推荐7个超棒的监控工具

发布时间： 2017-3-31 10:25:55  

　　Java 开发者最有用的监控工具有哪些呢?

　　监测是当今生产环境中很重要的一个功能。错误和性能问题任何时间都会出现 —— 不仅仅在业务时间内 —— 所以好的监控工具需要 7 天 24 小时。目前有许多从不同角度解决这个问题的工具，所以弄清楚去采用哪个不是那么简单。

　　今天，我带来了 7 个监测工具以及它们的新一面，它们都是值得考虑作为像 New Relic 或 AppDynamics 的替代或补充。这些工具包括混合开源和 SaaS 模式，它们每个人都有其在度量、可视化或跟踪错误方面的专长或缺憾。

　　SaaS工具

　　1. Datadog

　　Datadog 是 SaaS 监测工具，针对 DevOps 团队，从你的 app 或者其他各种工具获取数据并提供数据可视化功能。它把从你基础设备和软件采集的数据统一处理并存储。允许你创建仪表盘和搜索访问你提供的数据。他们目前提供数据的聚合和展示而不是提供数据分析。

　　Datadog 的一个优点是了开放所有 API，可以让你很灵活的开发自己的指标或整合。

　　Datadog 仪表盘示例

　　缺点: Datadog 尚未提供太多数据统计功能，做为一个监控软件，这些功能可能恰恰是你正在寻找的。他们还需要植入你的代码，这会产生代码依赖。

　　费用：它有免费版本和15美元/台/月的标准版本，标准版费用可上下浮动，浮动的多少要看主机的数量。

　　java支持方面：官方文档中说明，Datadog API 支持 Python，Ruby 和 C#。不过，由于它的 API 访问是开放的，因此 Datalog 社团编写了几个 Java 方面的库，其中包括对 StatsD 和 Codahale 测量支持的库。

　　其他：由于 Datadog 具有告警功能，而且可监控性能，因此它可作为一个价格相对便宜的应用程序性能监控器(APM)。有许多集成方案可以让你毫不费力地把它集成到你的运行环境中。Datadog 是一个强大的采集并可视化测量结果的工具，而不是分析工具，因此如果你需要的是分析工具，那就要另寻它物了。

　　2. Ruxit

　　它由 Dynatrace 开发，Ruxit 是一个应用性能监控工具，它作用于 SaaS 模型。它通过 SaaS 提供不同的 APM 体验，并工作在高扩展性环境中。它作为一个代理安装，不需要你配置环境，它还提供了一个类似于 New Relic 的易于安装的工具。他们监控用户的活动，应用性能，服务器和网络活动。

　　Ruxit面板

　　缺点: Ruxit 没有在空间上提供很多深度功能给其他的 APM 工具。

　　消耗: Ruxit 监控应用会消耗 $0.15/主机/小时，并且对真实的用户监控(Real User Monitoring)来说每 1000 个访问者就花费 $0.15。

　　The Java Angle: Ruxit 可以工作在任何 Java 1.5 版本以上的 Java 服务器上。Java 是他们首选语言，因此能获得更好的支持。

　　Takeaway: Ruxit 是一个 SaaS APM 工具，并且它易于安装也易于集成到你的环境中去。工具为你的环境提供一个良好的范围广度，并提供几个不同区域的视图。

　　3. Takipi

　　Takipi 告知你生产环境下的代码在什么时候、因什么原因而终止执行。它对所有错误进行检测，同时会给出出现错误时代码的位置和变量的状态。Takipi 是以 Java 代理的身份运行的，与任何日志文件无关，这样就会减少小于 %3 的 CPU 和 IO 运行花费。安装 Takipi 的时候，也不需要进行代码更改，不需要安装二进制依赖包或者进行构建配置的设置。就像集成JIRA 和 Slack 那样，Takipi 可以非常简单地插入到工作流程中。

　　Takipi 的错误分析界面

　　缺点：它是一个只可用在 JVM 层上的工具，因此 JVM 不支持的语言它也不支持。目前，它也没有可以与其他告警工具集成在一起的 API。

　　费用：免费级;专业级，其费用可上下浮动，69美元/服务器/月;企业级。级别的划分是根据保存的数据量，分析的错误数和部署选项而确定的。

　　Java支持方面：Takipi 是运行在 JVM 层上的工具。任何不需要其它环境就可以运行在 JVM 上的语言，它都支持。

　　其他：与其他停留在栈追踪层级的工具不同，Takipi 深入到 JVM 层级上，可以按照你的要求向你展示实际运行的代码和变量的状态，以达到对每个错误的解析。通过 Takipi，你可以确定是否是新部署终止了正在运行的代码， 通过深入地分析应用出现的所有错误，聚焦出问题的关键所在。

　　4. Rollbar

　　Rollbar 着眼于错误追踪与监控。它使用堆栈追踪来捕捉应用中出现的错误。这样做的好处是可以支持更多的语言和环境。Rollbar 也提供手工方式深入异常、事件内部，并提供报告的能力。除提供强大的异常捕获能力外，还提供了一些警报和分析能力。

　　Rollbar 仪表板

　　劣势: Rollbar 仅能捕获“程序未捕捉异常”。如果你打算捕获程序捕捉异常或其他，只好手工来做。由于依赖顶层程序未捕捉异常处理器，它能忽略由框架产生的异常，避免线程死锁。

　　成本: 免费版本, $29/每月, $99/月 and $249/月，区别在与追踪到的事件数量及数据保留长度.

　　Java支持: Rollbar 没有提供 Java 的官方支持库，但社区提供了一些实现，可以讲你的日志发给 Rollbar.

