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采集方法使用频率从高到低依次是读取 /proc目录、执行命令行工具、远程黑盒探测、拉取特定协议的数据、连接到目标对象执行命令、代码埋点、日志解析。

读取 /proc目录

/proc是一个位于内存中的伪文件系统，而在该目录下保存的不是真正的文件和目录，而是一些“运行时”信息，Linux 操作系统层面的很多监控数据，比如内存数据、网卡流量、机器负载等，都是从 /proc中获取的信息。
内存总量、剩余量、可用量、Buffer、Cached 等数据都可以轻易拿到。当然，/proc/meminfo 没有使用率、可用率这样的百分比指标，这类指标需要二次计算，可以在客户端采集器中完成，也可以在服务端查询时现算。内存相关的指标都是 Gauge 类型的。要是不明白什么是Gauge类型，可以参考《监控基本概念》。

执行命令行工具

这种方法调用一下系统命令，解析输出就可以了。比如我们想获取 9090 端口的监听状态，可以使用 ss命令ss -tln|grep 9090，想要拿到各个分区的使用率可以通过df命令 df -k。但是这个方式通用性不好，性能也不好。
就拿ss来说明，不是所有的操作系统都安装了ss，每个Linux发行版的ss版本可能不一致，这样的话就会不好解析输出结果，另外这还需要开启ss一个进程，影响了性能。

远程黑盒探测

典型的手段有HTTP、ICMP和TCP等三种。
ICMP协议，我们可以通过Ping工具做测试，在Linux执行ping -c 3 www.baidu.com可以得到如下图的结果：

这里我们使用 Ping 工具向 Baidu 发了 3 个数据包，得到了多个指标数据。

丢包率：0%
min rtt：29.322
avg rtt：29.574
max rtt：29.921
ttl：52

监控采集器和手工 Ping 测试的原理是一样的，也是发几个包做统计。不过有些机器是禁 Ping 的，这时候我们就可以通过 TCP 或 HTTP 来探测。对于 Linux 机器，一般是会开放 sshd 的 22 端口，那我们就可以用类似 telnet 的方式探测机器的 22 端口，如果成功就认为机器存活。

对于 HTTP 协议的探测，除了基本的连通性测试，还可以检查协议内容，比如要求返回的 status code 必须是 200，返回的 response body 必须包含 success 字符串，如果任何一个条件没有满足，从监控的角度就认为是异常的。

黑盒监控是把监控对象当成一个黑盒子，不去了解其内部运行机理，只是通过几种协议做简单探测。

拉取特定协议的数据

这是白盒监控的方法。白盒监控收集能够反映监控对象内部运行健康度的指标。但是监控对象的内部指标，从外部其实是无法拿到的，所以它的指标，需要监控对象自身想办法暴露出来。最典型的暴露方式，就是提供一个 HTTP 接口，在 response body 中返回监控指标的数据，比如 Elasticsearch 的 /_cluster/health接口；比如 RabbitMQ，访问/api/overview 可以拿到 Message 数量、Connection 数量等概要信息；再比如 Kubelet，访问/stats/summary可以拿到 Node 和 Pod 等很多概要信息。
不同的接口返回的内容虽然都是指标数据，但是要推给监控服务端，还是要做一次格式转换，比如统一转换为 Prometheus 的文本格式。要是这些组件都直接暴露 Prometheus 的协议数据就好了，使用统一的解析器，就能大大简化监控采集逻辑。
这种拉取监控数据的方式虽然需要做一些数据格式的转换，但并不复杂。因为目标对象会把需要监控的数据直接通过接口暴露出来，监控采集器把数据拉到本地做格式转换即可。

连接到目标对象执行命令

目前最常用的数据库就是 MySQL 和 Redis 了，拿这两个数据库举个例子。
连接到MySQL命令行之后，可以执行show global status like '%onn%';来看一下相关数据：

Threads_connected 表示当前有多少连接，Max_used_connections 表示曾经最多有多少连接，Connections 表示总计接收过多少连接。

Redis 也是类似的，比如我们通过 redis-cli 登录到命令行，执行 info memory 命令，就可以看到很多内存相关的指标。

127.0.0.1:6379> info memory
# Memory
used_memory:1345568
used_memory_human:1.28M
used_memory_rss:3653632
used_memory_rss_human:3.48M
used_memory_peak:1504640
used_memory_peak_human:1.43M
used_memory_peak_perc:89.43%
used_memory_overhead:1103288
used_memory_startup:1095648
used_memory_dataset:242280
used_memory_dataset_perc:96.94%

代码埋点

所谓的代码埋点方式，是指应用程序内嵌一些监控相关的 SDK，在请求的关键链路上调用 SDK 的方法，告诉 SDK 当前是个什么请求、耗时多少、是否成功之类的，SDK 汇总这些数据并二次计算，最终推给监控服务端。

日志解析

很多程序可能是外采的，我们没法修改它的源代码，这时候就要使用日志解析的方式了。一般程序都会打印日志，我们可以写日志解析程序，从日志中提取一些关键信息，比如从业务日志中很容易拿到 Exception 关键字出现的次数，从接入层日志中很容易就能拿到某个接口的访问次数。

此文章为9月Day 20学习笔记，内容来源于极客时间《运维监控系统实战笔记》。