你好，我是袁武林。
前面的大部分课程，我基本都是围绕“如何开发和设计一个IM系统”的技术点，来进行分析和讲解的，但在实际项目的工程落地实践中，IM系统的监控和保障也是极其重要的一环。
只有通过对消息收发链路的监控，我们才能够实时地了解到链路是否可用，后端服务是否足够健康；如果监控体系不够完善，我们的业务即使上线了，也是处于“蒙眼狂奔”的状态。所以，我们要在工程上线时有一个“服务上线，监控先行”的意识和原则。
今天，我们就一起来聊一聊，消息收发链路中监控体系搭建的问题。
在IM场景中，常见的监控模式大概可以分为两种：一种是基于数据收集的被动监控，一种是基于真实探测的主动监控。下面我们来分别看一下这两种监控模式的实现细节和区别。
“基于数据收集的被动监控”，应该是我们日常开发保障中，最常见的服务和系统监控方式了。
一般来说，被动监控可以粗略地分成几个子类型：系统层监控、应用层监控及全链路Trace监控。
系统层监控是整个监控体系中最基础的监控方式，一般来说，它主要监控的是操作系统维度的一些核心性能指标。
举个例子：我们要对上线的业务进行监控，可以通过Nagios、Zabbix等类似的系统监控工具，来实时收集机器相关的性能数据，如CPU、内存、IO、负载、带宽、PPS、Swap等数据信息。
由于足够通用，系统监控相关的具体细节，我在这里就不展开了，你可以在留言区与我一起探讨。
除了系统层面的监控，我们非常依赖的另一种被动监控是应用自身的监控。
在即时消息场景中，我们需要实时监控消息收发接口的QPS、耗时、失败数、消息在线推送到达率等，如果出现耗时、失败率增长或者推送到达率降低等情况，我们就要引起注意并对其进行分析了。
比如在微博平台的场景里，就用到了基于Graphite的监控体系，来对微博的应用状态进行监控。
在对应用层业务直接相关的API接口进行监控之外，我们还需要知道在消息收发的核心链路中，这些业务直接相关的API接口所依赖的其他API或资源的性能情况，以便于我们在业务接口出现失败率高或者耗时增长的时候，能够通过监控系统，快速找到导致这个接口出现问题时，所依赖的资源或者其他依赖接口。
比如，我们还需要监控离线Buffer用到的Redis的使用量、相应的读写QPS、耗时等。
除了监控应用层整体的情况，当业务层直接相关的API接口在整体层面上出现性能问题时，由于可能只是某一两台机器的API接口出现了性能问题，并且由于统计的原因，导致该API接口在整体上看失败率升高或者耗时增加，因此为了便于排查和分析，我们一般还需要对单机的应用状态分别进行监控。
比如，某一台机器由于内存不够吃Swap了，或者网络发生抖动导致接口耗时增长了，我们就需要针对这台单机进行监控，来快速发现问题并处置。
应用层的监控数据收集和使用的架构，你可以参考下图：
应用服务进程通过本地套接字的方式，把服务自身的Metrics数据发送给本机的“数据收集代理器”Agent，或者通过本地日志记录的方式，记录服务的Metrics数据。
“数据收集代理器”Agent从本地日志里流式获取这些日志数据，最终收集到的监控数据，由“数据收集代理器”上报给远程的数据收集服务集群；收集集群对数据进行缓存和预聚合，然后再提交给存储集群。
监控数据的存储集群出于数据规模和数据聚合查询能力的考虑，一般会采用“时序数据库”来进行多精度的存储，比如OpenTSDB、InfluxDB等；然后通过时序数据库的高压缩比存储和聚合计算功能，来解决监控数据规模大和查询效率低的问题；最终存储到“时序数据库”中的监控数据，通过Web服务对用户提供时间维度的界面查询功能。
对于系统层监控和应用层监控，目前业界都有非常成熟的解决方案。比如常见的Statsd + Graphite + Grafana方案和ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana）方案，它们的使用度都非常高。在实现上，也基本和上面图中展现的监控数据收集与架构方式差不多，所以具体的细节实现，我在这里就不展开了，你可以自行了解一下。
除了系统监控和应用服务监控外，在严重依赖网络可用性的即时消息场景里，很多时候，我们需要关心的不仅仅是服务端的性能，还要从用户自身的体验角度出发，来全局性地监控IM服务的可用性和性能。
另外，由于各个微服务都是独立部署并且互相隔离的，很多时候，我们在排查消息收发失败的原因时，很难查询到具体的异常是由哪一个依赖的服务或者资源引起的，问题定位和处理效率也就非常低。
