1)报警配置信息的录入 
这部分比较简单，就是一个简单的管理系统
架构如下所示：

配置信息具体要存什么，看你自己需要，每个人有自己的想法
我之前的思路是：
(0)定义本配置所属的服务，比如web服务，rpc服务，cache缓存服务，mq服务，sql服务。
(1)定义一个采样次数的总数，比如10次采样样本为一次计算单位。
(2)定义一个采样样本不过关的次数，比如4次，也就是10次里面有4次样本不过关就报警。
(2.1)单个样本里的成功率必须>=某个阀值
(2.2)单个样本里的平均耗时必须<=某个阀值
(2.3)单个样本里的最大耗时必须<=某个阀值(可选)
(2.4)单个样本里的最小耗时必须<=某个阀值(可选)
(2.5)单个样本里的TP99数值必须<=某个阀值(可选)
(2.6)其它，你想怎么做就怎么做，规则你自己定，你就是规则之王。
(3)报警周期，就是后面如果报警，多少时间之内同种类型的不再报警，如果你不需要就设置为0，那么有多少报警都会发出去，造成报警短信洪灾。

单个样本到底是啥意思？ 客户端调用埋点jar包里的API,会调用很多次，然后如果你定义了6秒钟收割一次进行数据采样汇总，上传到服务器，那就是一个采样样本。
PS:如果在这6秒钟某个API被调用1万次，成功6000次，那么只会上报一条数据给远程服务器，
类似于{key,10000,6000,...其它信息},要弄清楚这个概念，绝对不会上报1万条数据给远程服务器。

好，到此，针对每种服务的报警标准都已经存在mysql数据库了。
有的时候，用户(单位内部各个业务系统)会说，我需要每种服务的参数都要定制，那么你需要自己扩充这些达到定制的需求，
还有说我针对时间段的需求要定制，我针对每个URL的参数要定制，这个你自己举一反三就可以了。

2)业务统计信息上报 

这部分代码在client_metrics里已经实现了，花时间看一下就知道设计思路。
上报的时候要包含以下一些信息
{产品，所属服务，机器ID,key,total调用次数，成功次数,平均耗时,最大耗时，最小耗时，TP99...等其它你想要的信息}
这里解释一下前4个字段的意思。
举个例子：
产品:公司金融产品
服务:因为这个产品会包含一些http服务啊，rpc服务啊，缓存服务啊，sql服务啊，所以你要标记出来。
机器ID:就算你指定了rpc服务，你不会只部署一台吧，你肯定有多台，那你得指定是哪一台啊，不然不知道发生在哪台机器上啊，这个你可以写一个
静态函数获取，比如我们采用了发送时获取{ip：本进程监听端口}这样，以后就不再重新获取，复用这个值。
key:针对http服务，就是你的url; 针对redis服务，就是你的命令；以http服务为例，你的url如果有变化的参数，你要写成模板类型的值，不然key的个数
发生爆炸，比如http://ip:port/a/1/b 这样的，里面的1会发生变化，你不能直接把这个作为key,你得写成http://ip:port/a/xxx/b,大概就这个意思。
有的人说埋点你不能影响我的业务速度，不能影响我的内存，这个在设计时候都要考虑
还有如果监控的数据接收服务器全部宕机了，也不能影响业务，这个请自己看client_metrics,看完了就知道大体思路了，如果你觉得可以优化得更好你自己优化吧。核心思想是异步上传，容许一段时间的数据不是100%准确（发生在所有远程数据接收服务器全部宕机的前提下）

另外我们当时做数据汇总时，以web为例，web可能会有几十个URL的数据，我们上传时就已经做了所有数据的一个综合统计，比如所有url的调用次数，平均耗时，这样后面如果你要看这些数据，直接用这些数据作为计算基础就可以了。

然后我们还做了一个掉0检测，就是如果某个新的key第一次出现时，我们在内存中记住了它，如果它在某个采样周期内没有出现，我们就会上报这个key的数据为0，有些场合可以用来做掉零检测。

另外如果你不是java语言的程序，怎么埋点?一个可行的是你用Netty写一个UDP服务器，内部嵌套上面的java jar包，本质上是做了一个代理
然后所有程序发送UDP数据给你，这里可以优化，思路你自己想，(maybe QUIC协议你可以调研一下)

好，数据到了Netty服务器之后，这里是HTTP协议上报的哈，为什么要一份为2，一式2份呢？
目的是为了数据上传入HBase和数据入MQ互相不干扰，也就是说，hbase全部宕机不影响数据进MQ,MQ全部宕机不影响数据入hbase.

hbase：用来存储海量历史数据，这样如果你收到了报警信息，你可以查啊，调出那个时候的数据看是不是真的有问题，用于历史回溯。
mq: 用于存数据，作为实时计算的数据源啊，不然谁来发送报警短信和邮件呢？

然后hbase那里有一个redis.这个是干嘛的？因为每个数据里面的产品我可以实现定义在配置库里，但是服务，机器ID,key这些是完全动态的啊
所以每一条数据来了后，要需要先查redis是否存在，不存在的话，要相应的维护到hbase里的表里，这样慢慢构建好这个产品的这些信息，回头在界面上才可以调出来。所以redis就是起加速作用，不然每一条信息来了，你也不知道服务和机器id,key是不是已经存在了的，然后插入到hbase,很慢啊，量大了你肯定扛不住。

