本节将会讲解如何使用 Telegraf(StatsD) + InfluxDB + Grafana 搭建一套完整的监控系统。

7.1.1 Telegraf(StatsD) + InfluxDB + Grafana 简介

Telegraf 是一个使用 Go 语言开发的代理程序，可收集系统和服务或者其他来源（inputs）的数据，并将其写入 InfluxDB（outputs）数据库，支持多种 inputs 和 outputs 插件。StatsD 是一个使用 Node.js 开发的网络守护进程，通过 UDP 或者 TCP 方式收集各种统计信息，包括计数器和定时器等。

InfluxDB 是一个使用 Go 语言开发的开源的分布式时序、事件和指标数据库，无需外部依赖，其设计目标是实现分布式和水平伸缩扩展。

Grafana 是一个使用 Angular + Go 语言开发的开源的、功能齐全的、漂亮的仪表盘和图表的编辑器，可用来做日志的分析与展示曲线图（如 api 的请求日志），支持多种 backend，如 ElasticSearch、InfluxDB、OpenTSDB 等等。

工作流程：Telegraf 将 StatsD（inputs）和 InfluxDB（outputs）结合起来，即发往 StatsD 的数据，最终通过 Telegraf 写入了 InfluxDB，然后 Grafana 读取 InfluxDB 的数据展示成图表。

7.1.2 启动 docker-statsd-influxdb-grafana

我们使用 Docker 一键启动 Telegraf(StatsD)+ InfluxDB + Grafana，节省搭建环境的时间。

$ docker run -d \
  --name docker-statsd-influxdb-grafana \
  -p 3003:3003 \
  -p 3004:8083 \
  -p 8086:8086 \
  -p 22022:22 \
  -p 8125:8125/udp \
  samuelebistoletti/docker-statsd-influxdb-grafana:latest

端口映射关系如下：

Host        Container       Service
-----------------------------------
3003        3003            grafana
3004        8083            influxdb-admin
8086        8086            influxdb
8125        8125            statsd
22022       22              sshd

7.1.3 熟悉 InfluxDB

容器启动后，浏览器访问 localhost:3004（以下称为 influxdb-admin），如下所示：

InfluxDB 的基本概念如下：

database：数据库。
measurement：数据库中的表。
point：表里面的一行数据，由时间戳（time）、数据（field）和标签（tag）组成
- time：每条数据记录的时间戳，是数据库中的主索引（会自动生成）。
- field：各种记录的值（没有索引的属性）。
- tag：各种有索引的属性。
...

InfluxDB 采用了类 SQL 的查询语法，例如：

show databases：列出所有数据库。
show measurements：列出当前数据库的所有表。
select * from xxx：列出 xxx 表的所有数据。
...

我们在 Query 中输入：

show databases

查询结果如下：

_interal 是 InfluxDB 内部使用的数据库，telegraf 是我们当前 Docker 容器启动后默认创建的测试数据库。

7.1.4 配置 Grafana

用浏览器打开 localhost:3003，如下所示：

输入用户名 root 和密码 root 登录，进入初始化配置页，单击 “Add data source”，如下填写：

单击 “Save & Test” 保存配置。目前配置好了 Grafana 默认的 datasource 是名为 api 的 InfluxDB，接下来创建测试代码，产生测试数据。

7.1.5 node-statsd

node-statsd 是一个 statsd 的 Node.js client。创建以下测试代码：

const StatsD = require('node-statsd')
const statsdClient = new StatsD({
  host: 'localhost',
  port: 8125
})

setInterval(() => {
  const responseTime = Math.floor(Math.random() * 100)
  statsdClient.timing('api', responseTime, function (error, bytes) {
    if (error) {
      console.error(error)
    } else {
      console.log(`Successfully sent ${bytes} bytes, responseTime ${responseTime}ms`)
    }
  })
}, 1000)

