监控与可观测性

目的与范围

本文档概述了在生产环境中部署的 Node.js 应用程序中实现监控和可观测性的最佳实践。它涵盖了关键指标跟踪、日志记录策略、监控工具以及提供应用程序健康状况和性能全面可见性的可视化方法。有关实现诊断维护端点的信息，请参阅维护端点。有关实现事务 ID 以进行日志关联的详细信息，请参阅日志事务 ID。

核心监控概念

监控和可观测性是生产就绪的关键方面，它们使您能够检测问题、理解系统行为并做出数据驱动的应用程序决策。有效的监控需要跟踪硬件级指标和应用程序特定指标。

要监控的关键指标

类别	基本指标	为什么很重要
硬件	CPU 使用率、服务器 RAM	指示资源限制
Node.js 进程	进程 RAM（保持在 1.4GB 以下）、进程重启	显示 Node 特定的健康问题
应用程序	错误率、响应时间、吞吐量	指示用户体验和可靠性
商业	交易成功率、API 端点使用情况	反映业务影响
饱和度	队列长度、连接池利用率	显示系统容量限制

来源：sections/production/monitoring.md7-9

监控系统架构

下面是一个高层架构图，展示了监控和可观测性组件在典型的 Node.js 应用程序中的交互方式。

来源：sections/production/monitoring.md7-9 sections/production/smartlogging.md7-13 sections/production/delegatetoproxy.md5-7

实现智能日志记录

有效的日志记录是可观测性的基础。智能日志记录超越了简单的控制台语句，提供结构化、可搜索的日志，可以进行聚合和分析。

智能日志记录组件

来源：sections/production/smartlogging.md7-13

智能日志记录要求

使用强大的日志记录库，如 Winston 或 Bunyan
将日志结构化为 JSON，并具有一致的字段
包含上下文属性在每个日志中
- 时间戳
- 事务 ID
- 用户 ID（可用时）
- 操作类型
- 日志级别（error、warn、info、debug）
配置适当的日志传输用于开发和生产

来源：sections/production/smartlogging.md29-37

监控工具和方法

有几种监控 Node.js 应用程序的方法，每种方法都有不同的优势，适用于可观测性的不同方面。

监控解决方案比较

解决方案类型	示例	优势	局限性
云服务商工具	AWS CloudWatch、Google StackDriver	出色的硬件指标、开箱即用的仪表板	有限的应用程序级洞察
基于日志的解决方案	Elastic Stack、Graylog	非常适合应用程序行为、全文搜索	需要额外的硬件指标设置
APM 工具	New Relic、Datadog、AppDynamics	全面的可见性、预构建的仪表板	商业解决方案，可能成本高昂
开源监控	Prometheus + Grafana	高度可定制，以指标为中心	需要更多设置和维护

来源：sections/production/monitoring.md7-9

增强云监控

云服务商的监控解决方案通常需要应用程序级指标的补充。这是增强云监控的典型架构。

来源：sections/production/monitoring.md9

可视化和分析

有效的监控不仅需要收集数据，还需要以清晰的方式可视化数据，使模式和异常显而易见。

基本仪表板

系统概览仪表板：硬件指标和进程健康状况
错误跟踪仪表板：错误率、常见错误类型和受影响的端点
性能仪表板：按端点的响应时间、最慢的操作
业务指标仪表板：交易成功率、用户活动

可视化工具集成

Grafana 或 Kibana 等可视化工具可用于创建综合仪表板，这些仪表板可以整合来自多个来源的数据。

来源：sections/production/monitoring.md25-27

与基础设施组件集成

监控应与您的基础设施组件集成，以提供应用程序健康状况的完整图景。

反向代理集成

Nginx 等反向代理可以配置为记录访问数据并提供一线监控。

来源：sections/production/delegatetoproxy.md5-7

有效监控的最佳实践

在多个级别进行监控：基础设施、应用程序和业务指标
使用结构化日志记录：以一致的格式记录日志，包含所有相关上下文
实施事务跟踪：分配唯一 ID 以跟踪用户旅程
设置智能警报：对异常而不是仅对阈值进行警报
委托网络任务：使用反向代理处理静态内容、压缩
规划规模：确保监控解决方案能够处理您的日志量
保持监控独立：监控不应影响应用程序性能