一、监控指标
成熟稳健的系统往往需要对集群运行时的各个指标进行收集，如系统的load、CPU的利用率、I/O繁忙程度、网络traffic、内存利用率、应用心跳等。
1、load
系统的load被定义为特定时间间隔内运行队列中的平均线程数，每一个CPU的核都维护了一个运行队列。
一般每个CPU当前的活动线程数不大于3，视为正常；大于5表示系统负载非常高了。
命令：top、uptime
2、CPU利用率
在linux系统下，CPU的时间消耗主要在这几个方面，即用户进程、内核进程、中断处理、I/O等待、Nice时间、丢失时间、空闲等几个部分，而CPU的利用率则为这些时间所占总时间的百分比。
us（User Time）用户时间，表示CPU执行用户进程所占用的时间；
sy（System Time）系统时间，表示CPU在内核态所花费的时间；
ni（Nice Time）调整优先级时间，表示CPU在调整进程优先级的时候花费的时间；
id（Idle Time）空闲时间，表示系统处于空闲期，等待进程运行，这个过程所占用的时间；
wa（Waiting Time）等待时间，表示CPU在等待I/O操作所花费的时间；
hi（Hard Irq Time）硬件中断时间，表示系统处理硬件中断所占用的时间；
si（Soft Irq Time）软件中断时间，表示系统处理软件中断所占用的时间；
st（Steal Time）丢失时间，表示当前虚拟机与该宿主上的其他虚拟机间的CPU争用时间；
命令： top + 1、 jps + top -p x
3、磁盘剩余空间
du -d1 -h /home
-d 指定递归深度，-h按照文件大小单位的格式化输出
4、网络traffic
sar -n DEV 1 1
-n 表示汇报网络状况，DEV查看各个网卡的网络流量，第一个1表示每秒抽样一次，第二个1表示总共取一次，
Average表示平均值。
5、磁盘I/O
iostat -d -k
-d 表示查看磁盘的使用情况， -k表示以KB为单位显示；
6、内存的使用
free -m
linux的内核会将剩余的内存申请为cached，而cached不属于free范畴，用于分配给程序的内存不仅仅只有free，还包括buffers和cached占用的内存；
对于应用来说，更值得关注的应该是虚拟内存swap的消耗，swap内存使用过多，表示物理内存不够用，操作系统将
本应该是物理内存的一部分内存页调度到磁盘上。swap I/O较为频繁，会严重影响系统的性能。
vmstat 可以查看到swap I/O情况
7、qps
query per second，即每秒查询数。qps在很大程度上代表了系统在业务上的繁忙程度，而每次请求的背后，可能对应着多次磁盘I/O、所赐网络请求，以及多个CPU时间片。
8、rt
response time 直接关系前端的用户体验。降低rt时间需要从各个方面入手，例如：部署CDN边缘节点来缩短用户请求的物理路径；通过内容压缩来减少传输的字节数；使用缓存来减少磁盘I/O和网络请求等。
CPU、内存、网络、磁盘、qps和rt，是所有类型的应用都需要关注；如select/ps、update/ps只针对数据库应用，thread running值针对MySql数据库应用，FullGC只针对Java应用。
9、select/ps
请求数量过多，则可以适当的增加读库，以降低系统读的压力；
10、update/ps、delete/ps
请求数量过多，则可以对相应的库进行拆分，将请求分散到其他集群；
11、GC
当GC发生时，JVM上的应用程序的工作线程会暂时停止运行，从外部来看便是程序暂时停止响应。可应对JVm的一些内存参数进行调整和优化，以降低GC时应用停止响应的时间。
二、心跳检测
对于自治的分布式系统而言，一般都会有一整套的集群心跳监测机制，能够实时地移除掉宕机的Slave，避免路由规则将任务分配给已宕机的机器来处理；
1、ping
ping指令能够检测网络链路是否畅通，远端主机是否能够到达；
2、应用层检测
使用应用层的心跳检测来对应用的健康状态进行监控，通过curl指令定时访问应用中的自检url，课实时地感知到应用的健康状态，一旦系统无响应或者响应超时，即可输出报警信息，以被相应的监控调度系统捕捉到，第一时间通知开发和运维人员进行处理；
3、业务检测
对于web程序，自动检测页面的异常情况；
3.1 通过页面大小的变动范围来判断页面是否出现异常，但是受大的改版影响比较大；
3.2 检测页面的返回值，但是这样检测跟具体的业务挂钩，或者对业务的代码具有一定的侵入性；
三、容量评估及应用水位
在新系统上线之前，或者需要在已在线的系统上做一些推广活动时，相关的业务方需要对系统的访问量进行评估；
1、业务方需要给出总的访问量（PV、UV）以后，推导到每个独立的子系统；
2、取其中的一个最小子集来进行压力测试，以便得出每个单元所能承载的访问量；
测试机器的配置需要与线上的机器保持一致，主要关心两个值qps、rt，当rt达到无法忍受的上限时，或者系统某些地方开始出现瓶颈，如内存不足，系统频繁Full GC，I/O等待时间过长，CPU load超高，这个时候的qps便是一个单元能够承受的极限值；
3、对系统进行评估出需要的机器数；
使用80/20原则，80%的访问请求将在20%的时间内到达，这样便可以根据系统对应的PV计算出系统的峰值qps
峰值qps=（总的PV*80%）/(60*60*24*20%)
机器数 = 总的峰值qps / 压测得出的单台机器极限qps
4、系统上线或者正在承受比较大压力时，通过当前的运行水位图来了解当前系统的压力；
通过访问日志分析，或者其他的统计手段，实时计算出当前系统的qps值（前1~2分钟的平均值），然后结合系统上线之前压测得到的单台机器的极限qps，乘以当前部署的机器总数，便能得到当前的水位：
当前水位 = 当前总qps / （单台机器极限qps*机器数） * 100%
