网站可靠性工程技术与管理（SRE）
分布式系统监控中的数据聚合
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《SRE》这本书有两章讲监控分布式系统，分别是第 6 章《Monitoring Distributed Systems》和第 10 章《Practical Alerting from Time-Series Data》。第 6 章讲的是原则，第 10 章讲了一些 Borgmon 的使用细节，题图来自这一章。本文想具体谈谈监控数据的聚合，这在书上一笔带过。破题假如一个银行有两个服务窗口，顾客在窗口一办理业务平均花 5 分钟，在窗口二花 10 分钟，一天下来，问所有顾客办理业务平均花多少时间？简单的算术平均数是 7.5 分钟，这是错的，正确的算法应该用调和平均数，2/(1/5 + 1/10) = 6.67 分钟。直观解释：在一个小时内，窗口一办理了 12 个业务，窗口二办理了 6 个业务，所以平均每个业务办理时间为 60*2 / (12+6) = 6.67 分钟。分布式系统也是一样，从多台机器采集的数据很多时候不能简单地用算术平均来汇总。
系统规模这里的系统不是指整个 google，而是其中某一个业务，例如（某一类） 。硬件方面，整个系统部署在全球十几二十个数据中心（书上叫 cluster），每个大洲（亚欧美）都有4个以上的数据中心，在每个数据中心占用几百上千台机器，系统的总“占地面积/footprint”有上万台机器。软件方面，每个数据中心部署一套 serving stack。每个 serving stack 有多个 serving jobs，每个 serving job 有多个 serving tasks，也叫 replicas （题图中叫 application tasks，它没有区分 serving jobs），每个 task 就是一个进程。同一个 serving job 运行的是同一个可执行文件（binary）。serving stack 有 10 来个关键的 serving jobs，每个关键 serving job 有几百上千个 tasks。一个 serving stack 总共有几千上万个 tasks（进程），运行在数据中心那几百上千台机器上，每台机器运行若干个 tasks。task 运行在哪台机器是由 Borg 自动调度的。不同数据中心的 serving stack 结构大体相同，区别在于容量不同，换句话说， serving jobs 相同，但 task replicas 不同。任何单个 task 或机器坏掉，不应该影响服务，也不需要人工介入。
这么大规模的系统，单独看任何一个serving task 都无法了解系统的当前状况，因此我们需要把监控数据聚合起来，这篇文章主要谈的就是如何聚合。四个最主要的指标第 6 章《监控分布式系统》提出了四个最基本的监控指标：
[*]流量（traffic），对于 Web 服务，通常是每秒 HTTP 请求数；对于 RPC 服务，通常是每秒调用数。
[*]延迟（latency），完成一次请求所花的时间（毫秒）。
[*]错误率（errors），例如每秒失败的请求数，或者错误率（error ratio），失败的请求占总请求数的比例。
[*]饱和度（saturation），或者叫使用率（utilization），指的是系统的“热度”，数字越高，系统越热，通常延迟也会随之加大。通常是个百分比（0~100 算正常，高于 100 算过载），等于当前资源使用量除以资源配额。对于请求响应式的服务，utilization 大体正比于流量，当 utilization 达到 100 时的流量即是系统的容量（capacity）。
这些监控指标适用不同的聚合算法，用错了聚合算法会得到错误的汇总数据，简单的说是平均和加权平均的区别。
采集数据服务进程通过某种方式 一些内部指标（metrics），然后监控程序会定期（比如 1 分钟）采集所有服务进程的 metrics，采集得到的数据都有时间戳。所谓“聚合”，就是根据 serving tasks 的原始数据算出那个 serving job 的数据，最简单的例子：知道每个 task 的流量，那么 job 的流量是 tasks 流量之和。这里有两点值得注意：
[*]服务器应该 原始计数值，而不是其导数。比如服务进程有一个 int64_t requests，记录从启动到现在一共响应了多少个请求，服务进程每收到一个请求就把 requests 递增1。这个 requests 要 给监控系统，监控系统会定期采集这个数值，存到时间序列 task:requests 中。当然，服务进程重启的话，requests 会归零，监控系统应该对此有准备。服务器不需要对监控系统 “过去一秒钟内服务了多少个请求”。
