Clawdbot性能监控：Prometheus+Grafana实战

Clawdbot性能监控：Prometheus+Grafana实战

1. 为什么需要监控Clawdbot？

当Clawdbot成为企业关键业务系统的一部分时，确保其稳定运行就变得至关重要。想象一下这样的场景：凌晨3点，你的Clawdbot突然停止响应客户请求，而你对此毫不知情，直到第二天上班才发现大量未处理的工单和投诉。这种情况完全可以通过合理的监控来避免。

性能监控能帮助我们：

• 实时掌握系统健康状态
• 快速定位和解决问题
• 分析性能瓶颈
• 预测容量需求
• 提供数据支持优化决策

2. 监控方案设计

2.1 技术选型

我们选择Prometheus+Grafana组合的原因：

• Prometheus：开源的监控系统，特别适合监控时间序列数据
• Grafana：强大的可视化工具，支持多种数据源
• Node Exporter：收集主机级指标
• cAdvisor：容器监控工具

这套组合的优势在于：

• 开源免费
• 社区活跃
• 扩展性强
• 易于集成

2.2 监控指标分类

我们需要监控的指标主要分为三类：

1. 系统资源指标

   • CPU使用率
   • 内存使用量
   • 磁盘I/O
   • 网络流量

2. Clawdbot应用指标

   • 请求响应时间
   • 请求成功率
   • 并发连接数
   • 消息处理延迟

3. 业务指标

   • 每日处理消息量
   • 平均处理时长
   • 错误类型统计

3. 部署与配置

3.1 环境准备

假设你已经有一个运行Clawdbot的环境，我们需要：

1. 准备一台监控服务器（可以与Clawdbot同服务器）
2. 确保服务器有足够资源（建议2核4G以上）
3. 开放必要的端口（9090, 3000等）

3.2 安装Prometheus

# 下载Prometheus wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.47.0/prometheus-2.47.0.linux-amd64.tar.gz tar xvfz prometheus-*.tar.gz cd prometheus-* # 配置Prometheus cat <<EOF > prometheus.yml global: scrape_interval: 15s scrape_configs: - job_name: 'prometheus' static_configs: - targets: ['localhost:9090'] - job_name: 'node' static_configs: - targets: ['localhost:9100'] - job_name: 'cadvisor' static_configs: - targets: ['localhost:8080'] - job_name: 'clawdbot' static_configs: - targets: ['localhost:8081'] EOF # 启动Prometheus ./prometheus --config.file=prometheus.yml &

3.3 安装Node Exporter

# 下载Node Exporter wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.6.1/node_exporter-1.6.1.linux-amd64.tar.gz tar xvfz node_exporter-*.tar.gz cd node_exporter-* # 启动Node Exporter ./node_exporter &

3.4 安装cAdvisor

# 使用Docker运行cAdvisor docker run \ --volume=/:/rootfs:ro \ --volume=/var/run:/var/run:ro \ --volume=/sys:/sys:ro \ --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \ --volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \ --publish=8080:8080 \ --detach=true \ --name=cadvisor \ gcr.io/cadvisor/cadvisor:v0.47.0

3.5 安装Grafana

# 使用Docker运行Grafana docker run -d -p 3000:3000 --name=grafana grafana/grafana-enterprise

4. Clawdbot指标暴露

要让Prometheus能够采集Clawdbot的指标，我们需要在Clawdbot中暴露metrics端点。这里我们使用Prometheus的客户端库来实现。

4.1 添加Prometheus客户端

假设Clawdbot是基于Node.js开发的：

const express = require('express'); const promClient = require('prom-client'); // 创建指标 const httpRequestDurationMicroseconds = new promClient.Histogram({ name: 'http_request_duration_seconds', help: 'Duration of HTTP requests in microseconds', labelNames: ['method', 'route', 'code'], buckets: [0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 1, 3, 5, 7, 10] }); const activeConnections = new promClient.Gauge({ name: 'active_connections', help: 'Number of active connections' }); // 创建/metrics端点 const metricsApp = express(); metricsApp.get('/metrics', async (req, res) => { res.set('Content-Type', promClient.register.contentType); res.end(await promClient.register.metrics()); }); metricsApp.listen(8081, () => { console.log('Metrics server listening on port 8081'); }); // 在Clawdbot主应用中记录指标 app.use((req, res, next) => { const end = httpRequestDurationMicroseconds.startTimer(); res.on('finish', () => { end({ method: req.method, route: req.route.path, code: res.statusCode }); }); next(); });

