Google监控的4个黄⾦指标
监控的意义
al qaeda监控将系统和应⽤程序⽣成的指标转换为对应的业务价值；不构建指标或监控将存在严重的业务和运营风险，这将导致：
·⽆法识别或诊断故障；
中译英在线
·⽆法衡量应⽤程序的运⾏性能；
·⽆法衡量应⽤程序或组件的业务指标以及成功与否，例如跟踪销售数据或交易价值
监控系统两个“客户”：
– 技术
allergic– 业务
监控的机制
nono监控数据类型芝加哥的大学
Google监控的4个黄⾦指标
改变自己英文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。 例如在数据库或者其他关键祸端服务异常触发HTTP 500的情况下，⽤户也可能会很快得到请求失败的响应内容，如果不加区分计算这些请求的延迟，可能导致计算结果与实际结果产⽣巨⼤的差异。除此以外，在微服务中通常提倡“快速失败”，开发⼈员需要特别注意这些延迟较⼤的错误，因为这些缓慢的错误会明显影响系统的性能，因此追踪这些错误的延迟也是⾮常重要的。计算机语言翻译
通讯量：监控当前系统的流量，⽤于衡量服务的容量需求。
流量对于不同类型的系统⽽⾔可能代表不同的含义。例如，在HTTP REST API中, 流量通常是每秒HTTP请求数；
错误：监控当前系统所有发⽣的错误请求，衡量当前系统错误发⽣的速率。
对于失败⽽⾔有些是显式的(⽐如, HTTP 500错误)，⽽有些是隐式(⽐如，HTTP响应200，单实际业务流程依然是失败的)。
英语论文答辩技巧对于⼀些显式的错误如HTTP 500可以通过在负载均衡器(如Nginx)上进⾏捕获，⽽对于⼀些系统内部的异常，则可能需要直接从服务中添加钩⼦统计并进⾏获取。
饱和度：衡量当前服务的饱和度。
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主要强调最能影响服务状态的受限制的资源。 例如，如果系统主要受内存影响，那就主要关注系统的内存状态，如果系统主要受限与磁盘I/O，那就主要观测磁盘I/O的状态。因为通常情况下，当这些资源达到饱和后，服务的性能会明显下降。同时还可以利⽤饱和度对系统做出预测，⽐如，“磁盘是否可能在4个⼩时候就满了”。
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