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很多同学都知道系统性能分析的原理、思路以有关工具。但是在实际系统性能分析中，常见现象是突然发生了性能瓶颈，但当我们登到服务器中排查的时候，却发现瓶颈消失了。换句话说，系统性能问题是常态，时不时发生，但很难找出规律，也难重现。我们总不能等到系统崩溃以后，或者用户主动抱怨响应慢了，再去排查故障，这样严重影响用户体验，在金融领域，往往升级为重大事件。
解决这个矛盾，需要搭建系统监控系统，时刻监控系统和应用程序的性能，发生问题第一时间告警，好的监控系统可以实时暴露系统的各种问题，自动分析、自动定位大致的问题来源，从而精确地将问题推送给运维团队处理。
系统层面，监控系统要涵盖系统整体资源使用情况，比如CPU、内存、磁盘空间、网络等各种系统资源；应用层面，监控系统必须覆盖应用程序运行状态，包括进程的CPU、磁盘I/O等运行状况，还需要包括接口调用耗时，执行错误，内部对象占用内存等运行状况。
使用率，表示资源用于服务的时间或容量百分比。 饱和度，表示资源的繁忙程度，通常与等待队列的长度相关。 错误数，表示发生错误的事件个数。 上述三个类别指标，涵盖了系统资源的常见性能瓶颈，对于每种系统资源，采用经典的USE方法，能够直接表名系统资源瓶颈，常见系统性能指标如下：
建立监控系统，把上述指标保存下来，自动分析和定位瓶颈来源，最后通过告警系统，将问题及时发给运维团队处理。很多开源监控软件，Zabbix，Prometheus可以拿来即用。下图是Promethues的基本架构图：
Prometheus targets 是数据采集的对象，Retrieval负责采集这些数据。Prometheus 同时支持 Push 和 Pull 两种数据采集模式。Pull 模式是由服务器端的采集模块来触发采集。被采集目标需要提供HTTP接口，这也是最常用的采集模式。Push 模式，是由各个被采集目标主动向Push Gateway推送指标，再由服务器端从Gateway中拉取，在实际过程中，被监控对象是动态变化的，Prometheus提供了服务发现机制，可以根据预先设置的配置规则，发现需要监控的对象，在容器平台中非常有用。
为了保持监控数据持久化，TSDB模块负责将采集的数据持久化到SSD磁盘设备中，TSDB是时序数据库，特定是以时间为索引，能够接受大数据量并且以追加的方式写入。
Prometheus提供了数据查询、数据处理基本功能，通过使用PromQ语言，可以快速查询、过滤相关数据，是告警和可视化展示的基础。
AlertManager提供告警功能，使用PromQL语言设置触发条件，告警规则配置及发送，这里需要注意，过多、过于频繁的告警是不可取的，AlertManager还提供通过分组、静默等方式聚合告警，减少告警数量。
Prometheus自身提供可视化UI界面，用于展示PromQL语句查询结果，一般会配合使用Grafana构建强大的图形展示界面。
