延迟、流量、错误率、饱和度这四大黄金信号是SRE的最佳实践，可用来帮助SRE团队快速评估系统状态，在异常情况下及时介入，保证系统始终工作在健康状态。原文: Four Golden Signals Of Monitoring: Site Reliability Engineering (SRE) Metrics

黄金信号(Golden Signals)最初是谷歌在站点可靠性工程(SRE)实践的背景下引入的，由谷歌软件工程师Dave Rensin和Kevin Smathers在2016年O 'Reilly Velocity Conference上的一次演讲中提出，其背后的想法是提供一组关键性能指标(KPI)，用于测量和监控复杂分布式系统的运行状况。

引入黄金信号是为了帮助SRE团队关注系统可靠性和性能方面真正重要的东西。黄金信号不依赖于难以解释的大量指标和告警，而是提供一组简单且易于理解的指标，用于快速评估系统健康状况。

自从这一概念提出以来，黄金信号已在SRE社区中得到广泛采用，并被认为是监控和管理分布式系统运行状况的最佳实践。虽然最初黄金信号专注于延迟、流量、错误和饱和指标，但一些组织已经调整了这个概念，引入了特定于其系统和用例的附加指标。不过，通过一组KPI来度量和监控系统健康的核心思想仍然是黄金信号概念的核心。

什么是黄金信号？

黄金信号是SRE用来衡量其系统健康状况的一组四个关键指标，包括:

1. 延迟(Latency) —— 延迟用来度量系统响应请求所需的时间，延迟高表明系统可能过载或遇到其他性能问题。

延迟

Prometheus查询histogram_quantile(0.95, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket{job="fastapi-app"}[5m])) by (le, method, endpoint))通过直方图指标(histogram metric)度量来检测FastAPI应用程序HTTP请求的P95延迟。

该查询计算过去5分钟内http_request_duration_seconds_bucket度量值(表示落入特定延迟桶的请求数量)的速率总和，并按延迟(le)、HTTP方法和端点分组。然后，histogram_quantile函数使用这些值计算每个HTTP方法和端点组合的P95延迟。

2. 流量(Traffic) —— 流量衡量流经系统的数据或请求的数量，流量高表明系统可能正在处理大量请求，或者系统容量存在问题。

流量

Prometheus查询rate(http_requests_total{job="fastapi-app"}[$__rate_interval])通过计数器指标(counter metric)度量FastAPI应用程序每秒HTTP请求的速率。

该查询使用rate函数来计算http_requests_total计数器指标的每秒增长率，计算向FastAPI应用程序发出的HTTP请求总数。job="fastapi-app"标签选择器过滤度量数据，使其只包含来自FastAPI的数据。

$__rate_interval变量是模板变量，表示计算速率的持续时间，该变量值由用户在Prometheus查询界面中设置，用于确定计算速率的时间范围。

例如，如果用户将$__rate_interval设置为5m，查询将计算过去5分钟内HTTP请求的每秒速率。此查询可用于监控FastAPI应用程序的流量，并识别请求量随时间变化的模式或异常情况。

3. 错误(Errors) —— 错误度量系统中发生的错误数量，错误率高表明系统中可能存在bug或其他问题。

错误数

Prometheus查询http_requests_total {endpoint="/generate_error"， http_status="500"}检索web应用程序的"/generate_error"端点的HTTP请求并且HTTP状态码为500(内部服务器错误)的数量。

该查询使用http_requests_total计数器指标，计算向web应用程序发出的HTTP请求总数。查询通过指定endpoint="/generate_error"标签选择器过滤度量数据，使其只包括对"/generate_error"端点的请求。此外，查询通过指定http_status="500"标签选择器过滤数据，只包括HTTP状态码为500的请求。

通过运行这个查询，可以深入了解web应用中错误发生率，以及哪些端点容易出错。这些信息可以帮助识别和修复应用中的问题，提高可靠性，并确保为用户提供更好的体验。

4. 饱和度(Saturation) —— 饱和度衡量系统的资源利用率，饱和度高表明系统资源(例如CPU或内存)可能正在被耗尽。

饱和度

Prometheus查询clamp_max(active_requests{job="fastapi-app"} / 10, 1)用于计算活动请求与最大并发请求数的比率，并将该比率的值限制为不超过1。