怎样才能把某次消息收发的各环节的性能数据，以及整个访问链路的情况聚合起来，以便于我们来定位问题呢？
一个比较好的解决方案就是：基于Trace服务，对消息的收发行为进行“全链路监控数据收集”。
那么，接下来我们就来了解一下，这个Trace服务到底是什么？
Trace一词的出现，起源于Google的一篇官方论文“Dapper，a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure”。
在这篇论文中，介绍了Google的Dapper系统，并首次定义了什么是分布式跟踪系统，以及介绍了分布式跟踪系统的三大设计要点：低开销、对应用透明、高可扩展性。
为了实现分布式链路追踪，Dapper论文提出了Trace、Span、Annotation的概念，并给出了一个Trace调用的示例，如下图：
A~E分别表示五个服务，用户发起一次请求到A，然后A分别发送RPC请求到B和C，B处理请求后返回，C还要发起两个RPC请求到D和E，最终服务A将请求结果返回给用户。
我们再分别来看一下Trace、Span、Annotation的概念。
Trace表示对一次请求完整调用链的跟踪，每一条链路都使用一个全局唯一的TraceID来标识。类似于上图中的整个一次调用链路就是一次Trace。
Span是指在链路调用中，两个调用和被调用服务的请求/响应过程叫做一次Span。一条Trace可以被认为是由多个 Span组成的一个有向无环图（DAG图）。
比如上图的示例中，用户对服务A的请求和响应过程就是一个Span（假设叫Span 1），服务A对服务B的调用和响应过程是另一个Span（假设叫Span 2）。Span支持父子关系，比如这里的Span 1就是Span 2的父Span，这些Span通过同一个TraceID来串联。
一个Span会记录4个时间戳：“客户端发送时间（Client Send）”“服务端接收时间（Server Receive）”“服务端发送时间(Server Send)”“客户端接收时间（Client Receive）”。
通过这4个时间戳，我们就可以在一次请求完成后，计算出整个Trace的执行耗时、服务端处理耗时和网络耗时，以及Trace中每个Span过程的执行耗时、服务端处理耗时和网络耗时。
比如，客户端整体调用耗时=Client Receive-Client Send，服务端处理耗时=Server Send-Server Receive，那么，这一次请求的网络耗时=客户端整体调用耗时-服务端处理耗时。
Annotation主要用于用户自定义事件，Annotation可以携带用户在链路环节中的自定义数据，用来辅助定位问题。
比如在直播互动场景中，记录发弹幕的Trace的Span里，还可以利用Annotation，通过KV键值对的方式把房间ID、发送人UID等信息也一起记录下来，便于我们后续根据这些KV键值对，进行业务维度的查询。
目前业界比较成熟的分布式Trace系统有：Twitter的Zipkin、Uber的Jaeger、阿里的鹰眼、美团的Mtrace，等等。
在这里，我以使用比较广泛的Zipkin为例，其整体的实现架构你可以参考下面的这张官网图：
可见，通过应用类似Zipkin的这种分布式全链路Trace系统，我们不仅能做到快速排查消息收发链路中出现的问题，而且还能根据Trace数据，来分析各个调用环节的性能，并可以结合实时数据分析工具（如Flink），多维度地进行业务维度的监控和报警。
在微博的线上业务中，就通过基于Zipkin优化定制的Trace系统，来定位消息收发的故障点，以及用于链路优化的分析支撑。
以下图中出现的故障点为例：
这一次群聊消息查询失败的原因是，调用一个“富文本”解析服务1秒超时失败（红框1，调用一个叫spage接口）；而且还发现群聊服务对“富文本消息”解析是串行调用的（红框2），这里的“串行调用”就是一个待优化点。
全链路监控Trace中，一个值得注意的问题是Trace数据采样率。
由于一次消息收发的调用链路Span数一般都非常多，对于访问量较大的场景来说，全量的Trace数据量太大，所以一般会通过采样的方式来减少Trace数据的收集。比如，在App启动时，让服务端返回告知客户端采样率，客户端按照约定的采样率对部分请求进行采样。