3)报警信息实时计算 

具体的技术很多，storm,flink,heron都可以的，你熟悉哪个用哪个。
保证同一个[产品，服务,机器ID]的数据肯定是到同一个bolt就行，这样才好做计算，否则如果分散了，那就不好计算了。
计算的标准怎么拿？从步骤1的报警配置信息库里拿啊，所以每个bolt启动时从sql库里拿，
建议在1)的架构里开一个HTTP API接口，这样bolt每次启动前初始化先拿取相关的配置信息，然后后面定时拉取更新本地配置
这样你如果修改了配置信息，自然会更新到bolt里，不用重启storm程序。
实际上有很多需要注意的细节
比如如果HTTP接口调用失败怎么办，那就继续保持原有的配置信息不需要替换。
如果新的配置跟老的配置有冲突怎么办，比如老的是10条数据有6次失败就报警，目前已经有了8条数据，还差2条，然后刷新了新的报警配置是6条数据3次失败就报警
，你怎么解决就看你自己了，合理就行。

我们当时做报警邮件的时候，邮件内容一部分是用户定的报警标准，下面是每一条信息的具体数值，然后告诉你这条数据是否达标。
(死也得让你知道为啥死的 :)

这里报警的时候，就用到了你的参数里的报警周期，这个参数怎么用？比如你定义[产品，服务，机器ID]这个组合1分钟只能报警1次，假设服务是web的话，就算有很多个URL都报警了，我也只会在这1分钟内报警1次，具体怎么玩你自己定，否则业务一下子收到几十个报警短信，他会觉得很无助，其实也没必要发这么多条，你懂我的意思就好。游戏规则自己定吧。

注意每一个细节，力求完美。

4）最终的架构图

最终完整的架构图如上所示。

5）细节和性能分析

有人会问，如果业务越来越多，我怎么知道我的监控系统是否要扩容？
很简单，你把2）步骤里面的netty服务器里面的2个内存队列的size做监控信息采集，同样上报给后端，同时在1）里面设置好报警参数
也就是你做了一个自监控，一旦内存队列的size超过了阀值，说明输入的速度>输出的速度啊，嗯，跟老板申请扩容吧
可以是加web服务器，也可以是提高后面的处理速度，自己分析吧。

招一个好一点的大数据人员，维护好hbase,storm这些，这套系统就可以水平扩展了，
不管你一天有多少T的数据量，照单全收，毫无压力。

另外附上我们之前生产环境的数值：每天300G数据，没办法，不是大公司，没这么多的产品，而且很多中台产品都是1分钟上报1次，频率有点低，其实几秒钟上报1次都是可以的，这样很快可以发现哪个业务出了问题，也可以做到秒级感知啊 :) 。

PS:因为时间有限，最近在研究别的东西，这个项目的代码不会经常更新，附上架构图给各位网友，
以此为蓝本，加上你的自由发挥的能力，没问题。

另外有兴趣做HDFS数据入库的可以看看我的另外一个项目MyHDFS,从前同事得知最新的数据是 5000万条数据/单日(其实写几个亿丝毫没有问题)

附录:

http://git.oschina.net/qiangzigege/MyEye 里面谈到了每种技术具体可以用的技术选型，就看你熟悉哪个了

http://git.oschina.net/qiangzigege/MyHDFS

大牛很多，只敢抛砖引玉，肯定有设计不当和不周的地方，还请各位大牛轻喷，谢谢！

MyEye官方讨论群 120734278  想做监控的可以内部自由讨论。

另外最近看到阿里的监控，除了常规数据统计和报警外，给我印象最深的是智能监控，我只能说阿里人才就是多啊 :)

这套系统是15年9月份开始写的第一行代码，15年10月中旬第1版上线使用，只花了1个半月。

我做总体架构设计和API设计，物理库设计,code review，只有1个小弟负责代码编写.

当时2个人没有任何杂念的全身心投入到这个产品中，经常回家都在思考白天的代码有没有问题。这段时间也是很怀念的。其实在做这个监控系统之前我从来没有做过监控，当时领导让我设计监控的时候我真是一脸懵逼，到处问人有没有经验可以借鉴，问了一圈发生公司没有任何一个人可以帮到我，于是定下心来自己完全琢磨每个细节该怎么设计，开发过程中小弟也提出来一些很好的建议，后来发现一些想法在别的开源软件中也是存在的，所以说这个系统没有参考任何一款软件，最后开发出来并且非常平稳的运行了1年半时间我还是挺高兴的。

实际上，公司内部任何需要监控的信息点，只要稍微转换下，都可以用同一个API来上报信息

所以我们当时也做了平台部门MQ消息中间件的负载监控，大数据部门的信息采集指标健康监控。

https://my.oschina.net/qiangzigege/blog/600441

是当时给公司上面汇报用的PPT。

后记: 当时做完这套监控系统的时候，压根还不知道有调用链这个东西的存在，也没有领导和同事提出这个需求，否则当时肯定也直接给加上去了，后来把zipkin的源码翻完之后才发现调用链比做监控更简单，以后有时间再讲讲调用链的本质以及以 zipkin为例子如何上报调用信息。

作者：强子哥哥

来源：51CTO