本文来源  高效运维（ID：greatops）

讲师简介

孙佳林

• 美团点评基础架构部

本文将围绕上述三个方面，来介绍美团点评万亿数据量下的实时监控平台CAT。

1. CAT介绍

这里细分为两个端监控：用户端监控和服务端监控。

用户端监控是从用户角度监控服务请求是否正常，覆盖了美团点评几乎所有APP包括浏览器端项目，提供了近实时用户端多维数据分析，立体式监控功能。

服务端监控是从服务本身角度监控是否健康，在基础架构中间件框架（MVC框架，RPC框架，数据库框架，缓存框架等，消息队列，配置系统等）深度集成，为美团点评各业务线提供系统丰富的性能指标、健康状况、实时告警等。

面临的问题有：

• 用户端监控。需要了解用户最真实的使用情况，比如打开美团外卖体验如何，主要表现有打开速度、加载流畅度等。

• 服务端监控。异常发现和根因定位，性能瓶颈在哪里？线上运行的系统指标是否正常？很多情况下，系统指标正常，并不代表应用是健康的。

• 运维运营。清楚了解服务的QPS及响应时间等核心指标，并根据这些指标来做相应的降级、扩容、缩容等操作。

用户端监控主要阐述三个方面：

• 用户端大盘

• 用户访问监控

• 用户资源监控

这是用户端大盘，对于分析整体的SLA数据是非常有帮助的，通过它我们能知道全国用户使用情况。曾经有些偏远地区网络稍微差一点，一段时间的成功率非常低，通过大盘可以很快定位和发现。

仅仅有整体数据是不足的，如果某一个时间里出现了显红的地区，我们需要知道是哪个接口出问题导致，可以通过用户访问监控来分析。用户访问监控有很多维度，比如返回码、请求来源APP、网络类型、平台类型、APP版本等等。

用户资源监控与上面的用户访问监控类似的，这里不再详细展开。

• 服务端监控指标有：性能指标、异常指标、系统指标、业务指标和调用链路。想象一个场景，用户打开APP加载比较慢，假设是后端服务返回影响了用户体验，那么要定位这个问题，往往要多个环节去排查。

• 如果是请求到达服务端后的响应较慢，可能伴随着请求超时异常，我们可以分别排查性能指标、异常指标的报表数据和趋势图，这些指标都是可以到机器维度的。对于出现异常的请求，会有一条调用链路与之关联，点开调用链路，可以看到详细的调用情况，以及每一步的耗时，对于我们分析哪一环节出现问题，起到关键作用。

• 业务指标是统计到集群粒度，关心整个服务宏观的业务表现。

Transaction监控一段代码运行情况：运行次数、QPS、错误次数、失败率、响应时间统计（平均响应时间、Tp分位值）等等。监控维度为时间、项目、机器、第一级指标名Type、第二级指标名Name。

点开show可以查看各个指标的分钟级趋势数据，包括响应分布、每分钟访问量、每分钟平均响应时间、每分钟成功率等。

异常大盘可以让我们快速发现目前哪些服务出现大量异常，并能按照每个部门的范围查找出现问题最多的服务。

Problem记录整个项目在运行过程中出现的问题，包括一些异常、错误、访问较长的行为。Problem报表是由logview存在的特征整合而成，方便用户定位问题。常见做法，是把异常写到机器日志文件，出现问题后，需要登陆机器进行日志排查。而Problem报表可以列出异常名称和堆栈明细，效率提高了很多。如下图，是一个请求异常的调用链路明细。

系统指标：客户端定期每分钟向服务端汇报当前运行时候的一些状态。

• JVM相关指标

• 内存队列长度

• 线程执行状态

• 数据库连接池指标

业务指标支持多维度的标签，比如订单指标，可以额外加上来源、渠道等标签，这样当出现问题时候，可以根据来源、渠道等多种选择条件来看业务指标，分析问题出现在哪个渠道。

CAT已经在基础架构中间件框架深度集成，业务接入基础架构部提供的组件后，大部分的中间件的打点就默认存在了。此外CAT还提供了丰富的API，供业务结合自己的业务场景，进行自定义的埋点，这些埋点在分析微观性能问题时，往往非常关键。