　　概述: Rollbar 是基于堆栈的错误追踪应用，它能兼容大多数开发语言。但负面影响是它仅能捕获程序未捕捉异常及手动发送的事件。

　　开放源代码(的监控工具)

　　5. Sensu

　　Sensu 是一个面向应用和系统服务的开源监控框架。它能收集和使用多种工具的度量值，并提供已定义事件报警。Sensu，使用 Ruby 实现，采用“检查和处理器”设定，周期性运行检查脚本，查找预定义条件，如果条件满足，则向处理器报告。处理器用于发送通告或采取其他处置方法。

　　Sensu中的警报

　　劣势: 不像 Ruxit，Sensu 并没有真正的实现 APM 工具。它着重于服务器监控。在安装前端, Sensu 依赖 RabbitMQ 和 Redis，及其他依赖，这些依赖包可以在指定的软件仓库中找到。还有一些对于可扩展能力和维护复杂性的担忧。当然，你的需求可能不同。

　　成本: Sensu Core 核心版(其中的开源项目)免费, 但也提供企业版本,企业版提供附加的集成、支持和特性。企业版费用标准： $2/每服务器/每月, 大规模部署享受折扣。

　　Java视角: Sensu 的检查和处理器脚本能用任何开发语言编写, Sensu 社区提供了Java支持插件。

　　概述: Sensu 是云和服务器监控的一个开源替代框架实现，在搞扩展性和复杂性上还存在一些问题，但它仍然不失为一个度量参数值收集和服务监控的强力工具。

　　6. ELK stack

　　ELK Stack，严格来讲，不是一个新产品，但我们常常忽略掉它，不放到我们的讨论列表中。 ELK stack 是一个流行的工具套件，功能涵盖监控、日志和数据可视化。它由 ElasticSearch, Logstash, and Kibana 三部分组成。其中，Elasticsearch 负责搜索和分析，Logstash 是日志聚积器，而Kibana则提供华丽的可视化仪表盘。我们已经在 Takipi中 使用 ELK Stack一段时间，使用 java 通过日志和Redis 提供输入。这既适用于开发者，同样可用于 BI。今天， Elasticsearch 完美内置了 Logstash, Kibana 也是灵活的独立工具。它们集成和设置都很简单。你可以按照你的需要灵活搭配这三个工具使用。当实施(推出)新的部署时，仪表盘会遵照你设定的应用健康参数阀值指示器工作。这些指示器会实时更新，同样允许你在上传产品补丁代码时，暂时关闭监控。

　　ELK Stack 视图

　　劣势：ELK Stack 有着开源工具所通用的缺点(即你需要自己承担工具的安装成本和部署问题)。在大规模数据情况下，需要运行 ELK Stack 的机器数量成倍增长，这就需要你自己来监控和维护这些额外的机器。一种可行的方案是使用托管服务，例如 Logz.io 来减轻这种监控的压力。

　　成本: 作为开源工具，ELK Stack 没有任何价格负担，但它也可以提供来自 Elastic 专业的服务支持。

　　Java视角: ELK Stack 转为 Java 设计。事实上，ElasticSearch 和 Logstash 运行在 Java 环境。Elastic 要求的 Java 版本最低为 Java7，且所有的 ElasticSearch 节点的 JVM 版本必须相同。

　　其他: ELK Stack，包括 ElasticSearch Logstash, 和 Kibana，是一整套提供搜索分析日志并带有可视化功能的开源工具。这一套工具整合地非常好，所以使用起来也很简单(虽然它并不是必须的)。

　　7. Graphite

　　Graphite 是应用程序监控度量值的可视化工具，包括三个组件 (Carbon, Whisper, 和Graphite-web),它的开源特性使得它能被方便定制和改进. 如何构建你自己的 Graphite 构架，可以参看我们的文章here。

　　Graphite 提供了强大的查询访问API和特性丰富的设置。它并不需要设置自身的度量，而是提供Graphite metric protocol ，被多种度量采集器选择的事实协议格式。因此，输入给它的数据完全不是问题。使用 Graphite 能使你为你的应用创建各种视图。

　　默认的Graphite仪表盘GUI

　　缺点: Graphite 面临开源工具的共同困境(也就是，安装的开销以及部署的问题)。另外，Graphite 在大规模的情况下会遇到问题，这些问题是由 Carbon 和 Whisper 组件的设计决策而来。这是一个偏好问题，但是人们对默认的 GUI 也没有太大的热情。

　　开销: 下载 Graphite 是免费的，但是你需要将硬件的因素以及运维的开销考虑在内。 相对于 Graphite 而言，也有许多替代品，如 Grafana 和 InFluxDB 也是免费的。如果你想使用 Graphite，而不希望自己部署，也可以通过付费的方式进行托管。

　　Java视角: Graphite 是语言无关的，有许多工具可以从 Java 应用程序收集指标，并将它们发送给 Graphite。

　　纪要: Graphite 是一个受欢迎的开源软件工具，它以可视化的方式展示从应用程序收集的指标。它有开源软件共同的缺点，以及规模化的限制。不过，如果你愿意付费或者定制，这两方面的缺点都可以通过许多不同的方式来克服。

　　结论

　　如今,监控工具是生产环境的重要组成部分。测量结果的可视化、错误追踪、性能监控和应用分析是对应用的运行状况进行深入观测的基本手段。认识到这一需求非常容易，但要选择哪一款监控工具或者哪一组监控工具却异常困难。

　　上面我提到的7个工具：Datalog，Ruxit，Takipi，Rollbar，Sensu，ELK Stack 和 Graphite 都是值得考虑的。这些工具要么是最近才创建的，要么是这篇文章中未提到的一些大型监控工具的替代工具。选择部署哪款监控工具要明确在哪儿才能搜索这些工具。这儿所提到的工具就是一个很好的开始。

　　来源：oschina

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