斌哥的 Docker 进阶指南—监控方案的实现

上一篇文章中介绍了 Docker 监控目的及技术基础，本篇文章将介绍，Docker 监控方案的实现。

Docker 监控方案的实现

• 自己动手 + 开源软件
• SaaS

评价标准

• 功能

  • 信息详细程度

  • 查询的灵活程度

  • 报警 + API

• 灵活性

  • 定制

• 成本

  • 学习、开发

  • 维护

• 运维

  • 部署复杂程度

• 高可用

需要考虑的基本要素如上所示，不多述。

自己动手

• 灵活性强
• 成本高

这里的成本包括开发成本，开发成本可能包括招人和培训，开发时间和填坑时间。开发完了还需要维护成本，而且随着Docker的升级，可能还需要对metric的采集实现进行升级，以及各种bugfix。

自己动手打造监控方案

• 采集
• 存储
• 展示
• 报警（动作）

StatsD 具有以下优点：

• 简单

首先安装部署简单，且StatsD 协议是基于文本的，可以直接写入和读取，方便实现各种客户端和SDK。

• 低耦合性

StatsD 守护进程采取 UDP 这种无状态的协议，收集指标和应用程序本身之间没有依赖，不会阻塞应用，不管StatsD的状态是运行中，还是没在运行，都不会影响应用程序，应用程序也不关心StatsD是否收到数据。

• 易集成

StatsD非常容易整合其他组件，可以自己编写采集业务逻辑，发送到StatsD守护进程即可。也就是说用户的工作很简单，只需要按定义好的规则采集数据发送到Stats，然后用Graphite存储、展示，通过使用Riemann进行报警。

Tcollector

• 来源于OpenTSDB

Tcollector 是一个采集指标数据并保存到OpenTSDB的框架，你可以使用该框架自己编写采集的业务逻辑。类似StatsD，运行在客户端，收集本地的metric信息，推送到OpenTSDB。

Collectd

• System statistics collection daemon
• 存储到RRD
• 插件机制（input/output）
• 简单报警功能

Collectd即是一个守护进程，也是一个框架，类似StatsD，它性能非常好，采用C语言编写。Collectd不直接支持从Docker中取数据，但是我们可以自己编写插件来采集性能指标数据。

在4.3版本之后还支持简单的基于阈值检查的报警机制。

cAdvisor是一个用于收集、聚合处理和输出容器运行指标的守护进程。而且cAdvisor基本算是一个获取Docker性能数据的标配了吧。

一句命令就可以启动cAdvisor容器，访问8080端口即可看到性能指标数据。cAdvisor可以通过storage_driver参数将数据存到influxdb，同时也可以将metric输出为Prometheus的格式，所以很多自定义Docker监控系统都会采取cAdvisor + Prometheus 的组合。

存储TSDB

• OpenTSDB
• Influxdb
• RRDTool
• Graphite

关于时序列数据库，可以看附录中相关的介绍文章。推荐使用OpenTSDB或者Influxdb，简单对比一下各自特点如下：

• OpenTSDB

  • Java & HBase
  • 易扩展（集群功能强大）
  • 机器多，运维稍显麻烦

• Influxdb

  • Golang
  • 集群功能不太成熟
  • 有类SQL的查询语句
  • 单台即可工作

这两者都支持自由模式和多维度，非常适合用于采用tag机制的数据模式建模。
开源可视化工具

• Graphite
• Influxdb + Grafana
• Prometheus

光有数据是不够的，raw data没有任何意义，我们需要良好的可视化组件来展示数据和数据的内在意义，发挥数据的作用。

我们也可以将数据存储和展示交给其他开源软件。

如果你的数据采集和存储都是自己来完成的，只想使用一个外部的图形化界面的话，选Grafana应该没错，Grafana展现形式非常丰富，配置也很灵活。

以上，先到这里。

下一章，刘斌将为大家介绍 Docker 监控的开原方案，主流 SaaS 服务，及其特点。