在后端系统运行中，“出问题才发现” 是最被动的状态 —— 用户投诉、业务中断后才开始排查，已造成损失。监控告警体系通过实时采集系统指标、业务指标，设定合理阈值，在问题影响用户前主动告警，如同为系统装上 “听诊器”，提前发现健康隐患。
监控告警的核心价值
监控告警的核心是 “主动发现问题，减少故障影响”，具体价值：
- 实时感知：实时监控系统状态（CPU、内存、接口响应时间）
- 提前预警：指标超过阈值时及时告警，给工程师处理时间
- 根因分析：通过指标关联分析，快速定位问题根源（如数据库慢查询导致接口超时）
- 容量规划：基于历史指标趋势，提前扩容（如预判促销活动的流量峰值）
主流监控架构：Prometheus + Grafana
1. 核心组件与工作流程
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Prometheus：时序数据库，负责指标采集、存储和查询（核心）
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Exporter：指标暴露组件（如 Node Exporter 暴露服务器指标，MySQL Exporter 暴露数据库指标）
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Grafana：指标可视化平台（绘制仪表盘、图表）
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Alertmanager：告警管理组件（去重、分组、路由到邮箱 / 钉钉 / Slack）
工作流程：
- Exporter 在目标服务 / 服务器上运行，暴露指标接口（如
/metrics） - Prometheus 定期（如 15 秒一次）从 Exporter 拉取指标，存储为时序数据
- Grafana 连接 Prometheus，通过 PromQL 查询指标，绘制可视化仪表盘
- Prometheus 配置告警规则（如 “接口错误率> 5% 持续 1 分钟”），触发告警后发送到 Alertmanager
- Alertmanager 处理告警（去重、合并），并发送到指定渠道
2. 必监控的三类指标
1. 系统资源指标（服务器 / 容器）
- CPU 使用率：核心指标，持续 > 80% 可能导致响应缓慢
- 内存使用率：避免 OOM，关注内存泄漏（持续增长不释放）
- 磁盘 I/O：磁盘读写速度、使用率（避免磁盘满导致服务崩溃）
- 网络流量：流入 / 流出带宽，异常波动可能是攻击或 bug
2. 应用性能指标（接口 / 服务）
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四大黄金指标（Google SRE 提出）：
- 延迟（Latency）：接口响应时间（P50/P95/P99 分位数，关注长尾延迟）
- 流量（Traffic）：QPS/RPS（衡量系统负载）
- 错误率（Errors）：接口失败次数 / 总次数（如 5xx 错误、业务错误）
- 饱和度（Saturation）：服务资源饱和程度（如线程池使用率）
3. 业务指标（与业务强相关）
- 订单量：每分钟下单数，突降可能是下单接口故障
- 支付成功率：低于 99% 需告警（可能是支付渠道问题）
- 活跃用户数：异常波动可能是登录 / 注册功能故障
告警策略设计原则
1. 告警分级：避免 “告警风暴”
- P0（紧急） ：核心业务中断（如支付失败、全站不可用），需立即处理（5 分钟内响应）
- P1（重要） ：非核心功能异常（如评论功能故障），工作时间内处理
- P2（提示） ：性能退化（如接口响应时间从 50ms 增至 200ms），可计划性优化
2. 告警规则设计技巧
- 避免重复告警：同一问题只告警一次（如 “接口错误率高” 和 “数据库连接满” 可能是同一原因，只告最根本的）
- 设置合理阈值：结合历史数据（如 “错误率> 历史均值 3 倍” 而非固定值 5%）
- 添加持续时间：避免瞬时波动误告警（如 “错误率> 5% 持续 1 分钟” 而非一次超过就告警）
3. 告警渠道选择
- P0：电话 + 短信 + 钉钉群 @所有人（最高优先级）
- P1：钉钉群 + 邮件
- P2：邮件 + 系统内通知
避坑指南
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避免 “指标泛滥”：只监控核心指标（20% 的指标解决 80% 的问题），避免监控上千个无用指标
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告警需带 “行动建议”：如 “接口超时告警，建议检查数据库慢查询（SQL ID: xxx）”，而非只说 “接口超时”
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定期演练告警：模拟故障（如人为制造高 CPU），验证告警是否触发、处理流程是否顺畅
监控告警体系的成熟度，体现了后端团队的工程能力。一个 “恰到好处” 的监控系统 —— 既不会因告警太少而遗漏问题，也不会因告警太多而让人麻木 —— 能让系统在稳定运行的同时，给工程师足够的 “安全感”。这正是 “预防性运维” 替代 “救火式运维” 的关键。
