Node パフォーマンス監視インジケーターを取得するにはどうすればよいですか?この記事では、ノードのパフォーマンス監視指標を取得する方法について説明します。
最近、nodejs モニタリングの知識を学んでいます。簡単なバージョンのモニタリングを書くことを学ぶエネルギーはありませんが、インジケーター（いろいろ調べてみると、国内のネット上での紹介が少なすぎる気がします。サーバーノードのナレッジポイントも整理中なので、この記事にまとめて共有しました）。
この記事の一部のインジケーターには問題がある可能性があります。交換は歓迎です。実際、これらのデータを整理してモニタリング ライブラリに書き込み、独自の中小規模のプロジェクトで使用することができます。そして、フロントエンドの React には bizcharts や g2 などのツールがあり、フロントエンド自体が大きな画面のデータを描画します。エッセイモニターによって収集されたデータの次元は、私たちのものほど包括的ではないと思います。
サーバーのパフォーマンスのボトルネックは通常、次のとおりです。
CPU 使用率と CPU 負荷。どちらもある程度まで使用できます。マシンのビジー度を反映します。
CPU 使用率は、実行中のプログラムによって占有される CPU リソースであり、特定の時点でマシンがプログラムをどのように実行しているかを示します。使用率が高いほど、その時点でマシンが多くのプログラムを実行していることを意味し、その逆も同様です。使用率のレベルは CPU の強度に直接関係します。まず、CPU 使用率を取得するコードを理解するために、関連する API といくつかの用語の説明を理解しましょう。
os.cpus()各論理 CPU コアに関する情報を含むオブジェクトの配列を返します。
model: CPU コアのモデルを指定する文字列。
speed: CPU コアの速度を MHz 単位で指定する数値。
times: 次のプロパティを含むオブジェクト:
注: nice の値 は POSIX 専用です。 Windows オペレーティング システムでは、nice 値はすべてのプロセッサで常に 0 です。
ユーザーフィールドやナイスフィールドを見ると、利点について混乱する学生もいますが、私も同様です。そのため、その意味を注意深く尋ねました。続けてください。
user は、CPU が user モード で実行されている時間の割合を示します。
アプリケーション プロセスの実行は、ユーザー モードと カーネル モードに分割されます。CPU は、ユーザー モードでアプリケーション プロセス独自のコード ロジック (通常は何らかの ロジック#) を実行します。 # # または 数値計算; CPU は、通常、プロセスのリソース要求に応じて、カーネル モードでプロセスによって開始された システム コール を実行します。
ユーザー空間プログラムは、カーネルの一部ではないプロセスです。シェル、コンパイラー、データベース、Web サーバー、およびデスクトップ関連プログラムはすべてユーザー空間のプロセスです。プロセッサがアイドル状態ではない場合、CPU 時間のほとんどがユーザー空間プロセスの実行に費やされるのが通常です。 nicenice は、CPU が低優先度ユーザー モード で実行されている時間の割合を表します。低優先度は、プロセスの nice 値が 0 未満であることを意味します。
systemuser は、CPU がカーネル モード で実行されている時間の割合を示します。
一般的に、カーネル モード アプリケーション プロセスが多数のシステム コールを開始しない限り、CPU 使用率が高くなりすぎることはありません。この値が高すぎる場合は、頻繁な IO 操作など、システム コールに時間がかかることを意味します。
idleidle は、CPU がアイドル状態にある時間の割合を表します。この状態では、CPU には実行するタスクがありません。 irqirq は、CPU がハードウェア割り込みを処理する時間の割合を表します。
ネットワーク カード割り込みは典型的な例です。ネットワーク カードはデータ パケットを受信した後、処理のためにハードウェア割り込みを通じて CPU に通知します。システムのネットワーク トラフィックが非常に多い場合、irq 使用量が大幅に増加することが観察されます。
ユーザー状態は 70% 未満、カーネル状態は 35% 未満、全体の状態は 70% 未満であり、正常な状態としてカウントできます。
次の例は、Node.js での os.cpus() メソッドの使用を示しています。
例 1:
// Node.js program to demonstrate the // os.cpus() method // Allocating os module const os = require('os'); // Printing os.cpus() values console.log(os.cpus());
出力:
[ { model:'Intel(R) Core(TM) i5-7200U CPU @ 2.50GHz',
speed:2712,
times:
{ user:900000, nice:0, sys:940265, idle:11928546, irq:147046 } },
{ model:'Intel(R) Core(TM) i5-7200U CPU @ 2.50GHz',
speed:2712,
times:
{ user:860875, nice:0, sys:507093, idle:12400500, irq:27062 } },
{ model:'Intel(R) Core(TM) i5-7200U CPU @ 2.50GHz',
speed:2712,
times:
{ user:1273421, nice:0, sys:618765, idle:11876281, irq:13125 } },
{ model:'Intel(R) Core(TM) i5-7200U CPU @ 2.50GHz',
speed:2712,
times:
{ user:943921, nice:0, sys:460109, idle:12364453, irq:12437 } } ]CPU 使用率を取得するコードは次のとおりです
const os = require('os');
const sleep = ms => new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ms));
