sre黄金指标饱和度 黄金指标是指在某个领域中被认为是最为重要和有效的指标。它通常是通过大量的数据和经验研究得出的,被广泛用于预测和评估事物的发展趋势和状况。 而饱和度是指某一现象、行为或物质所达到的极限或最大限度。在不同领域中,饱和度的概念和计算方式可能有所不同,常用来描述市场饱和度、色彩饱和度...
示例:HTTP 5xx 错误的比例。 1.4 饱和度(Saturation) 定义:系统资源的使用程度。 重要性:高饱和度可能导致性能下降或系统崩溃。 示例:CPU 使用率、内存使用率。 回到顶部 2. 在 Prometheus 中实现四个黄金指标 以下是如何在 Prometheus 中采集和展示这四个黄金指标的示例。 2.1 延迟(Latency) 指标:HTTP 请求的响...
监控四个黄金指标 可以先说一下Google监控系统的4个黄金指标分别是延迟、流量、错误、和饱和度(saturation)。如果我们只能 监控用户可见系统的4个指标,那么就应该监控这4个。 具体说明 延迟 服务处理某个请求所需要的时间。这个区分成功请求和失败请求很重要。例如,某个由数据库连接丢失或者其他后端问题造成的HTTP 500...
错误可以是 HTTP 状态码 500 系列、应用程序异常或其他失败条件。 饱和度(Saturation) 饱和度是指系统资源的使用情况及其接近极限的程度。资源包括 CPU、内存、磁盘 I/O、网络带宽等。一般可以使用利用率或者剩余率来表示。 应用这四个指标时需要注意的内容 延迟 监控P50、P95、P99 等不同百分位数的延迟,以更全面...
监测队列长度、连接数等指标,以识别资源瓶颈。 总结 这四个黄金指标提供了一种全面的视角,用于监控和优化系统的性能与健康。通过对延迟、流量、错误率和饱和度的监控,可以及时发现和解决潜在问题,确保系统的稳定性和可用性。这些指标也有助于团队进行容量规划和性能调优。
饱和度是对服务可用的总资源消耗的度量,例如 CPU、内存。与其他服务网格一样,Linkerd 没有直接的机制来衡量饱和度,但是,延迟通常是一个很好的近似值。谷歌 SRE 书籍说: 延迟增加通常是饱和的主要指标,在某个小窗口(例如一分钟)内测量你的第 99 个百分位响应时间可以给出非常早期的饱和信号。
Saturation:饱和度 Errors:错误数或错误率 为什么是这4个 这个四个黄金指标在在任何系统中都是很好的性能状态指标 他们之所以被称为”黄金“指标,很大一个因素是因为他们反映了终端用户的感知 因此任何监控系统都会提供被监控对象的这些指标或其变形,并在此基础上辅助 ...
系统稳定性与性能优化：黄金指标的应用与实践 黄金指标在系统稳定性和安全性问题的评估中起着重要的作用。Google SRE提出了四个黄金指标，分别是异常、耗时、流量和饱和度。通过对这些指标的监控和分析，可以更好地理解系统的性能状况，并采取相应的措施来解决问题。本文将介绍如何结合目标系统的关键时段来分析这四个...
按照《SRE:Google运维解密》中描述的, 分布式系统监控的四类黄金指标是:延迟(Latency)、流量(Traffic)、错误(Errors)、饱和度(Saturation)。 从下图可以看到,对每一个系统来说,这四类监控指标覆盖了:输入、输出、和系统自身。 指标监控项 在不同场景下,每类指标都有不同的监控项: ...
Four Golden Signals是Google针对大量分布式监控的经验总结,4个黄金指标可以在服务级别帮助衡量终端用户体验、服务中断、业务影响等层面的问题。主要关注与以下四种类型的指标:延迟,通讯量,错误以及饱和度: 延迟:服务请求所需时间。 记录用户所有请求所需的时间,重点是要区分成功请求的延迟时间和失败请求的延迟时间。 例如...