一、背景介绍

Trace、Metrics、Log是APM系统（Application Performance Management，应用性能管理）的三大支柱。过去云音乐使用的Metric监控体系与APM分属不同系统，使用时相互之间没有联动，导致Metric与Trace完全割裂，问题定位中将二者关联起来时需要一定成本；另外不同系统的数据视角不同，使用风格也有较大区别，导致总体问题分析能力较弱。

为此，云音乐中间件团队规划建设了新版应用服务端监控体系（Pylon APM），重新实现了Metric体系，选型了作为云原生监控标准的Prometheus作为Metric监控基础。而云音乐庞大的服务规模，多样的监控需求也对Metric时序存储的可靠性、可用性及性能带来了很大挑战。我们最终形成了围绕VictoriaMetrics（以下简称VM）体系的Metric架构，旨在解决以下问题：

应用层Metric可观测性弱：过去音乐内部Metric监控以机器层面的Metric监控为主，虽也提供了常用框架的监控插件，但无论是性能还是可视化效果都有一定改进空间，问题排查效率低；

Metric关联到Trace的问题：Metric是发现问题最直观的方式，比如“接口错误数10”，但还需要Trace协同工作才能定位到发生错误的根因；

性能与成本问题：旧版Metric监控数据存储成本较高；而社区版Prometheus单体应用，无法支撑音乐如此大的数量级。需要一套高可用而低成本的数据采集、数据存储方案；

数据维度大，聚合查询吃力：监控数据时常应对聚合查询，应用层数据的采集维度很大，若直接查询原始数据往往需要数秒甚至数十秒，严重影响问题排查；

可视化能力弱，缺乏灵活的数据对比：监控数据时常需要同环比、多实例比较等手段来帮助定位问题，Prometheus UI和可视化工具Grafana都没有支持这项功能。

为解决以上问题，我们对围绕VM时序采集、聚合、Grafana可视化做了深度扩展，最终达成以下目标：

Metric关联到Trace的问题排查：解决信息孤岛，从Metric入手可下钻到Trace、Log排查问题；

高效的Metric监控可视化与图表分析能力：我们设计了丰富、直观、多维度的Dashboard，使用户能够在第一时间观测到Metric存在的问题，还改造Grafana提供了图表分析能力，大大提升问题分析效果；

高性能、低成本的采集存储方案：我们采用VM作为Prometheus的替代存储方案，以较低的成本支撑了音乐Metric监控；

毫秒级的聚合数据查询：为了解决数据聚合、查询效率低的问题，我们实现了时序数据预聚合Recording Rules服务和查询代理Proxy服务。受益于此，常用的大维度数据聚合查询得以在毫秒级完成。

二、项目思路和方案

1、选型与架构

Prometheus定义了云原生监控体系，但由于社区版性能较差且对数据持久化、高可用的支持较弱，衍生了很多数据远程存储方案，用以支持高可用、超大量级的数据。目前主流方案有VictoriaMetrics、M3DB、InfluxDB等。

其中VM以其极高的性能、对Prometheus生态的完整替代、其重新实现的PromQL进化版-MetricQL等优秀的特性，得到了业界的高度认可和广泛使用，故我们选型了基于VM来实现我们的Metric监控方案，关于VM与其他TSDB的性能对比可以参考VM作者的文章。

基于VictoriaMetrics的Metric方案整体架构如下：

架构可分为采集链路、查询链路：

采集链路负责将Metric数据分片收集、预聚合后存储到vmstorage（VM的存储引擎）中，由以下组件组成：

Exporter：内嵌在业务服务中的Prometheus SDK，暴露数据采集端口；vmagent：负责数据采集；Nacos：注册中心，负责vmagent和Exporter之间的服务发现。监控数据采集的服务发现节点量级较大，对一致性的要求没有可用性和性能的要求高，故我们选型Nacos，并对其做了兼容Prometheus服务发现的补充；Recording Rules：自研的Flink任务，负责Metric数据的流式预聚合；vminsert：VM集群模式的组件之一，负责数据写入；

