拓扑监控包含数据源和全部拓扑流程，须要用户本身去整顿和构建，更新的时刻就可以或许知道这个器械依附谁、是否依附线上办事，如不雅半途停的话会造成机械故障。营业监控的话，第一个就是Topic Lag，Topic Lag每一个波动都是不一样的，用这种方法监控会频繁报警，90%的中位数都是落在80—100毫秒范围内，就可以监控到全部范围。
- –env TZ=Asia/Shanghai
- –volume /etc/localtime:/etc/localtime:ro
- –env JAVA_TOOL_OPTIONS=”-Dfile.encoding=UTF-8 -Duser.timezone=PRC
容器监控上存眷以下三方面：
Google cAdvisor足够有效
- mount rootfs可能导致容器删除掉败 #771
- –docker_only
- –docker_env_metadata_whitelist
Statsd + Watcher
- 基于Graphite的切切级指标监控平台
Nagios
临时文件
- java.io.tmpdir=/mnt/mesos/sandbox
- spark.local.dir=/mnt/mesos/sandbox
容器这一块比较简单，应用Docker并合营Mesos，再把Marathon的ID抓掏出来就可以了。我们这边在实践的过程发明一个问题，因为Statsd Watcher轻易出现问题，你直接用Docker的时刻它会报一些缺点出来，这个问题就是Statsd Watcher把路径给挂了的原因。今朝我们平台就曾碰到过一次，社区琅绫擎也有人曝，不过复现率比较低。用的时刻如不雅发明这个问题把Statsd Watcher直接停掉落就好。指标的话，每台机械上放一个statsd再发一个后台的Worker，报警平台也是这个。
其拭魅针对Docker监控的话，照样存在着一些问题：
基本监控压力
- 数据膨胀
- 垃圾指标增多
- 大年夜量的通配符导致数据库压力较高
单个义务的容器生命周期
- 宣布
- 扩容
- 异常退出
起首主如果监控体系压力比较大年夜。本来监控虚拟机时都是针对每一个虚拟机的，只要虚拟机不删的话是经久报告请示，指标名固定，但在容器中这个器械一向在变，它在这套体系下用指标并在本地之外建一个目次存文件，所以在这种存储机制下去存容器的指标不合适。重要问题是数据膨胀比较厉害，可能一个容器会起名，起名多次之后，在Graphite那边对应了有十多个指标，像这种都是预生成的监控文件。比如说定义每一秒钟一个数据点，要保存一年，这个时刻它就会根据每年有若干秒生成一个RRD文件放那儿。这部分指标如不雅按照现有标准的话，可能容器的生命周期仅有几天时光，不实用这种机制。测试雷同的指标量，公司存储的方法相对来说比Graphite好一点。因为Graphite是基于文件体系来做的，第一个优化指标名，目次要转存到数据库里做一些索引加快和萌芽，然则因为容器这边相对通配符比较多，不克不及直接得知具体对应的ID，只能通配符萌芽做聚合。因为经久的通配符在字符串的索引上照样易于应用的，所以如今算是折中的做法，把一些常用的萌芽结不雅、目次放到里边。
另一个是容器的生命周期。可以做一些审计或者变革的版本，在Mesos层面基于Marathon去监控，发明这些状况后打上标记：当前是哪一个容器或者哪一个TASK出了问题，对应扩容和记录下来。还有Docker本身的问题，如许后面做全部记录时会有一份比拟较较完全的TASK-ID。
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本文标题：去哪儿网基于Mesos和Docker构建私有云服务实践
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