本文为翻译文章，点击查看原文。
如果你刚接触“Service Mesh“和“Envoy”，我这里有一篇文章可以帮你入门。
这是Envoy service mesh下的可观测性系列的第二篇文章，你可以在这里阅读第一篇关于分布式追踪的文章。
在微服务中谈及监控时，你可不能被蒙在鼓里，至少要知道问题出在哪儿了。
让我们看看Envoy是怎样帮助我们了解我们的服务运行状况的。在service mesh下，所有的通信都会通过mesh，这意味着没有任何服务会与其它服务直接通信，服务向Envoy发起调用请求，然后Envoy将调用请求路由到目标服务，所以Envoy将持有传入和传出流量的上下文。Envoy通常提供关于传入请求、传出请求和Envoy实例状态的指标。
准备
这是我们将要构建的系统概览。
overall setup
Statsd
Envoy支持通过两到三种格式来暴露指标，但本文中我们将使用statsd格式。
所以流程将是这样，首先Envoy推送指标到statsd，然后我们用prometheus（一个时序数据库）从statsd拉取指标，最后通过grafana可视化这些指标。
在准备概览图中，我提到了statsd exporter而不是statsd，这是因为我们并不会直接使用statsd，而是使用一个接收statsd格式数据，并将其以prometheus格式输出的转换器（服务）。下面让我们来搞定它吧。
Envoy的指标主要分为两类：
让我们看一个包含stats sink的Envoy配置
---
admin:
access_log_path: "/tmp/admin_access.log"
address:
socket_address:
address: "127.0.0.1"
port_value: 9901
stats_sinks:
-
name: "envoy.statsd"
config:
tcp_cluster_name: "statsd-exporter"
prefix: front-envoy
static_resources:
listeners:
-
name: "http_listener"
address:
socket_address:
address: "0.0.0.0"
port_value: 80
filter_chains:
filters:
-
name: "envoy.http_connection_manager"
config:
use_remote_address: true
add_user_agent: true
access_log:
- name: envoy.file_access_log
config:
path: /dev/stdout
format: "[ACCESS_LOG][%START_TIME%] "%REQ(:METHOD)% %REQ(X-ENVOY-ORIGINAL-PATH?:PATH)% %PROTOCOL%" %RESPONSE_CODE% %RESPONSE_FLAGS% %BYTES_RECEIVED% %BYTES_SENT% %DURATION% %RESP(X-ENVOY-UPSTREAM-SERVICE-TIME)% "%REQ(X-FORWARDED-FOR)%" "%REQ(USER-AGENT)%" "%REQ(X-REQUEST-ID)%" "%REQ(:AUTHORITY)%" "%UPSTREAM_HOST%" "%DOWNSTREAM_REMOTE_ADDRESS_WITHOUT_PORT%"n"
stat_prefix: "ingress_443"
codec_type: "AUTO"
generate_request_id: true
route_config:
name: "local_route"
virtual_hosts:
-
name: "http-route"
domains:
- "*"
routes:
-
match:
prefix: "/"
route:
cluster: "service_a"
http_filters:
-
name: "envoy.router"
clusters:
-
name: "statsd"
connect_timeout: "0.25s"
type: "strict_dns"
lb_policy: "ROUND_ROBIN"
hosts:
-
socket_address:
address: "statsd_exporter"
port_value: 9125
-
name: "service_a"
connect_timeout: "0.25s"
type: "strict_dns"
lb_policy: "ROUND_ROBIN"
hosts:
-
socket_address:
address: "service_a_envoy"
port_value: 8786
第8-13行告诉Envoy我们需要statsd格式的指标、我们的统计信息前缀（通常是你的服务名）是什么和statsd sink的地址。
第55-63行配置了我们的环境中的statsd sink。
这就是让Envoy输出统计信息所需要的所有配置。现在让我们来看看第2-7行做了哪些事情：
你需要将相同的配置添加到系统中的其它Envoy sidecar上（是的，每个服务都有自己的Envoy sidecar）。
这些服务本身是用go写的，它们做的事情很简单，仅仅是通过Envoy调用其它服务。你可以在这里查看服务和Envoy的配置。
现在，虽然我们只有图中的statsd exporter，但有了它，如果我们运行docker容器（docker-compose build & docker-compose up），然后向Front Envoy（localhost:8080）发送一些流量，Envoy 将把这些流量的指标发送到statsd exporter，随后statsd exporter会把这些指标转换成prometheus格式，并将其暴露在9102端口。
Statsd exporter中的统计信息格式如下图所示
来自statsd exporter的prometheus格式的指标
这里边将有上百个指标，同时，在上面的截图中我们能看到Service A和Service B之间的通信延迟指标。上图的指标是遵循prometheus格式的
metric_name ["{" label_name "=" `"` label_value `"` { "," label_name "=" `"` label_value `"` } [ "," ] "}"] value [ timestamp ]
你可以在这里了解更多。
Prometheus