该查询使用active_requests度量(gauge)指标检索FastAPI应用程序中的当前活动请求数。job="fastapi-app"标签选择器过滤度量数据，使其只包含来自FastAPI的数据。

然后，查询将活动请求数除以10，表示系统可以处理的最大并发请求数。然后使用clamp_max函数将该比率的值限制为不超过1。这意味着，如果活动请求与最大并发请求数之比大于1，则查询将返回值1。

通过这个查询，可以监控系统饱和情况，并确定系统何时因请求而过载。如果活动请求与最大并发请求数之比接近1，可能需要扩容系统以处理增加的请求。此查询可以帮助我们确保系统在高负载下仍可保持可靠和高性能。

为什么黄金信号很重要？

因为黄金信号使SRE们可以清楚了解系统的运行情况，因此非常重要。通过测量和监控这些关键指标，SRE可以快速识别问题，并在问题变得严重之前采取纠正措施，即使这么做增加了系统复杂性，也可以有助于确保系统的可靠性、可伸缩性和高性能。

如何使用黄金信号来提高系统可靠性？

黄金信号可以通过几种方式来提高系统可靠性:

1. 主动监控(Proactive Monitoring) —— 通过持续监控黄金信号，SRE可以在问题变得严重之前识别问题，从而能够采取主动措施来防止停机或其他性能问题。
2. 容量规划(Capacity Planning) —— 黄金信号可用于识别系统何时达到其容量限制。通过监控流量和饱和度指标，SRE可以做出明智决定，决定何时升级或扩容系统以满足需求。
3. 根因分析(Root Cause Analysis) —— 当系统出现问题时，SRE可以使用黄金信号来帮助确定问题的根本原因。通过查看延迟、流量、错误和饱和度指标，SRE可以深入了解出了什么问题，并采取措施防止将来发生类似问题。

了解如何在实践中实现这些指标也很重要。实现黄金信号的一种方法是使用内置对其支持的监控工具和库，比如Prometheus。在下面代码示例中，Python FastAPI应用程序通过Prometheus来实现黄金信号。

from fastapi import FastAPI, Request, HTTPException, Response
from prometheus_client import Counter, Gauge, Histogram, generate_latest, CONTENT_TYPE_LATEST
from starlette.responses import StreamingResponse
import time

app = FastAPI()

# Define Prometheus metrics
http_requests_total = Counter(
    "http_requests_total",
    "Total number of HTTP requests",
    ["method", "endpoint", "http_status"]
)
http_request_duration_seconds = Histogram(
    "http_request_duration_seconds",
    "HTTP request duration in seconds",
    ["method", "endpoint"]
)
http_request_size_bytes = Histogram(
    "http_request_size_bytes",
    "HTTP request size in bytes",
    ["method", "endpoint"]
)
http_response_size_bytes = Histogram(
    "http_response_size_bytes",
    "HTTP response size in bytes",
    ["method", "endpoint"]
)
active_requests = Gauge(
    "active_requests",
    "Number of active requests"
)
error_counter = Counter(
    "error_counter",
    "Total number of HTTP errors",
    ["method", "endpoint", "http_status"]
)

@app.middleware("http")
async def record_request_start_time(request: Request, call_next):
    request.state.start_time = time.time()
    response = await call_next(request)
    return response

@app.middleware("http")
async def record_request_end_time(request: Request, call_next):
    response = await call_next(request)
    latency = time.time() - request.state.start_time
    http_request_duration_seconds.labels(
        request.method, request.url.path
    ).observe(latency)
    http_request_size_bytes.labels(
        request.method, request.url.path
    ).observe(request.headers.get("Content-Length", 0))
    if isinstance(response, StreamingResponse):
        response_size = 0
    else:
        response_size = len(response.content)
    http_response_size_bytes.labels(
        request.method, request.url.path
    ).observe(response_size)
    http_requests_total.labels(
        request.method, request.url.path, response.status_code
    ).inc()
    return response

