前言
在上一篇推文中，我們使用時序數據庫 InfluxDb 做了流控數據存儲，但是數據存儲不是目的，分析監控預警才是最終目標，那么問題來了，如何更好的實現呢？用過阿里巴巴 Sentinel 控制台的小伙伴，是不是覺得它的控制台丑爆了，而且只有短短的五厘米，顯然不能滿足大部分人或者場景的使用。
架構
工具
- sentinel-dashboard（控制台，收集數據）
- Influxdb（時序數據庫，存儲數據）
- Chronograf （展示控制台，顯示數據並實現預警）
安裝
Sentinel 控制台 和 時序數據庫 Influxdb 的安裝方式前面已經聊過，這里不再贅述，簡單說下 Chronograf 展示控制台的安裝方式，這里推薦使用 Docker 安裝方式。
$ docker run -p 8888:8888 \
-v $PWD:/var/lib/chronograf \
chronograf
安裝成功以后，瀏覽器訪問 http://ip:8888 你應該看到一個歡迎頁面：
然后，自行配置數據源，根據業務場景組裝監控大屏。
大屏
這里根據 Sentinel 限流組件采集的數據，組裝了一個簡單的監控大屏，可以監控歷史訪問總量、最近一小時的訪問量、限流數以及最近幾分鍾或者幾小時的訪問曲線等等，相比於阿里演示版是不是瞬間高大上的些許。
總訪問量
SELECT SUM("successQps") AS "總訪問量" FROM "sentinel_log"."autogen"."sentinelInfo"
最近一小時訪問量
SELECT SUM("successQps") AS "訪問量"
FROM "sentinel_log"."autogen"."sentinelInfo"
WHERE TIME > NOW() - 1h
最近一小時限流數
SELECT SUM("blockQps") AS "限流數"
FROM "sentinel_log"."autogen"."sentinelInfo"
WHERE time > now() - 1h
最近一小時異常數
SELECT SUM("exceptionQps") AS "異常數"
FROM "sentinel_log"."autogen"."sentinelInfo"
WHERE time > now() - 1h
最近一小時的訪問趨勢圖(秒級別)
SELECT SUM("successQps") AS "訪問量"
FROM "sentinel_log"."autogen"."sentinelInfo"
WHERE time > now() - 1h
GROUP BY time(1s)
最近12小時資源訪問排名
SELECT SUM("successQps") AS "成功qps", SUM("blockQps") AS "限流qps"
FROM "sentinel_log"."autogen"."sentinelInfo"
WHERE time > now() - 12h
GROUP BY resource
預警
后期我們在 Chronograf 中接入 Kapacitor ，Chronograf會自動打開該Configure Alert Endpoints部分，Kapacitor支持多個警報端點/事件處理程序。有興趣的小伙伴也可以在 Sentinel 控制台中根據流控數據進行更智能化的設置，比如根據限流失敗數以及機器指標動態調整流控規則。
小結
有了她，小哥哥、小姐姐們再也不用擔心凌晨一點的鬧鍾了，是不是很爽？以上只是冰山一角，目前我們上線的監控系統平台，通過各種第三方組件庫（Telegraf、InfluxDB、Chronograf、Kapacitor、Grafana、Prometheus、Consul、Elasticsearch、Kibana），接入了 1000 台服務器實時監控，200個監控大屏，上千個監控指標，每日處理成噸的數據。是不是很吊！？我唧唧都佩服我自己的想象力。
源碼
https://gitee.com/52itstyle/sentinel-dashboard