2. 架构演进

随着业务规模的增长，CAT监控流量也呈现了指数级的增加。过去几年，我们不断进行技术和架构演进，接下来与大家一起回顾下我们的演进过程。

处理能力

处理能力：

• 纵向，性能优化，消息采样聚合

• 横向，水平扩容

这是2015年的架构，存在问题：

• 需要配置CAT服务端路由信息

• 本机维护，维护成本较高

• 修改重启才能生效

一个应用直接连接一个CAT服务器，水平扩容不够优雅。

架构的改进，去除本机配置依赖，动态负载均衡策略和路由实时生效，便于水平扩容，解决横向的问题。

通信能力

北京侧机房业务流量接入CAT，而CAT部署在上海侧机房，所有的监控数据输入都集中在上海侧机房，北上跨机房专线是宝贵资源，专线压力比较大，对于成本和风险控制都是不利的。

接下来在北京侧机房扩容CAT服务器，监控数据的上报不再跨机房，数据输出落地还是会跨机房。落地有两部分数据：一部分是监控统计数据，一小时一次集中写到数据库；

另一部分是原始消息数据（比如调用链数据、堆栈日志），处理逻辑是异步写本地磁盘，每小时一次集中异步写到HDFS。两部分数据落地，都会导致每小时有一次集中的流量跨机房写入，造成带宽固定周期的流量抖动。

接下来异地部署数据库和HDFS，将异地的存储落地控制在机房内部，解决跨机房流量抖动问题，同时避免数据查询跨机房、跨地域，也利于降低数据查看平均延时。

面对海量监控数据，准确地统计全量数据是有挑战的。譬如一百个请求，打开了一百次同样的页面，在减少数据采集的同时，如何保证统计到的数据（响应时间、请求数、TP线等）是准确的？

我们通过同类数据批量上报、采样聚合、支持增量计算、自定义序列化格式等方式，将数据量得到有效降低，同时保证基本的调用链路不丢失、监控数据准确。

存储能力

所有的监控消息，CAT消费引擎会实时分析得出监控报表数据，需要足够容量的存储能力作支撑，存储上我们做了分库分表来确保容量和查询效率。

CAT中监控数据，均是基于一小时报表形式存储在数据库中。随着业务需求的丰富化，这种存储对于跨多个小时的查询是不太合适的。我们在保留报表模型的基础上，引入了ES存储，将需要大量跨小时查询的指标，演进到ES存储模型，将一部分数据计算和存储能力下放到MQ的消费端。

计算架构1.0，将所有数据放在内存里面，一小时落地一次。这么设计优势是访问当前小时的数据非常快，相当于访问一个缓存服务；劣势包括：内存消耗占用多、计算压力较大、高可用性差。在计算架构2.0里，将报表和指标进行区分，指标数据序列化为通用模型写入Kafka，消费者对指标数据进行二次聚合、批量处理、削峰存入ES中。

上图是告警服务的原始架构。存在的问题如下：

• Pull模式，单机服务，无法水平扩展。

• 误告率高，发布、机器宕机受影响。

• 通用性较差，大量重复开发。

• 告警策略单一。

• 告警不及时。

告警服务架构的演进，能保证高可用性和可扩展性。这里引入了Kafka，所有数据全部统一模型到消息队列，并加入元数据信息标识消息的完整度。原本的告警策略单一，引入新的架构之后，可以更加灵活，如多条件组合、告警信息消费，下游服务消费告警后进行弹性扩容、降级熔断等。

3. 开源社区

在2018年10月份的发布了CAT2.0版本，有一些显著的更新：

• Java依赖精简，客户端对于陈旧框架的依赖进行了去除，更加精简。

• 支持多语言客户端。如c/c++、python、Golang等。

• 采样可补偿全量。

CAT新版存储做了很多的优化，感兴趣的可以阅读源码，这里不展开讲解。

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