我们将使用Prometheus作为时序数据库来保存我们的指标。Prometheus不仅是一个时序数据库，它本身还是一个监控系统，但本文我们只用它来存储指标数据。需要注意的是，prometheus是一个通过主动拉取来获取指标的系统，这意味着你必须告诉prometheus从何处拉取指标，在我们的例子中是从statsd exporter处拉取。
将Prometheus添加到系统中非常简单而又直接，我们只需要将拉取目标（statsd exporter）作为配置文件传递给Prometheus就可以了。配置看起来是这样的
global:
scrape_interval: 15s
scrape_configs:
- job_name: 'statsd'
scrape_interval: 5s
static_configs:
- targets: ['statsd_exporter:9102']
labels:
group: 'services'
scrape_interval的值表示Prometheus从目标处拉取配置的频率。
现在启动Prometheus，里面应该有一些数据了。让我们打开localhost:9090来看一看
prometheus查询页面
如图所示，可以看到我们的指标。你能做的可不仅仅是选择已有的指标，从这里可以阅读关于prometheus查询语言的更多信息。它还可以基于查询结果绘制图表，除此之外还有一个报警系统。
如果我们打开prometheus的targets页面，将能看到所有的拉取目标和它们的健康状态
prometheus目标
Grafana
Grafana是一个很棒的监控可视化解决方案，它支持Prometheus，Graphite，InfluxDB，ElasticSearch等多种后端。
Grafana有两大主要组件需要我们配置
(1). 数据源（Datasource）：指定grafana从哪个后端获取指标。你可以通过配置文件来配置数据源，代码如下所示
apiVersion: 1
datasources:
- name: prometheus
type: prometheus
access: Server
url: http://prometheus:9090
editable: true
(2). 仪表盘（Dashboard）：你可以从仪表盘查看来自数据源的指标。Grafana支持多种可视化元素，如Graphs，Single Stats，Heatmaps……你可以继承这些元素并使用插件来构造自己的元素。
我在使用Grafana时遇到的唯一一个问题是，缺少一种标准的方法来用代码开发那些仪表盘。所幸有一些第三方的库提供了支持，我们将使用来自weaveworks的grafanalib。
下面是我们通过 python 代码尝试构建的一个仪表盘
from grafanalib.core import *
import os
dashboard = Dashboard(
title="Services Dashboard",
templating=Templating(
[
Template(
name="source",
dataSource="prometheus",
query="metrics(.*_cluster_.*_upstream_rq_2xx)",
regex="/(.*)_cluster_.*_upstream_rq_2xx/",
default="service_a"
),
Template(
name="destination",
dataSource="prometheus",
query="metrics(.*_cluster_.*_upstream_rq_2xx)",
regex="/.*_cluster_(.*)_upstream_rq_2xx/",
default="service_b"
)
]
),
rows=[
Row(
panels=[
Graph(
title="2XX",
transparent=True,
dataSource="prometheus",
targets=[
Target(
expr="[[source]]_cluster_[[destination]]_upstream_rq_2xx - [[source]]_cluster_[[destination]]_upstream_rq_2xx offset $__interval",
legendFormat="2xx"
)
]
),
Graph(
title="5XX",
transparent=True,
dataSource="prometheus",
targets=[
Target(
expr="[[source]]_cluster_[[destination]]_upstream_rq_5xx - [[source]]_cluster_[[destination]]_upstream_rq_5xx offset $__interval",
legendFormat="5xx"
),
]
),
Graph(
title="Latency",
transparent=True,
dataSource="prometheus",
targets=[
Target(
expr="[[source]]_cluster_[[destination]]_upstream_rq_time",
legendFormat="{{quantile}}"
)
]
)
]
),
]
).auto_panel_ids()
在这段代码中，我们为2xx，5xx和延迟数据构建了图表。其中第5-22行很重要，它从我们的设置中提取可用的service names作为grafana的变量，为我们创建一个动态的仪表盘，这意味着我们能够选择性地查看特定源服务和目标服务的统计数据。如果想了解更多关于变量的内容请参考这里。
你需要通过grafanalib命令来从上述python文件生成仪表盘
generate-dashboard -o dashboard.json service-dashboard.py
注意这里生成的dashboard.json可不容易阅读。
所以，启动Grafana时我们只需要传递仪表盘和数据源就好了。当访问http:localhost:3000时，你将看到：
grafana仪表盘
现在你应该能看到2xx，5xx和延迟的图表，同时还能看到一个下拉菜单，你可以通过它选择源服务和目标服务。关于Grafana还有许多内容我们没有讨论到，包括强大的查询编辑器和告警系统。更重要的是，这一切都是可以通过插件和应用扩展的，可以参考这里的例子。如果你正想可视化常见服务如redis，rabbitmq等的指标，grafana有一个公共仪表盘库，你只需要导入它们就可以使用了。使用Grafana 还有一个好处，你可以通过配置文件和代码创建和管理所有东西，而不需要过多地通过UI来操作。
我建议你试用一下prometheus和grafana以了解更多信息。感谢阅读，如有建议和意见，请写在评论中。
在这里可以找到所有代码和配置文件。