class OSUtils {
constructor() {
this.cpuUsageMSDefault = 1000; // CPU 利用率默认时间段
}
/**
* 获取某时间段 CPU 利用率
* @param { Number } Options.ms [时间段，默认是 1000ms，即 1 秒钟]
* @param { Boolean } Options.percentage [true（以百分比结果返回）|false]
* @returns { Promise }
*/
async getCPUUsage(options={}) {
const that = this;
let { cpuUsageMS, percentage } = options;
cpuUsageMS = cpuUsageMS || that.cpuUsageMSDefault;
const t1 = that._getCPUInfo(); // t1 时间点 CPU 信息
await sleep(cpuUsageMS);
const t2 = that._getCPUInfo(); // t2 时间点 CPU 信息
const idle = t2.idle - t1.idle;
const total = t2.total - t1.total;
let usage = 1 - idle / total;
if (percentage) usage = (usage * 100.0).toFixed(2) + "%";
return usage;
}
/**
* 获取 CPU 瞬时时间信息
* @returns { Object } CPU 信息
* user <number> CPU 在用户模式下花费的毫秒数。
* nice <number> CPU 在良好模式下花费的毫秒数。
* sys <number> CPU 在系统模式下花费的毫秒数。
* idle <number> CPU 在空闲模式下花费的毫秒数。
* irq <number> CPU 在中断请求模式下花费的毫秒数。
*/
_getCPUInfo() {
const cpus = os.cpus();
let user = 0, nice = 0, sys = 0, idle = 0, irq = 0, total = 0;
for (let cpu in cpus) {
const times = cpus[cpu].times;
user += times.user;
nice += times.nice;
sys += times.sys;
idle += times.idle;
irq += times.irq;
}
total += user + nice + sys + idle + irq;
return {
user,
sys,
idle,
total,
}
}
}
const cpuUsage = new OSUtils().getCPUUsage({ percentage: true });
console.log('cpuUsage: ', cpuUsage.then(data=>console.log(data))); // 我的电脑是6.15%CPU 負荷 (loadavg) は理解しやすく、一定時間内の占有を指す CPU時間待ちプロセス数とCPU時間待ちプロセス数は負荷平均 ここでいうCPU時間待ちプロセスとは、待ち状態のプロセスを除いた、起床待ちのプロセスを指します。
この前にノード API を学習する必要があります
os.loadavg()1、5、15 分の配列の負荷平均を返します。
負荷平均は、オペレーティング システムによって計算され、小数で表されるシステム アクティビティの尺度です。
負荷平均は Unix に固有の概念です。 Windows では、戻り値は常に [0, 0, 0]
です。これは、オペレーティング システムの現在のビジー状態を記述するために使用されます。これは、単純に使用されている CPU として理解できます。単位時間あたりの CPU の使用を待機しているタスクの平均数。 CPU 負荷が高すぎるため、プロセスが多すぎることを示しています。Node では、紫禁城モジュールを使用して新しいプロセスを繰り返し開始することが反映されている可能性があります。
const os = require('os'); // CPU线程数 const length = os.cpus().length; // 单核CPU的平均负载，返回一个包含 1、5、15 分钟平均负载的数组 os.loadavg().map(load => load / length);
最初に API について説明しましょう。そうしないと、メモリ インジケーターを取得するためのコードが理解できません。
この関数は 4 つのパラメータを返します。意味と違いは次のとおりです。
var showMem = function(){
var mem = process.memoryUsage();
var format = function(bytes){
return (bytes / 1024 / 1024).toFixed(2) + ' MB';
};
console.log('Process: heapTotal ' + format(mem.heapTotal) + ' heapUsed ' + format(mem.heapUsed) + ' rss ' + format(mem.rss) + ' external:' + format(mem.external));
console.log('-----------------------------------------------------------');
};const os = require('os');
// 查看当前 Node 进程内存使用情况
const { rss, heapUsed, heapTotal } = process.memoryUsage();
// 获取系统空闲内存
const systemFree = os.freemem();
// 获取系统总内存
const systemTotal = os.totalmem();
module.exports = {
memory: () => {
return {
system: 1 - systemFree / systemTotal, // 系统内存占用率
heap: heapUsed / headTotal, // 当前 Node 进程内存占用率
