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系统资源监控

介绍​

系统资源监控是分布式系统可观测性的重要组成部分，它帮助我们了解应用程序运行时的资源消耗情况。通过监控CPU、内存、磁盘I/O和网络等关键指标，我们可以：

  1. 识别性能瓶颈
  2. 预测资源需求
  3. 及时发现异常情况
  4. 优化资源分配

在Jaeger的上下文中，系统资源监控可以与分布式追踪数据关联，提供更全面的系统健康状况视图。

关键监控指标​

1. CPU使用率​

CPU使用率是最基础的系统指标之一，表示处理器处理任务的繁忙程度。

监控示例​

go
package main

import (
    "github.com/shirou/gopsutil/cpu"
    "time"
)

func main() {
    // 获取CPU使用率
    percent, _ := cpu.Percent(time.Second, false)
    println("CPU使用率:", percent[0], "%")
}

输出示例:

CPU使用率: 23.5 %

2. 内存使用情况​

内存监控包括已用内存、可用内存、交换空间使用情况等。

内存类型
  • 物理内存: 实际安装在机器上的RAM
  • 虚拟内存: 物理内存+交换空间(swap)

3. 磁盘I/O​

磁盘监控关注读写速度、IOPS(每秒输入输出操作数)和磁盘空间使用情况。

bash
# Linux下查看磁盘使用情况示例
df -h

4. 网络流量​

网络监控包括带宽使用、连接数、数据包错误率等。

Jaeger 中的资源监控集成​

Jaeger本身不直接收集系统指标，但可以与Prometheus等监控系统集成：

  1. 配置Prometheus收集系统指标
  2. 在Jaeger UI中展示相关指标
  3. 关联追踪数据与资源使用情况

示例配置​

yaml
# prometheus.yml 示例配置
scrape_configs:
  - job_name: 'node'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100']  # node-exporter地址

实际应用案例​

场景: 电商网站大促期间性能问题排查

  1. 发现订单处理延迟增加
  2. 通过Jaeger追踪发现某些服务响应变慢
  3. 查看对应时间段的系统资源监控
  4. 发现某节点内存使用率持续高于90%
  5. 结论: 内存不足导致频繁GC，影响性能
  6. 解决方案: 垂直扩展(增加内存)或优化内存使用

总结​

系统资源监控是:

  • 性能优化的基础
  • 容量规划的依据
  • 故障排查的重要线索

将资源监控与分布式追踪结合，可以提供更全面的系统视图，帮助我们更好地理解和优化分布式系统。

延伸学习​

  1. 实践练习:

    • 在本地环境中部署node-exporter
    • 配置Prometheus收集指标
    • 在Grafana中创建资源监控仪表盘

  2. 推荐工具:

    • Prometheus + Grafana (监控与可视化)
    • node-exporter (系统指标收集)
    • cAdvisor (容器监控)

  3. 进阶主题:

    • 自动化告警配置
    • 基于机器学习的异常检测
    • 容量预测与自动扩展