云应用容器的向左监控方法

作者：科技狠活与软件技术 2023-08-30 16:12:03

云计算 在弹性容器化环境中，拥有低效代码是非常昂贵的。通过向左监控方法和可观测性解决方案，可以帮助解决这个问题。

在弹性容器化环境中，拥有低效代码是非常昂贵的。通过向左监控方法和可观测性解决方案，可以帮助解决这个问题。

向左移动（Shift-left）是一种软件开发和运维的方法，强调在软件开发生命周期的早期进行测试、监控和自动化。向左移动的目标是在问题出现之前及时发现并迅速解决，以防止问题的发生。

当您早期识别到可扩展性问题或错误时，解决起来更快、更具成本效益。将低效代码转移到云容器中可能非常昂贵，因为它可能会激活自动扩展功能，增加您的月度费用。此外，在您能够识别、隔离和修复问题之前，您将处于紧急状态。

问题陈述

我想给您演示一个案例，我们成功地避免了一个潜在的应用程序问题，在生产环境中可能会造成重大影响。

2022年我们的Kubernetes报告提供了关于团队如何利用Kubernetes、AI中的K8s、集群可观测性方面的见解等内容。

我正在审查最近应用程序更改后的UAT基础架构的性能报告。这是一个使用MariaDB作为后端、运行在Apache反向代理和AWS应用负载均衡器后面的Spring Boot微服务。新功能成功集成，并且通过了所有UAT测试用例。然而，我注意到MariaDB性能仪表板中的性能图表与部署前的模式有所偏离。

以下是事件的时间轴。

8月6日14:13，应用程序使用包含嵌入式Tomcat的新Spring Boot jar文件重新启动。

14:52，MariaDB的查询处理速率从每秒0.1增加到88次查询/秒，然后增加到301次查询/秒。

此外，系统CPU利用率从1%提高到6%。

最后，JVM在G1 Young Generation Garbage Collection上花费的时间从0%增加到0.1%，并保持在这个水平。

该应用程序在UAT阶段异常地发出300次查询/秒，远远超出了其设计要求。新功能导致数据库连接增加，因此查询量显著增加。然而，监控仪表板显示，在部署新版本之前，问题措施是正常的。

解决方案

这是一个使用JPA查询MariaDB的Spring Boot应用程序。该应用程序的设计是在两个容器上运行以实现最小负载，但可以扩展到十个容器。

如果一个单独的容器可以生成每秒300次查询，那么如果所有十个容器都运行，它可以处理每秒3000次查询吗？数据库能否拥有足够的连接来满足应用程序其他部分的需求？

我们别无选择，只能返回开发人员的工作台，检查Git中的更改。

新的更改将从一个表中获取少量记录并进行处理。这是我们在服务类中观察到的代码。

List findAll = this.xRepository.findAll();

不，使用Spring的CrudRepository的findAll()方法而没有分页是低效的。分页有助于减少从数据库检索数据所需的时间，通过限制获取的数据量。这是我们主要的关系型数据库（RDBMS）教育所教导我们的。此外，分页有助于保持内存使用低，以防止应用程序由于数据过载而崩溃，并减少Java虚拟机的垃圾回收工作量，正如前面问题陈述中提到的。

这个测试是在一个容器中使用2000条记录进行的。如果这段代码被部署到生产环境中，其中每个容器有约20万条记录，那么可能会给团队带来很大的压力和忧虑。

应用程序在将方法添加WHERE子句后重新构建。

List findAll =
this.xRepository.findAllByY(Y);

恢复了正常运行。每秒查询数从300降至30，垃圾收集的工作量恢复到原始水平。此外，系统的CPU使用率降低。

学习和总结

任何从事站点可靠性工程（SRE）工作的人都会理解这个发现的重要性。我们能够在不提高严重性1级别的情况下采取行动。如果这个有缺陷的软件包部署到生产环境中，可能会触发客户的自动扩展阈值，即使没有额外的用户负载，也会启动新的容器。

这个故事有三个主要的要点。

首先，最好从一开始就启用一个可观测性解决方案，因为它可以提供事件的历史记录，用于识别潜在问题。如果没有这个历史记录，我可能不会认真对待0.1%的垃圾回收百分比和6%的CPU消耗，代码可能会发布到生产环境中，造成灾难性的后果。扩大监控解决方案的范围到UAT服务器有助于团队在问题发生前识别潜在根本原因并防止问题发生。

其次，在测试过程中应存在与性能相关的测试用例，并由具有可观测性经验的人员进行审查。这将确保对代码的功能和性能进行测试。

第三，云原生的性能跟踪技术对于接收有关高利用率、可用性等方面的警报非常有用。为了实现可观测性，您可能需要准备合适的工具和专业知识。祝编码愉快！

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