node: rss / systemTotal, // 当前 Node 进程内存占用系统内存的比例
}
}
}const { execSync } = require('child_process');
const result = execSync('df -P', { encoding: 'utf8'})
const lines = result.split('\n');
const metric = {};
lines.forEach(line => {
if (line.startsWith('/')) {
const match = line.match(/(\d+)%\s+(\/.*$)/);
if (match) {
const rate = parseInt(match[1] || 0);
const mounted = match[2];
if (!mounted.startsWith('/Volumes/') && !mounted.startsWith('/private/')) {
metric[mounted] = rate;
}
}
}
});
console.log(metric)iostat -dx
rrqm/s: 每秒进行 merge 的读操作数目。即 rmerge/s（每秒对该设备的读请求被合并次数，文件系统会对读取同块(block)的请求进行合并） wrqm/s: 每秒进行 merge 的写操作数目。即 wmerge/s（每秒对该设备的写请求被合并次数） r/s: 每秒完成的读 I/O 设备次数。即 rio/s w/s: 每秒完成的写 I/O 设备次数。即 wio/s rsec/s: 每秒读扇区数。即 rsect/s wsec/s: 每秒写扇区数。即 wsect/s rkB/s: 每秒读K字节数。是 rsect/s 的一半，因为每扇区大小为512字节。 wkB/s: 每秒写K字节数。是 wsect/s 的一半。 avgrq-sz: 平均每次设备I/O操作的数据大小 (扇区)。 avgqu-sz: 平均I/O队列长度。 await: 平均每次设备I/O操作的等待时间 (毫秒)。 svctm: 平均每次设备I/O操作的处理时间 (毫秒)。 %util: 一秒中有百分之多少的时间用于 I/O 操作，即被io消耗的cpu百分比
%util が 100% に近い場合のみです
##、説明 生成される I/O リクエストが多すぎます。I/O システムはすでに完全にロードされています。ディスクにボトルネックがある可能性があります。
如果 await 远大于 svctm，说明 I/O 队列太长，应用得到的响应时间变慢，如果响应时间超过了用户可以容许的范围，这时可以考虑更换更快的磁盘，调整内核 elevator 算法，优化应用，或者升级 CPU。
监控Nodejs的页面响应时间, 方案选自廖雪峰老师的博客文章。
最近想监控一下Nodejs的性能。记录分析Log太麻烦，最简单的方式是记录每个HTTP请求的处理时间，直接在HTTP Response Header中返回。
记录HTTP请求的时间很简单，就是收到请求记一个时间戳，响应请求的时候再记一个时间戳，两个时间戳之差就是处理时间。
但是，res.send()代码遍布各个js文件，总不能把每个URL处理函数都改一遍吧。
正确的思路是用middleware实现。但是Nodejs没有任何拦截res.send()的方法，怎么破？
其实只要稍微转换一下思路，放弃传统的OOP方式，以函数对象看待res.send()，我们就可以先保存原始的处理函数res.send，再用自己的处理函数替换res.send：
app.use(function (req, res, next) {
// 记录start time:
var exec_start_at = Date.now();
// 保存原始处理函数:
var _send = res.send;
// 绑定我们自己的处理函数:
res.send = function () {
// 发送Header:
res.set('X-Execution-Time', String(Date.now() - exec_start_at));
// 调用原始处理函数:
return _send.apply(res, arguments);
};
next();
});只用了几行代码，就把时间戳搞定了。
对于res.render()方法不需要处理，因为res.render()内部调用了res.send()。
调用apply()函数时，传入res对象很重要，否则原始的处理函数的this指向undefined直接导致出错。
实测首页响应时间9毫秒
名词解释：
QPS：Queries Per Second意思是“每秒查询率”，是一台服务器每秒能够响应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
互联网中，作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。
TPS：是TransactionsPerSecond的缩写，也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的事务个数。
QPS vs TPS：QPS基本类似于TPS，但是不同的是，对于一个页面的一次访问，形成一个TPS；但一次页面请求，可能产生多次对服务器的请求，服务器对这些请求，就可计入“QPS”之中。如，访问一个页面会请求服务器2次，一次访问，产生一个“T”，产生2个“Q”。
响应时间：执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间,即从客户端发起请求到收到服务器响应结果的时间。
响应时间RT(Response-time)，是一个系统最重要的指标之一，它的数值大小直接反应了系统的快慢。
并发数是指系统同时能处理的请求数量，这个也是反应了系统的负载能力。
系统的吞吐量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。单个request 对CPU消耗越高，外部系统接口、IO速度越慢，系统吞吐能力越低，反之越高。
系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间。
QPS（TPS）：（Query Per Second）每秒钟request/事务 数量
并发数： 系统同时处理的request/事务数
响应时间： 一般取平均响应时间
理解了上面三个要素的意义之后，就能推算出它们之间的关系：
