如何使用 Cloud Insight SDK 实现 Druid 监控？

jopen 9年前

Druid 简介与用途

首先说明，这里所说的 Druid 并不是阿里巴巴的数据库连接池项目，而是 Eric Tschetter 创立的一个开源的分布式实时处理系统，希望为烧钱的大数据处理，提供一种更廉价的选择。为了解决查询延迟问题，使用 Hadoop 来实现交互式查询分析很难满足实时分析的需要。而 Druid 提供了以交互方式访问数据的能力，并权衡了查询的灵活性而采取了特殊的存储格式。

作为一个用于大数据实时查询和分析的高容错、高性能开源分布式系统，Druid 能够快速处理大规模的数据，并实现快速查询和分析。即使发生代码部署、机器故障以及其他产品系统遇到宕机等情况时，Druid 仍能够保持 100% 正常运行。

目前 Druid 应用最多场景是广告分析，包括互联网广告系统监控、度量和网络监控。并且 eBay 也已经计划将 Druid 用于生产环境中。

而时刻关注新技术的OneAPM 也试图对 Druid 的指标进行展示。

使用 Cloud Insight SDK 监控 Druid

Cloud Insight 根据StatsD 进行了修改，形成了 Cloud Insight SDK，可以方便用户上传自定义指标至 Cloud Insight，目前支持的数据类型有，Counters 和 Gauges, 语言仅支持 Python。

使用 SDK 前先确保自己安装了 Cloud Insight Agent，并且 Agent 处于运行的状态。

由于被监控的机器处于内网环境下，并不能与外网通讯。所以为了使用 Cloud Insight，需要部署一台主节点来接收其他机器的数据，并将数据发送至 Cloud Insight 后端。简要的配置方法如下：

修改 yum.conf，添加一行 “proxy= http://10.173.9.xx:xx”
手动在一个有外网 IP 的机器上下载了 install_agent.sh
把 install_agent.sh 拷贝到需要安装探针的机器上，运行 sudo sh install_agent.sh
手动修改 /etc/oneapm-ci-agent/oneapm-ci-agent.conf ，添加 proxy 配置
重启 oneapm-ci-agent 服务

好了，搞定这一切之后，就只需要使用 pip 来安装 SDK 了。

pip install -i http://pypi.oneapm.com/simple --upgrade oneapm-ci-sdk

Druid 脚本说明

Cloud Insight SDK 共有 Counters 和 Gauges 两种数据类型，下面结合Druid 脚本来对数据类型做一些说明。

由于用户的代码跟使用的服务比较相关，在此就不提供代码了，可以看下面示例简单了解一下。Druid 监控示例脚本如下：

# coding: utf8     from oneapm_ci_sdk import statsd     # 发送标准数据，即数值是float, int类型的数据   # statsd.gauge(metric, value, tags=None, sample_rate=1)   statsd.gauge('yaiba.test_gauge', 130.4, tags='yaiba_gauge')     # 增加数据的值   # statsd.increment(metric, value=1, tags=None, sample_rate=1)   statsd.increment('yaiba.test_inc') # +1    statsd.increment('yaiba.test_inc', 100, 'whatever', 0.7) # 增加100，采样比例是 70%     # 减少数据的值   # statsd.decrement(metric, value=1, tags=None, sample_rate=1)     # -------------   # 以上数据都是立刻发送给探针     # 批量发送   # statsd.open_buffer(max_buffer_size=50)     # statsd.close_buffer()   statsd.open_buffer()    statsd.gauge('yaiba.test_gauge', 13.4, tags='yaiba_gauge')    statsd.gauge('yaiba.test_gauge', 10.4, tags='yaiba_gauge')    statsd.gauge('yaiba.test_gauge', 130.4, tags='yaiba_gauge')    statsd.close_buffer()     # Or   with statsd as batch:        statsd.gauge('yaiba.test_gauge', 13.4, tags='yaiba_gauge')       statsd.gauge('yaiba.test_gauge', 10.4, tags='yaiba_gauge')       statsd.gauge('yaiba.test_gauge', 130.4, tags='yaiba_gauge')

Counters

Counters 是 StatsD 和 Cloud Insight SDK 最基本的一种数据类型。当调用 increment 和 decrement 时，对参数进行自增或自减。如：

statsd.increment('yaiba.test_inc')

是将 yaiba.test_inc 这个指标的数值自增 1 。 increment 方法可以包含 4 个参数： metric_name 、 stepping 、 metric_tags 、 sample_rate 。如：

statsd.increment('yaiba.test_inc', 100, 'whatever', 0.7)

是将 yaiba.test_inc 这个指标的数值自增 100 ，并且标签信息为 whatever ，而采样率为 0.7.

采样率

Cloud Insight SDK 通过 sample_rate 参数来设置采样率。假设 sample_rate=0.1 ：

在采集周期 30 s 内，只采集 10% 的数据。也就是说，调用了 10 次 increment，只自增了一次 Metric。

在数据量较大的情况下，可以确保采样的高效。

statsd.increment('page.views', sample_rate=0.1)

采样率会传递至 Agent，所以最终发送的数值，为计算采样率后的真实数值。同样，decrement 和 increment 一样，使用相同的参数。

statsd.decrement('some.other.event')    # Decrease the counter by 5, 15% sample.    statsd.decrement('some.third.event', 5, rate=0.15)

Gauges

Gauges 是连续型的数据类型，也就是说，当我们第一次赋值后，该 Metric 表现在图表上，会是一条于 X 轴平行的直线；直到再次为该 Metric 赋了一个不同的值。

Gauges 可以用来度量一些已经计算过的数值，如 WebSockets 的有效链接数；而系统目前登录的用户数，则在每次用户登录时，调用 Counters 中的 increment 比较适合。

Gauges 支持 4 个参数，分别是 metric_name 、 metric_value 、 metric_tags 和 sample_rate ，如：

statsd.gauge('yaiba.test_gauge', 13.4, tags='yaiba_gauge')

是将 13.4 赋值给 yaiba.test_gauge 这个指标，并添加了 yaiba_gauge 这个标签信息。