运行以上代码，每一秒钟会产生一个 0~99 之间的随机值（模拟响应时间，单位为毫秒），发送到 StatsD，StatsD 会通过 Telegraf 将这些数据写入 InfluxDB 的 telegraf 数据库。

回到 influxdb-admin，单击右上角的下拉菜单切换到 telegraf 数据库，然后输入 show measurements 查看已经存在 api 表了，然后输入：

select * from api

查询结果如下：

可以看出 api 表有以下几个字段：

time：InfluxDB 默认添加的时间戳。
90_percentile：所有记录中从小到大 90% 那个点的值。
count：一次收集的日志数量，可以看出每条记录（point）的 count 值接近或等于 10，而我们的测试代码是 1s 发送一条数据，也就说明 Telegraf 默认设置是 10s 收集一次数据，默认配置也的确是这样的，见：https://github.com/samuelebistoletti/docker-statsd-influxdb-grafana/blob/master/telegraf/telegraf.conf。
host：机器地址。
lower：最小的那条记录的值。
mean：所有记录的平均值。
metric_type：metric 类型。
stddev：所有记录的标准差。
upper：最大的那条记录的值。

7.1.6 创建 Grafana 图表

回到 Grafana，单击左上角 Grafana 图标的下拉菜单，单击 Dashboards 回到仪表盘页继续完成配置，单击 “New dashboard”，然后单击创建 Graph 类型的图表，就创建了一个空的图表，如下所示：

单击当前的图表，选择 Edit，修改如下几个地方：

Metrics 配置中选择 FROM -> api 表，SELECT -> field(mean) 字段。
Display 配置中 “Null value” 选择 connected，将每个点连成折线。

效果如下所示：

7.1.7 模拟真实环境

middlewares/statsd.js

const StatsD = require('node-statsd')
const statsdClient = new StatsD({
  host: 'localhost',
  port: 8125
})

module.exports = function (routerName) {
  return async function statsdMiddleware (ctx, next) {
    const start = Date.now()

    try {
      await next()
      const spent = Date.now() - start
      statsdClient.timing(`api_${routerName}`, spent)
    } catch (e) {
      statsdClient.increment(`api_${routerName}_${e.status || (ctx.status !== 404 ? ctx.status : 500)}`)
      throw e
    }
  }
}

server.js

const Bluebird = require('bluebird')
const Paloma = require('paloma')
const app = new Paloma()
const statsd = require('./middlewares/statsd')

app.route({ method: 'GET', path: '/', controller: [
  statsd('getHome'),
  async (ctx) => {
    // 模拟十分之一出错概率
    if (Math.random() < 0.1) {
      console.error('error')
      ctx.throw(400)
    }
    // 模拟 1-100 毫秒响应时间
    const responseTime = Math.floor(Math.random() * 100 + 1)
    await Bluebird.delay(responseTime)
    console.log(`Spent ${responseTime}ms`)
    ctx.status = 200
  }
]})

app.listen(3000)

client.js

const axios = require('axios')

setInterval(() => {
  // 模拟 1-10 的 tps
  const tps = Math.floor(Math.random() * 10 + 1)
  for (let i = 0; i < tps; i++) {
    axios.get('http://localhost:3000')
  }
}, 1000)

打开两个终端，分别运行：

$ node server.js
$ node client.js

回到 influxdb-admin，输入：

show measurements

可以看到已经有 api_getHome 和 api_getHome_400 表了。回到 Grafana，在一行（row）里创建两个图表，分别为：

请求量：包含了正常请求（200）和错误请求（4xx、5xx 等等）请求量的折线图。
响应时间：正常请求的最低（lower）、平均（mean）、最高（upper）响应时间的折线图。

以 “getHome 响应时间” 的图表为例，Metrics 配置截图如下：

7.1.8 参考链接

https://www.cnblogs.com/shhnwangjian/p/6897216.html

上一节：6.5 Sentry

下一节：7.2 Telegraf + InfluxDB + Grafana(下).md)

Telegraf + InfluxDB + Grafana(上)