4.2 关键业务指标

除了系统指标，我们还应该监控一些业务关键指标：

const messagesProcessed = new promClient.Counter({ name: 'messages_processed_total', help: 'Total number of messages processed', labelNames: ['status'] }); const processingTime = new promClient.Summary({ name: 'message_processing_time_seconds', help: 'Time taken to process a message', labelNames: ['type'] }); // 在处理消息时记录指标 function processMessage(message) { const end = processingTime.startTimer({ type: message.type }); try { // 处理消息逻辑 messagesProcessed.inc({ status: 'success' }); } catch (error) { messagesProcessed.inc({ status: 'error' }); } finally { end(); } }

5. Grafana仪表板配置

5.1 添加数据源

1. 访问Grafana（http://localhost:3000）
2. 默认用户名/密码：admin/admin
3. 添加Prometheus数据源
   • URL: http:// :9090
   • Access: Server

5.2 导入仪表板

我们可以使用社区提供的Node Exporter仪表板：

1. 在Grafana中，点击"+" > Import
2. 输入仪表板ID：1860（Node Exporter Full）
3. 选择Prometheus数据源
4. 点击Import

5.3 创建Clawdbot专属仪表板

创建一个新的仪表板，添加以下面板：

1. 系统资源概览

   • CPU使用率
   • 内存使用量
   • 磁盘I/O
   • 网络流量

2. Clawdbot性能

   • 请求响应时间（P95）
   • 请求成功率
   • 并发连接数
   • 消息处理延迟

3. 业务指标

   • 消息处理总量
   • 错误率
   • 按类型分布的处理时间

示例查询：

# 请求成功率 sum(rate(http_requests_total{code=~"2.."}[5m])) by (job) / sum(rate(http_requests_total[5m])) by (job) # 消息处理延迟P95 histogram_quantile(0.95, sum(rate(message_processing_time_seconds_bucket[5m])) by (le))

6. 告警配置

6.1 Prometheus告警规则

在prometheus.yml中添加告警规则：

rule_files: - 'alert.rules' # 创建alert.rules文件 groups: - name: clawdbot-alerts rules: - alert: HighErrorRate expr: sum(rate(messages_processed_total{status="error"}[5m])) by (job) / sum(rate(messages_processed_total[5m])) by (job) > 0.05 for: 10m labels: severity: critical annotations: summary: "High error rate on {{ $labels.job }}" description: "Error rate is {{ $value }}" - alert: HighLatency expr: histogram_quantile(0.95, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)) > 1 for: 5m labels: severity: warning annotations: summary: "High latency on {{ $labels.job }}" description: "P95 latency is {{ $value }} seconds"

6.2 Alertmanager配置

下载并配置Alertmanager：

wget https://github.com/prometheus/alertmanager/releases/download/v0.26.0/alertmanager-0.26.0.linux-amd64.tar.gz tar xvfz alertmanager-*.tar.gz cd alertmanager-* # 配置alertmanager.yml cat <<EOF > alertmanager.yml route: receiver: 'email' receivers: - name: 'email' email_configs: - to: 'your-email@example.com' from: 'alertmanager@example.com' smarthost: 'smtp.example.com:587' auth_username: 'user' auth_password: 'password' send_resolved: true EOF # 启动Alertmanager ./alertmanager --config.file=alertmanager.yml &

7. 高级监控技巧

7.1 黑盒监控

除了白盒监控（从内部采集指标），我们还应该设置黑盒监控，从外部检查Clawdbot的可用性。

使用Blackbox Exporter：

docker run -d -p 9115:9115 --name blackbox-exporter prom/blackbox-exporter

在prometheus.yml中添加配置：

scrape_configs: - job_name: 'blackbox' metrics_path: /probe params: module: [http_2xx] static_configs: - targets: - http://clawdbot.example.com/health relabel_configs: - source_labels: [__address__] target_label: __param_target - source_labels: [__param_target] target_label: instance - target_label: __address__ replacement: blackbox-exporter:9115

7.2 日志监控

结合Loki和Grafana实现日志监控：

# 运行Loki和Promtail docker run -d -p 3100:3100 --name loki grafana/loki docker run -d --name promtail grafana/promtail -config.file=/etc/promtail/config.yml

在Grafana中添加Loki数据源，然后可以查询和分析日志。

8. 总结

通过Prometheus+Grafana构建的Clawdbot监控系统，我们实现了从基础设施到应用层的全方位监控。这套方案不仅能够帮助我们及时发现和解决问题，还能通过历史数据分析性能趋势，为容量规划和性能优化提供数据支持。

实际使用中，建议根据业务特点调整监控指标和告警阈值。对于关键业务指标，可以设置更严格的告警规则；而对于非关键指标，则可以适当放宽条件，避免告警疲劳。

监控系统的价值在于持续运行和不断优化。随着业务发展，监控策略也需要相应调整，确保始终能够有效反映系统真实状态。

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