Nodejs metric监控工具分享

Nodejs Metric 监控工具分享

刚开始使用Node.js时，很多东西做得都不是很到位。最近，我开发了一个用于监控Node.js应用中异常指标的项目。

数据存储

在数据存储方面，我选择了SSDB（一个高性能的键值存储系统）。SSDB非常适合我的需求，因为它不仅支持磁盘存储，还提供了丰富的数据结构支持。这使得SSDB成为存储监控数据的最佳选择。

// 示例代码：连接到SSDB并存储数据
const ssdb = require('node-ssdb');
const client = new ssdb.Client({
    host: '127.0.0.1',
    port: 8888,
});

client.set('metric_key', JSON.stringify({ metric: 'value' }), (err, resp) => {
    if (err) {
        console.error(err);
    } else {
        console.log('Data stored successfully:', resp);
    }
});

数据渲染

为了可视化这些监控数据，我使用了Cubism.js。Cubism.js 提供了一种非常优雅的方式来展示时间序列数据，特别是它的Horizon图非常吸引人。不过，Cubism.js 不支持WebSocket实时推送数据，只能通过轮询的方式获取数据。

<!-- 示例代码：使用Cubism.js渲染数据 -->
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/cubism/1.9.4/cubism.v1.min.js"></script>
<div id="chart" style="width: 100%; height: 200px;"></div>

<script>
    var context = cubism.context()
        .serverDelay(0)
        .clientDelay(0)
        .step(1000 * 60)
        .size(1440);

    var metric = context.metric(function(start, stop, step, callback) {
        // 这里从SSDB拉取数据
        client.get('metric_key', (err, data) => {
            if (!err && data) {
                callback(null, JSON.parse(data));
            }
        });
    }, 'metric');

    d3.select('#chart')
        .call(context.axis().orient("top"))
        .selectAll(".axis")
        .data([""])
        .enter().append("text")
        .attr("class", "axis")
        .attr("x", -6)
        .attr("dy", ".71em")
        .text(String);

    d3.select('#chart')
        .selectAll(".horizon")
        .data([metric])
        .enter().append("div")
        .attr("class", "horizon")
        .call(metric.width(context.size()));
</script>

异常判断

对于异常检测，我采用了3σ准则（即正态分布中的99.97%的数据应该位于平均值的三个标准差范围内）。如果某个指标超出这个范围，就会被认为是异常的。

// 示例代码：基于3σ准则进行异常检测
function isAnomaly(value, mean, stdDev) {
    const threshold = 3;
    return Math.abs(value - mean) > threshold * stdDev;
}

// 假设我们已经有了mean和stdDev
const mean = 100;
const stdDev = 10;

const value = 150; // 示例值
if (isAnomaly(value, mean, stdDev)) {
    console.log('Alert: Anomaly detected!');
} else {
    console.log('Normal: No anomaly.');
}

希望以上内容能对大家有所帮助，如果有更好的建议或意见，欢迎拍砖交流！项目源码可以在这里查看：node-bell。