查询链路负责优化数据查询语句，查询存储引擎，由以下组件组成：Grafana：数据可视化，我们将其二次开发支持了数据同环比、多实例比较；proxy：自研的查询代理，负责解析并优化PromQL；vmselect：VM集群模式的组件之一，负责数据查询。

2、监控数据采集、预聚合和查询方案

问题背景

一条完整的Metric数据结构如下：

在此结构下应用层Metric监控数据label-value键值对取值情况多，其组合数量是乘积的关系。遇到大维度聚合查询，对存储层的查询压力很大，延迟较高，严重影响问题排查的效率。

比如我们监控一个API网关服务，集群中有200台实例，注册有10000个API，平均每个API有10种返回code，则按集群查询总的code分布情况时，存储层需要聚合的时序量有：

200 * 10000 * 10 = 20000000 条。

我们尝试了社区开源的后置聚合方案Recording Rules，发现后置聚合对存储层的压力并未缓解，整体性能并不高，并不能达到优化整体查询性能的目的。

解决方案

由于时序数据不断增长的特点，数据预处理提高查询时效率较好的解决方案。经过测试，开源方案后置聚合（数据存入存储引擎后，再查询出来聚合）的方式不能满足我们的性能要求，故我们基于Flink设计实现了预聚合的Recording Rules服务，另外为了让用户更方便地使用聚合数据，我们设计了查询代理Proxy。

预聚合的Recording Rules

预聚合服务负责将用户经常需要使用的大维度聚合查询提前的聚合，提高查询效率。

Prometheus体系下的Metric数据是时间连续的，每隔一个interval都会有一组数据上报，非常符合流式数据窗口聚合处理的特点，故我们选型大数据领域广泛使用的Flink来实现数据预聚合Recording Rules。

整体架构为：vmagent将采集上来的原始数据双写，一份直接写出到存储层，另一份写出Kafka中，由Recording Rules消费，经过滚动窗口聚合后，写出到vmstorage中。方案如下图：

经预聚合，大维度查询RT从数秒降低到毫秒级。

查询代理Proxy

经过数据预聚合的数据需要与原始数据隔离，metric名称、label都会发生变化。

比如我们有聚合前原始数据gateway_call_code_total{application="app1",cluster="cluster1",host="host1",env="online"}，按集群聚合。

按集群聚合后host这个label即丢掉，且为了隔离，表名添加前缀后变化为cluster_gateway_call_code_total{application="app1",cluster="cluster1",env="online"}。

用户若要在查询时使用聚合数据需感知聚合规则，比较不便。为解决这个问题，我们自研了查询代理Proxy，与聚合配置联动，为用户提供统一的数据查询接口，查询请求经过查询代理时直接优化修改用户的PromQL，将原始数据查询转为聚合数据查询、检测聚合数据正确性等。

Flink聚合任务数据稳定性建设

在设计我们的Flink任务Recording Rules过程中，也引入了一些新的问题，以下是一些重点问题的解决方案。

任务发布、Failover的处理

当Flink任务有需求变更、或底层资源导致的Failover，会发生任务重启，导致聚合停止。重新拉起服务时，从Kafka当前位点继续消费，无法完整拿到当前这分钟的完整数据，上一分钟的数据也可能未完全写出，故会造成数据丢失和错误。

时序监控数据的丢失、错误会直接影响到告警、问题排查，需要尽量避免。考虑到时序数据量级大，Checkpoint存储成本高、效率低，我们采用记录Kafka位点，重启时将位点向前重置、重新计算的方式。在数据处理时，定期将当前处理到的kafka timestamp offset记录下来，重启时向前推至少2个聚合间隔。offset前推引入的数据重复问题，我们借助vmstorage自带数据去重处理。

Flink任务内部序列化优化

我们的聚合数据量极大，超过了250万+QPS，且对实时性要求高，若通过简单扩容去支撑该量级，需要的IT资源过高，故需要提高任务效率。通过火焰图抓取可以发现，我们的任务花费了大量开销在Function之间的序列化上，我们的数据是JavaBean，其中包含泛型的HashMap，会劣化为性能最低的Kyro序列化。我们重新抽象了数据结构，将其设计为Flink原生的Tuple类型，其中只用基本数据类型。在同样的数据源和运行环境下对比，序列化开销从54%降低为15%（下火焰图中紫色部分为序列化），在物理资源不变的基础上，任务支撑处理的输入QPS扩大数十倍。

