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微服务监控的原因

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  • 问题定位:在微服务架构中,客户端(如 PC 端、APP 端、小程序等)请求后台服务需经过网关再路由到各个微服务,服务间可能存在多链路调用。当某一微服务挂掉时,在复杂的调用链路中难以迅速确定是哪个微服务出现问题。例如,PC 端查询数据可能经过网关、多个微服务最终到数据库,若其中服务 K 挂掉,很难直接定位到它。
  • 性能分析:若服务链路中某个接口响应时间较长(如超过两秒),由于涉及多个微服务,很难快速判断是哪个服务的接口导致的性能问题。比如,在一个链路中,服务 H、服务 K 到 MySQL 的调用过程中,如果接口响应慢,难以确定是服务 K 等哪个环节出现问题。
  • 服务关系:微服务之间可能会进行远程调用,在项目规模较小时,人工或许还能理清服务间的关系,但当项目足够大,微服务数量达到上百个甚至上千个时,靠人工维护服务之间的调用关系就变得不现实。例如,服务 A 调用服务 G、H,服务 H 又调用服务 K,服务 D 也调用服务 K 等复杂关系,大规模项目中难以人工梳理。
  • 服务告警:当服务链路出现问题时,需要能够及时知晓是哪个服务出现问题,以便快速响应和处理,这就需要有相应的告警机制。比如服务 K 出现问题时,应能迅速得到通知。

常见服务监控工具

  • Spring Boot - admin:可监控普通微服务的状态信息,但功能相对单一,在实际应用中较少采用。
  • Prometheus + Grafana:是比较全面且功能强大的监控工具,但存在搭建过程复杂的问题。
  • Zipkin:作为 Spring Cloud 推荐的链路追踪工具,其与代码存在耦合关系,因此不再使用。
  • SkyWalking:是一个分布式系统的应用程序性能监测工具(APM 工具),具有完善的链路追踪能力。在一些项目中会直接采用它进行监控。

SkyWalking 基础概念

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  • 服务(Service):每个微服务都可看作一个服务,如 user-serviceorder-service 等,网关也属于服务范畴。
  • 端点(End point):指服务对外暴露的功能接口,例如 api/user/login 等接口就是端点,是服务与外部交互的关键部位。
  • 实例(Instance):也称为物理机,一个微服务部署到不同的服务器上就会产生不同的实例,如 user service 部署到 200.100 和 101 等不同 IP 的服务器上,这些就是不同的实例,数据库也可看作一个实例。

SkyWalking 功能演示

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  • 仪表盘(Dashboard)

    • 展示已集成 SkyWalking 的微服务信息,如黑马 news app 网关、article、user 等微服务。
    • 呈现慢服务、不健康服务及慢接口排名,例如文章服务可能在慢服务和慢接口排名中较为靠前,通过这些信息可快速定位出性能较差的微服务和接口,为后续优化提供方向。
  • 追踪性能分析(Tracing Performance Analysis)

    • 能够分析接口加载耗时情况,如 api/v1 接口经过网关和文章服务的时间,通过不同颜色区分各服务的加载时间,如紫色代表网关加载时间,蓝色代表文章服务加载时间。
    • 可以定位问题所在,比如发现是 spring mvc 方法导致接口慢,可进一步查看代码分析原因,还能展示数据库连接相关信息及查询的 SQL 语句,辅助分析性能问题。
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  • 拓扑图(Topology Graph):清晰呈现服务间调用关系,包括与数据库(如 MySQL、Redis)的调用关系,并且会将不健康的服务标红,方便直观了解服务架构健康状况和服务间的依赖关系,即使在服务数量较多的情况下也能清晰展示。

  • 告警(Alerting)

    • 具有默认告警规则,如过去十分钟内三分钟内服务平均响应时间超过一秒且超过三次,或过去十分钟内服务成功率低于 80%达两次等情况就会触发告警。
    • 支持自定义告警规则,且告警信息可通过多种方式(如发送邮件、短信、对接企业微信或钉钉)通知开发负责人,确保问题能及时被处理,保障线上服务的正常运行。

面试题回答思路

  • 首先表明采用 SkyWalking 对微服务进行监控。
  • 介绍 SkyWalking 的功能,包括它能够监控接口、服务和实例的状态,例如在压测等场景下可快速定位出慢的服务和接口,并对其进行分析和优化;强调其报警功能,当项目上线后,若出现问题可及时通知相关负责人,通过短信或邮件等方式,确保线上服务稳定运行。
http://www.zhongyajixie.com/news/17542.html

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