[*]采样率。采样率太低的话，一些尖峰就被平滑掉了。举个例子，假如负载均衡的反馈控制回路（feedback loop）陷入了振荡（oscillation），系统的流量以较短的周期剧烈波动，而振荡周期小于监控系统的采样周期，那么从监控的流量图上是看不出振荡的，还以为系统运行平稳，而实际上系统在每个振荡周期的流量波峰都处于超载状态，使得错误率攀升。根据 Nyquist 采样定理，监控系统的采样率至少要大于振荡周期的 2 倍，才能从监控的时间序列图上看出振荡来。
定期采集几千上万个服务进程的指标不是一件轻松的活，监控系统本身的伸缩性也要够好，才能监控上千台机器上万个进程的 serving stack。第 10 章提到了 sharding 的办法，题图正是这一做法的示意。三种数据类型在讲数据聚合之前，先了解三种基本的数据类型，它们适用不同的聚合算法。这里我推荐先阅读 RRDtool - tutorial，这算得上是监控的始祖。这篇 tutorial 介绍了 Counter 和 Gauge 这两种类型，其中 Counter 就是我们下文提到的 Rate，但漏掉了另一个重要的 Ratio 类型。
[*]Rate，速率。例如流量（请求/秒），一般采集的是计数值（counter），对时间求导得 rate。用中学物理来类比，服务进程好比提供的是里程（distance），监控系统根据采样的数值和采样时间算出速度（speed）。对从多个 tasks 采集的 rate，通常 mean/max/min/sum 都是有意义的。
[*]Ratio，比率。比如 latency 和 error ratio，这是值得特别注意的一个类型，在聚合的时候要分子分母分别聚合，再相除。对多个 task 的 ratio， 通常 max/min 是有意义的，但是 mean/sum 无意义。拿服务进程的延迟来说，假如一个 serving job 有两个 tasks，task 1 的流量是 10 请求/秒，延迟是 10ms，task 2 的流量是 100 请求/秒，延迟是 20ms。我们知道“请求/秒”是 rate，可以相加，那么该 serving job 的总流量是 110 请求/秒。但是，该 serving job 的评价延迟该怎么算呢？简单的算术平均 (10+20)/2 = 15ms 是错的，正确的算法是 (20*100 + 10*10) / 110 = 19.1 ms。对于 error ratio 也是如此，两个 task 的 error ratio 分别是 0.0001 和 0.0002，那么 serving job 的 error ratio 很可能不是简单的平均数 0.00015，而是跟这两个 task 的流量有关。
[*]Gauge，刻度。比方说进程的 heap size（MB），每个服务进程的 data freshness（秒），job utilization 等等。通常 mean/max/min 是有意义的，sum 不一定有意义（想想温度，10 台机器的温度的平均值、最大值、最小值是有意义的，但温度之和就没意义了）。
如果 serving job 有 500 个 tasks，把 500 条线画在 dashboard 上将会是很壮观的一个数据带，我们一般想要一个汇总的数据，这就涉及数据聚合。数据聚合(aggregate)
有了从某个 serving job 的每个 task 采集的数据，如何算出 job 级别的数据呢？下面对各种类型分别讨论。Rate 的聚合是很容易，在第 10 章举了例子，书上用 dc 前缀是因为 serving job 在每个 serving DC 有一份部署。2ab60bf6848b035ebfc7db96894defd6_b.png注意 task:request:rate 是一个完整的变量名，其中前后的 task 和 rate 是纯粹是命名习惯，没有强制性。以下伪代码示例假定读者已经读过第 10 章，了解 Borgmon rules 的初步写法，并且省略了 variable 的 labels。
假如从 task 采集的原始数据是 task:requests，那么我们定义 task 流量为其导数：task:requests:rate = rate(task:requests)相应的 job 级别的聚合数据是简单对同一 job 的所有 tasks 求和：dc:requests:rate = sum(task:requests:rate)书上用 dc 前缀是因为 serving job 在每个 serving DC 有一份部署。平均每个 task 的流量：dc:requests:mean_rate = mean(task:requests:rate)
注意，dc:requests:rate 是先 rate 后 sum，不能是先 sum 后 rate，也就是说以下写法是错误的：// WRONGdc:requests:rate = rate(sum(requests))