举个实际的例子：在微博的线上环境中，对上行请求一般是百分百采样，对下行普通用户一般是1%采样，对VIP用户上下行请求是全量采样。
除了采样率问题，另一个比较麻烦就是Trace数据的采集问题。
虽然大部分分布式Trace系统支持多语言Reporter来上报数据，但由于各系统的完善程度差别比较大，特别是基于AOP等探针，来“无感知”地对各种中间件的支持还是不太够，因此在整体上，还需要一定的探针的工作开发量。
另外，针对多个异构系统的对接，除了在各自系统的业务代码中直接上报Trace数据外，我们还可以通过本地日志+Agent上报的方式，来解耦异构系统对Trace SDK的强依赖。
前面讲到，不管是系统监控、应用监控，还是全链路监控，本质上都是基于数据汇报的被动式监控。
正常情况下，基于各种监控数据收集的被动监控，能够协助我们快速发现问题，但当服务出现故障时，被动监控依赖的数据收集就会容易出现上报延迟，甚至上报失败的情况。比如，当系统负载很高时，业务系统就很难再保障监控数据的上报了。
所以，业界另一种实时监控业务系统可用性的方式就是：“基于回环探测的主动监控”。
对于即时消息场景来说，大部分场景都是基于用户维度的消息收发的业务形态，因此，我们可以通过固定的两个或几个测试用户的UID，进行消息的互相收发，利用消息收发回环，来实时探测消息链路的可用性。大概的思路如下图：
我们分别在机房1和机房2部署探测程序，用来监控两个机房的消息收发接口可用性。机房1的探测程序设置成“自己的ID”为UID1，“对方的ID”为UID2，机房2的探测程序设置刚好相反。
探测失败的情况有以下两种：
可以发现，通过回环探测的方式，探测程序不仅能检测本机房应用服务接口的可用性，也能通过连续发送的数字，间接地探测出对方机房应用服务的可用性，从而避免了由于两个机房网络间的异常，而无法发现消息收发失败的情况。
这里我再稍微延伸一下，对于多机房或者单机房的回环探测，你可以参考双机房的探测模式，来制定相应的策略。
主动探测监控程序作为一个独立的第三方，通过模拟用户消息收发的行为，弥补了被动监控可能由于应用服务不可用，导致监控数据无法上报的缺陷。但探测报警的缺陷在于可模拟的用户有限，并不能覆盖所有用户的整体情况，存在以偏概全的风险。
因此，我们可以将主动探测监控和被动监控一起协同使用，作为即时消息服务的监控双保险。
好，简单回顾一下这一讲的内容。
今天，我们从消息收发链路的监控体系搭建出发，讲解了业界对于服务监控的两种常见模式：被动监控和主动监控。
被动监控主要依赖服务器或者应用服务的监控数据上报，通过第三方监控系统，来对监控数据进行展示。
被动监控又可以细分为系统层监控和应用层监控，这两种监控通过实时收集机器层面和应用服务层面的性能数据，协助我们实时掌握机器和应用服务的可用性。
另外，还有一种全链路Trace监控，也属于被动监控，实际上也属于应用层监控的范畴。
它是基于Google的Dapper论文衍生出的众多分布式链路追踪系统，进一步通过链路Trace，将消息收发行为进行整体的端到端的串联，极大地提升了问题排查的效率，而且为链路优化分析和用户访问数据分析，提供了强有力的监控数据支撑。
为了弥补被动监控依赖机器和应用服务的监控数据上报的问题，我们还可以通过第三方的主动探测程序，来实现主动监控。在消息收发场景中，通过模拟用户收发消息行为的回环探测方式，来监控通道的可用性。
我们在即时消息场景中，就可以通过以上这两种监控方式的协同，来更好地监控消息收发服务的可用性。
搭建一套完备的监控体系的重要性是如此之高，特别是对于大规模的分布式应用场景来说，出现这样或那样的问题和故障，已经是一个常态化的情形。如果没有一套可以实时反映系统整体健康状况的监控系统，无异于是盲人摸象，会让我们无法正确及时地评估业务实际受影响的范围，也无法快速定位问题。
实际上，对于今天课程中讲到的这些监控实现的方式，也是前后端普遍通用的方案，不仅适用于IM的场景，大部分的业务场景也都是可以参考使用的，也希望你能尝试去了解，然后在自己的业务中实践拓展。
最后给你留一个思考题：全链路Trace系统中，如果被Trace服务依赖了其他还没有接入Trace的API，是否追踪还能正常运转？
以上就是今天课程的内容，欢迎你给我留言，我们可以在留言区一起讨论，感谢你的收听，我们下期再见。
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