我们通过一个实例来把上面几个概念串起来理解。按二八定律来看，如果每天 80% 的访问集中在 20% 的时间里，这 20% 时间就叫做峰值时间。
1、每天300w PV 的在单台机器上，这台机器需要多少QPS？
( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS)
2、如果一台机器的QPS是58，需要几台机器来支持？
139 / 58 = 3
到这里，以后如果你做一般中小项目的前端架构，在部署自己的node服务，就知道需要多少机器组成集群来汇报ppt了吧，哈哈，有pv就能推算一个初略值。
我们需要了解一下压力测试（我们要靠压测获取qps），以ab命令为例：
命令格式：
ab [options] [http://]hostname[:port]/path
常用参数如下：
-n requests 总请求数 -c concurrency 并发数 -t timelimit 测试所进行的最大秒数, 可以当做请求的超时时间 -p postfile 包含了需要POST的数据的文件 -T content-type POST数据所使用的Content-type头信息复制代码
更多参数请查看官方文档。
http://httpd.apache.org/docs/2.2/programs/ab.html
例如测试某个GET请求接口：
ab -n 10000 -c 100 -t 10 "http://127.0.0.1:8080/api/v1/posts?size=10"
得到一下数据：
我们从中获取几个关键指标：
服务器并发处理能力的量化描述，单位是reqs/s，指的是在某个并发用户数下单位时间内处理的请求数。某个并发用户数下单位时间内能处理的最大请求数，称之为最大吞吐率。
记住：吞吐率是基于并发用户数的。这句话代表了两个含义：
计算公式：
总请求数/处理完成这些请求数所花费的时间
必须要说明的是，这个数值表示当前机器的整体性能，值越大越好。
2、QPS每秒查询率(Query Per Second)
每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准，在因特网上，作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量，即每秒的响应请求数，也即是最大吞吐能力。
计算公式
QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间（Time per request）
在上图里有Time per request的值，然后我们也有并发数数据，就可以计算出QPS。
这个QPS是压测数据，真实的qps，可使用日志监控来获取。
通常情况下，随着系统的运行，我们的后台服务会产生各种日志，应用程序会产生应用程序的访问日志、错误日志，运行日志，网络日志，我们需要一个展示平台去展示这些日志。
后端一般都用比如ELk去展示，我们前端都是ui老手了，自己可以画定制的UI界面，不多说了，主要是日志本身要打印符合一定的规范，这样格式化的数据更利于分析和展示。
并且业务逻辑型的监控主要体现在日志上。通过监控异常日志文件的变动，将新增的异常按异常类型和数量反映出来。某些异常与具体的某个子系统相关，监控出现的某个异常也能反映出子系统的状态。
在体制监控里也能体现出实际业务的QPS值。观察QPS的表现能够检查业务在时间上的分部。
此外，从访问日志中也能实现PV和UV的监控。并且可以从中分析出使用者的习惯，预知访问高峰。
这个也可以通过访问日志来获取，并且真实响应时间是需要在controller上打log的。
监控进程一般是检查操作系统中运行的应用进程数，比如对于采用多进程架构的node应用，就需要检查工作进程的数量，如果低于预期值，就当发出报警。
查看进程数在linux下很简单，
假如我们通过Node 提供 child_process 模块来实现多核 CPU 的利用。child_process.fork() 函数来实现进程的复制。
worker.js 代码如下：
var http = require('http')\
http.createServer(function(req, res) {\
res.writeHead(200, { 'Content-Type': 'text/plain' })\
res.end('Hello World\n')\
}).listen(Math.round((1 + Math.random()) * 1000), '127.0.0.1')\通过 node worker.js 启动它，会监听 1000 到 2000 之间的一个随机端口。
master.js 代码如下：
var fork = require('child_process').fork
var cpus = require('os').cpus()
for (var i = 0; i < cpus.length; i++) {
fork('./worker.js')
}查看进程数的 命令如下：
ps aux | grep worker.js
$ ps aux | grep worker.js lizhen 1475 0.0 0.0 2432768 600 s003 S+ 3:27AM 0:00.00 grep worker.js\ lizhen 1440 0.0 0.2 3022452 12680 s003 S 3:25AM 0:00.14 /usr/local/bin/node ./worker.js\ lizhen 1439 0.0 0.2 3023476 12716 s003 S 3:25AM 0:00.14 /usr/local/bin/node ./worker.js\ lizhen 1438 0.0 0.2 3022452 12704 s003 S 3:25AM 0:00.14 /usr/local/bin/node ./worker.js\ lizhen 1437 0.0 0.2 3031668 12696 s003 S 3:25AM 0:00.15 /usr/local/bin/node ./worker.js\
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以上がノードのパフォーマンス監視指標を取得するにはどうすればよいですか?メソッド共有を取得するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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