原因是如果有 task 运行几天之后重启，其 requests 会归零，这就造成 sum(requests) 有较大负向波动，相应的 dc:requests:rate = rate(sum(requests)) 也就不准确了。如果用正确的算法，rate(requests) 会正确应对归零，那么 rate(requests) 会是 0，dc:requests:rate = sum(rate(requests)) 不会有波动。Gauge 的聚合更容易，比如说对于服务进程的内存使用量：task task:memory 这个指标，单位可以是 MB。job 总内存使用量：dc:memory:sum = sum(task:memory)平均每个 task 的内容使用量：dc:memory:mean = mean(task:memory)内存使用最多的 task：dc:memory:max = max(task:memory)
最难的是 Ratio 的聚合。以 latency 为例，首先，我们要求服务进程不只 一个数值，而应该 两个数：latency_numerator，latency_denominator 分别是分子和分母。每当完成一个请求，求出所花时间为 latency 毫秒，那么latency_numerator += latency;// 分子加 latencylatency_denominator += 1; // 分母加 1
监控系统采集每个 task 的 latency_numerator 和 latency_denominator，保存在 task:latency_numerator 和 task:latency_denominator 在两个时间序列中。
// 先分别算出分子和分母的 rate：task:latency_numerator:rate = rate(task:latency_numerator)task:latency_denominator:rate = rate(task:latency_denominator)// task 的 latency 可以定义为两个 rate 之比：task:latency:ratio = task:latency_numerator:rate / task:latency_denominator:rate// 然后算出分子分母 rate 之和：dc:latency_numerator:rate = sum(task:latency_numerator:rate)dc:latency_denominator:rate = sum(task:latency_denominator:rate)// job 的 latency 可以定义为两个 sum 之比：dc:latency:ratio = dc:latency_numerator:rate / dc:latency_denominator:rate
为什么要这么复杂？因为只有这样才能正确聚合。读者可以找一些数据代入计算一下，应该就能明白。
全球聚合全球聚合由 global borgmon 完成，它会采集每个 DC 的 borgmon 的 dc:* 变量。Rate，以全球流量为例：global:requests:rate = sum(dc:requets:rate))// 注意 mean(dc:requets:rate) 没有意义
Gauge，以全球内存使用量为例：global:memory:sum = sum(dc:memory:sum)global:memory:max = max(dc:memory:max)// 注意 mean(dc:memory:sum) 和 mean(dc:memory:mean) 没有意义
Ratio，以全球延迟为例：
// 先定义分子和分母global:latency_numerator:rate = sum(dc:latency_numerator:rate)global:latency_denominator:rate = sum(dc:latency_denominator:rate)// 最后算出 latencyglobal:latency:ratio = global:latency_numerator:rate / global:latency_denominator:rate
这里大家明白为什么前面要定义 dc:latency_numerator:rate 和 dc:latency_denominator:rate 了吧？直方图的聚合对于数据的分布，一般采用直方图聚合，比如要想知道整个 serving job 的 95 percentile 延迟是多少毫秒，取每个 task 的 95 percentile 延迟的平均数是错的。正确的是把直方图的每个 bucket 分别加起来，再找出 95 percentile 在哪里。限于篇幅，这里就不举例了。不要只看聚合后的数据有时候，从聚合之前的 task 级别数据能帮我们找出 outliers，能更快地定位问题。这要求可视化工具能支持同屏显示几百上千条数据曲线。虽然现在很多开源监控工具的界面很 fancy，能输出这么多数据点的曲线而不崩溃或失去响应恐怕不多见吧。
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