务场景：分钟级监控法满配送调度实时性要求秒杀场景流量集中.持秒级，成本案复分钟级粒度 -秒级粒度(3s)28 产品升级技术型产品型技术/产品型旧版系统监控旧版盘CAT不是简单叠加Raptor升级 +融合从0到1，技术建设从0到1，产品建设技术/产品，迭代升级是升级融合系统监控盘产品户&应监控29 融合迁移主要问题采取措施迁移进度有认知盲区影响难评估内部试点，先吃狗粮对外PR，引导迁移最单位，逐步灰度初期1 - 30业务有体感进深区多形态并存打磨产品，校准核对把握节奏，业务优先存量迁移，增量收中期后期30 - 8585 -100定制化场景改造成本定制持，扩展能提供主迁移能暂保留少部分资源30 1.监控体系介绍2.监控体系建设3.可观测性建设4.总结与展望录31 可观测性建设监控体系可观测性，我们做了哪些：拥抱云原打破信息孤岛挖掘数据价值32 拥抱云原 Prometheus监控形式1：全托管服务形式2：只使远程存储33 打破信息孤岛 Metric：监控体化：完成监控数据融合，完善监控数据规范打点协议，完善基础服务

5、及设施监控数据盘统视图交互、信息汇聚 Trace：利Trace调链，完善上下游服务依赖关系 TraceId跨进程传递PaaS服务 Go版Trace SDK兼容OpenTelemetry Log：程序异常志监控系统异常信息、硬件故障信息补充 Nginx请求志分析，补充 HTTP链路拓扑利TraceId标记请求链路，并与志、指标打通（例如：前后端链路打通）34 挖掘数据价值实时告警智能告警阈值告警35 实时告警智能告警设计36 挖掘数据价值多维影响因分析微软Adtributor 清华 Squeeze37 挖掘数据价值异常根因分析指标关联根因分析38 异常根因分析图构建39 可观测建设数据输出实时数据消费PaaS服务建设：数据库治、容器弹性伸缩等告警数据推送近实时数仓数据开放Open-API运维稳定性建设：故障预警、根因定位等研发效率提升：值守发布、资源容量预测等40 1.监控体系介绍2.监控体系建设3.可观测性建设4.总结与展望录41 可观测案例实践容器的全链路可观测 Trace SDK兼容OpenTelemetry协议 K8S集成Trace SDK，弹性伸缩全链路追踪数据库全链路可观测 DAL层传递TraceId，并打通Metric指标数据库服务传递TraceId，关联服务端志提供端到端慢查询诊断联动能前后端链路打通42 前后端链路打通Metric出发43 前后端链路打通串接 Trace + Log44 未来规划与挑战兼容更多主流协议，例如：OpenTelemetry协议计算、存储资源成本，需有效控制边缘计算，前置数据聚合可观测体系的云原架构改造开源建设，任重道远 45 站在巨的肩膀上，感恩！46

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