@app.middleware("http")
async def increment_counter(request: Request, call_next):
    active_requests.inc()
    response = await call_next(request)
    active_requests.dec()
    return response

@app.middleware("http")
async def log_saturation(request: Request, call_next):
    max_concurrent_requests = 10  # set the maximum number of concurrent requests
    saturation_ratio = active_requests._value._value / max_concurrent_requests
    print(f"Saturation: {saturation_ratio}")
    return await call_next(request)

@app.middleware("http")
async def increment_error_counter(request: Request, call_next):
    try:
        response = await call_next(request)
        return response
    except HTTPException as e:
        error_counter.labels(
            request.method, request.url.path, e.status_code
        ).inc()
        print(f"Incremented error counter for {request.method} {request.url.path} {e.status_code}")
        raise e


@app.get("/")
async def root():
    return {"message": "Hello, World!"}


@app.get("/generate_traffic")
async def generate_traffic():
    for i in range(100):
        response = await root()
        print(response)
    return {"message": "Generated traffic successfully."}


@app.get("/generate_error")
async def generate_error():
    raise HTTPException(status_code=500, detail="Generated an error.")


@app.get("/metrics")
async def metrics():
    return Response(content=generate_latest(), media_type=CONTENT_TYPE_LATEST)

requirements.txt:

anyio==3.6.2
click==8.1.3
fastapi==0.92.0
h11==0.14.0
idna==3.4
prometheus-client==0.16.0
pydantic==1.10.5
sniffio==1.3.0
starlette==0.25.0
typing_extensions==4.5.0
uvicorn==0.20.0

在K8S上部署

使用Prometheus在FastAPI应用程序中实现了黄金信号后，可能希望将其部署到Kubernetes集群中，以确保可伸缩性和高可用性。下面的Kubernetes清单文件可以用来部署FastAPI应用程序和Grafana仪表板:

fastapi-app.yaml

# @format

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: fastapi-app
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: fastapi-app
  replicas: 2
  template:
    metadata:
      labels:
        app: fastapi-app
      annotations:
        prometheus.io/scrape: "true"
        prometheus.io/path: "/"
        prometheus.io/port: "80"
    spec:
      containers:
        - name: fastapi-app
          image: rtiwariops/fastapi-app:v1
          ports:
            - containerPort: 80
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: fastapi-app
spec:
  selector:
    app: fastapi-app
  ports:
    - name: http
      protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 80

grafana.yaml

# @format

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: grafana
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: grafana
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: grafana
    spec:
      containers:
        - name: grafana
          image: grafana/grafana:latest
          ports:
            - containerPort: 3000
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: grafana
spec:
  selector:
    app: grafana
  ports:
    - name: http
      protocol: TCP
      port: 3000
      targetPort: 3000

prometheus.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: prometheus
spec:
  selector:
    app: prometheus
  ports:
    - name: web
      port: 9090
      targetPort: 9090
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: prometheus
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: prometheus
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: prometheus
    spec:
      containers:
      - name: prometheus
        image: prom/prometheus:v2.28.1
        ports:
        - name: web
          containerPort: 9090
        command:
        - "/bin/prometheus"
        args:
        - "--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml"
        volumeMounts:
        - name: config-volume
          mountPath: /etc/prometheus
      volumes:
      - name: config-volume
        configMap:
          name: prometheus-config

总之，黄金信号是SRE工具箱中的关键工具。通过测量和监控延迟、流量、错误和饱和度指标，即使面对日益增加的复杂性和需求，SRE也可以确保其系统保持可靠、可扩展和高性能。

完整代码示例: https://github.com/PolyCloudNative/Golden-Rule-Demo

你好，我是俞凡，在Motorola做过研发，现在在Mavenir做技术工作，对通信、网络、后端架构、云原生、DevOps、CICD、区块链、AI等技术始终保持着浓厚的兴趣，平时喜欢阅读、思考，相信持续学习、终身成长，欢迎一起交流学习。
微信公众号：DeepNoMind