以下是Flink官方提供的各序列化的效率对比，可知Tuple序列化对比Kryo有巨大提升。

踩坑解决：Counter数据预聚合值下降导致Increase值突刺

问题背景

采用预聚合的方案会遇到以下问题：目前我们的数据聚合主要是针对Counter做求和聚合，Counter的特点是在同一数据源上是累增的，若要获取一段时间内的值，需要用区间末尾减掉区间开始。

我们若按照集群聚合，第n分钟该集群发布，则会有服务的Counter被重置为0，导致整个集群的聚合值下降。若此时我们用PromQL的rate或increase函数查询发布这一分钟的值，存储层会用n分钟的值减n-1分钟的值，但此时n分钟的值大于n-1分钟的值，即小值减大值。此时存储层会认为该Counter被重置，基数应当为0，则变成n分钟的值减0，得到n分钟的值。由于集群发布前大概率已经累计了很长时间的Counter，此时n分钟的值可能非常大，会导致这一分钟的increase结果非常大，展示在图表上为一个超大的突刺。

若要在预聚合中像查询时聚合一样，在rate时对每条被聚合的原始数据一一检测counter重置，那么则需要存储每条原始数据的前值并一一检测，如此存储成本和计算成本都很高，所以我们需要其他方法来规避掉这个问题。

解决方案：通过查询代理Proxy实现聚合数据正确性检测

前文的问题背景介绍中已经介绍过，Counter的聚合数据在遇到increase查询时会发生超大的突刺，我们想到在查询时检测和屏蔽这种情况。我们自研的Proxy查询代理，本身的功能是自动解析修改业务的PromQL，将普通查询转为原始查询，我们设计在这个转换过程中检测数据正确性。

通过此方案，我们解决了该问题。

3、Metric与Trace关联分析

为关联Metric和Trace，我们设计了关联表，单独上报存储。我们从Metric关联到Trace时，先通过Metric的label、value、时间范围查出TraceId列表，随后查出对应的Trace详细信息。

在APM平台设计上，我们将Metric数值做成了可点击的按钮，用户点击即查询出关联到的TraceId列表，进一步点击可看到详细内容。

4、高效的Metric监控可视化与图表分析能力

Metric可视化：我们使用Grafana来可视化Metric数据，设计了大量直观的Dashboard，维度包括应用总览，各组件如HTTP、RPC、Redis、数据库、MQ等的总览、异常、错误、请求执行的图表。如以下为某服务的请求总览Dashboard，用户可直观看到总量、P99、异常率、平均耗时、错误码、线程池等信息，非常方便。

图表分析能力：在日常故障排查中，经常需要进行时间跨度和实例之间的比较分析。我们选型的Grafana虽然对时序数据的可视化支持很好，但对图表比较分析的支持较弱。因此我们对Grafana做了二次开发，支持了以下功能：

环比分析：支持用户对监控项跨时间段比较；

多实例比较：支持用户同集群内的同监控项跨实例比较，还支持按照不同的数据指标排序、查看TopK的实例等；

指标分析：帮助研发一键计算曲线的数据指标，方便数据统计方面的需求。

三、总结

基于VictoriaMetrics的Metric监控目前已经在云音乐各业务线全面推广，目前支撑活跃时序近7亿。其带来的优势如下：

Metric与Trace关联排障，打破信息孤岛；

应用层监控能力提升：补足应用层各维度Metric监控数据可视化，应用观测能力明显提升，可直接产出P99等指标，问题定位能力强；

大规模业务低成本Grafana可视化：利用Grafana的低代码配置，省去大量开发成本；

低成本解决大规模时序数据存储：基于VictoriaMetrics的存储方案成本低、性能高，经对比所占用资源仅需如M3DB等方案约三分之一。

在未来我们将持续拓展监控能力，在智能分析、智能告警等方向持续深挖，为业务发展保驾护航。

作者丨张琪

来源丨公众号：网易云音乐技术团队（ID：gh_e0a72742f973）

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