五、监控与调优工具箱
5.1 全链路监控方案
graph TD
A[Prometheus] --> B{Grafana}
A --> C[AlertManager]
B --> D((Kafka仪表盘))
B --> E((Redis热Key分析))
C --> F[企业微信告警]
C --> G[邮件告警]
# 关键Exporter:
- node_exporter:服务器指标
- redis_exporter:Redis监控
- jmx_exporter:JVM应用监控
- kafka_exporter:Kafka集群监控
5.2 性能分析命令速查
Linux系统级:
# 实时IO监控
iotop -oP
# 网络连接分析
ss -tnlp | grep ESTAB
# 内存瓶颈检查
vmstat 1 10
数据库专用:
-- MySQL锁分析
SELECT * FROM performance_schema.events_waits_current;
-- PostgreSQL慢查询
SELECT * FROM pg_stat_activity WHERE state = 'active';
优化效果验证方法论
6.1 基准测试标准流程
# 使用Locust进行压力测试
from locust import HttpUser, task
class ApiUser(HttpUser):
@task(3)
def get_users(self):
self.client.get("/api/users")
@task(1)
def create_order(self):
self.client.post("/api/orders", json={"product": "A1"})
# 启动命令:
# locust -f test.py --headless -u 1000 -r 100 --host http://api.example.com
6.2 优化前后对比模板
指标项 | 优化前 | 优化后 | 工具证明 |
---|---|---|---|
API平均响应 | 320ms | 89ms | JMeter测试报告 |
MySQL QPS | 1,200 | 5,800 | sysbench结果 |
99分位延迟 | 1.2s | 230ms | Prometheus图表 |
服务器负载 | 8.2 | 3.1 | node_exporter |
本文来自投稿,不代表本站立场,如若转载,请注明出处: