现在有很多����,Ū��的开源的Docker监控方案的实现，我们可以很容易的搭建一套监控系统出来；但是如果你有定制化的需求，则需要自己去实现；那么我们该怎么实现呢？需要监控哪些指标呢？这些指标又是什么含义呢？应该怎样去收集呢？本文我们来一起探讨。
这里我不会介绍整个监控系统的架构，也不会去分别介绍存储、告警、展示、通知等等这些模块的实现，因为现在的开源的监控系统基本都包括这些，只会把重点放在Docker的指标上，所以内容会有些干。接触时间也不算太长，如果有错误的地方恳请指正。
监控范围
我们把需要监控的对象分为三层，分别是应用层、系统层和虚拟那一层；这里我们主要关注放在在系统层（CPU、memory、IO等等），以及虚拟层（可能包括容器的OOM，运行时间等等），所以我们主要探讨一下对于这方面的监控。
怎样监控
对于CGroup方式，就是通过CGroup的文件来读取这些指标，一般来说在/sys/fs/cgroup目录下面，例如CPU相关的指标/sys/fs/cgroup/cpuacct/docker/$CONTAINER_ID/cpuacct.stat；这里的CONTAINER_ID就是容器的ID。
对于Docker命令行，其实就是通过docker stats来获取：
和上面的命令行一样，Docker API也能实时采集上面的这些指标，有两种方式来开启开启Docker的API功能，分别是添加这样的参数DOCKER_OPTS="-H=unix:///var/run/docker.sock -H=0.0.0.0:6732"来分别开启unix sock和http，其中unix sock方式是默认的。
$ echo -ne "GET /containers/$CONTAINER_ID/stats HTTP/1.1\r\n\r\n" | sudo nc -U /var/run/docker.sock
如果开放了接口，也可以直接通过接口访问，返回是一个很长的json，里面包含了CPU、memory等方面的指标。
那么对这三种采集方式来说，哪一种是最合适的呢，从排除法来看，命令行的方式获取的指标值比较有限，只能拿到基本的CPU、memory使用状况，更详细的没有，所以这个方案只适合做一个粗略的监控，有对于有些时候的排障来说，可能并不够用；再来看看Docker API的方式，这种方式需要每次发送http请求，而且有多少container就发多少次，这个开销也是不小的，所以这个方案最简单但是我们仍然没有考虑；显而易见，最后我们选择了从CGroup文件的方式来获取，下面我们就来细细说一下需要监控哪些指标，以及怎么来采集。
系统监控
CPU
相关的性能指标
user CPU：CPU用户进程的时间百分比
system CPU：CPU执行系统调用的时间百分比
CPU util：总的CPU使用率
throttling (count)：容器的CPU被限制的次数
throttling (time)：容器的CPU使用率被限制的总时间
采集方式
在x86系统中，上面的时间是按10毫秒增加，所以上面的CPU在用户进程上消耗24.41秒，在系统调用上消耗9.85秒。
上面是单个CPU使用的时间，如果容器使用的是多核的CPU，那么下面可以获取所有CPU的总的时间：
对于Throttled，可以在cpu.stat中获取：
指标解读
我们知道在Docker中对CPU的限制方式有几种，可以通过--cpu-shares，--cpu-period和--cpu-quota，--cpuset-cpus来配置，具体细节这里不赘述。现在使用最多的方式是--cpu-period和--cpu-quota结合的方式，这时候CPU使用率的上限由两者共同决定，比如说A容器配置的--cpu-period=100000 --cpu-quota=50000，那么A容器就可以最多使用50%个CPU资源，如果配置的--cpu-quota=200000，那就可以使用200%个CPU资源。所有对采集到的CPU used的绝对值没有意义，还需要参考上限。还是这个例子--cpu-period=100000 --cpu-quota=50000，如果容器试图在0.1秒内使用超过0.05秒，则throttled就会触发，所有throttled的count和time是衡量CPU是否达到瓶颈的最直观指标。
另外，不像传统的host，Docker不需要采集CPU的nice，idle，iowait和irq时间。
内存
相关性能指标
Memory：容器的内存使用
RSS：进程除了缓存之外的内存消耗（包括栈和堆内存，等等）
Cache memory：内存中的磁盘数据缓存
Swap：swap使用总量
采集方式
下面的命令会打印出一大堆的关于内存的信息，可能比你需要的多的多：
虽然上面得到的很多，但是通常我们更关心的核心指标在/sys/fs/cgroup/memory/docker/$CONTAINER_ID/的其他目录中：
指标解读
使用的内存可以分解为：
RSS：RSS本身可以进一步分解为活动和非活动内存（active_anon和inactive_anon）。必要时，非活动的RSS内存被交换到磁盘。
Cache：反映缓存在当前内存中的磁盘上的数据。缓存可以进一步分解为活动和非活动内存（active_file，inactive_file）。 当系统需要内存时，可以首先回收非活动内存。
虽然cache这部分是可以多个容器共享的，但是在Docker中CGroup判断memory.failcnt是否加一，是根据总的内存（RSS+Cache）是否达到memory.limit来决定。所以如果监控到容器的内存使用量一直上升，需要分清是RSS还是Cache导致的增加，如果是RSS的需要看下应用是否有内存泄露，如果是Cache部分，需要看最后是否能释放。
mem failcnt发生不一定会导致容器OOM，因为有些内存被Cache用到了，OS清理掉一些Cache就没问题了。作为开发者，需要调查下， 给应用划分的Docker内存上限是否合理。因为Cache被清掉就意味着后续有文件读取操作的时候，需要将数据块从磁盘page in到Cache里，如果应用的服务性能比较依赖磁盘上的数据读取性能，就需要关注下。
另外，在调查性能或稳定性问题时可能有价值的其他指标包括page faults，可以表示分段错误或从磁盘而不是内存中获取数据（分别为pgfault和pgmajfault）。
I/O
相关性能指标
I/O serviced：I/O操作的次数
I/O service bytes：读写的byte数
在目录/sys/fs/cgroup/blkio/docker/$CONTAINER_ID/下有IO相关的指标文件，由于系统的差异，下面大部分文件里面的值都是0，在这种情况下，通常还有两个文件可以工作：blkio.throttle.io_service_bytes和blkio.throttle.io_serviced，它们分别记录了总I/O字节和操作。注意别被文件名误导，这里并不是IO throttle的指标。
这些文件里前两个数字是主要:次要设备ID，例如blkio.throttle.io_service_bytes的输出示例：
指标解读
块I/O是共享的，所以容器的I/O是没有作限制的，也就没有类似于throttle这样的指标，那么除了上面提到的容器特定的I/O指标之外，跟踪主机的队列和服务时间也是不错的选择。如果容器使用的块设备上的队列长度或服务时间不断增加，容器的I/O将受到影响。
网络
相关性能指标
Bytes：网络流量（包括接收和发送）
Packets：网络包的个数（包括接收和发送）
Error(receive)：接收错误的数据包个数
Error(transmit)：传输错误的数据包个数
Dropped：丢弃的包个数（包括接收和发送）
采集方式
与上面不同的是，网络相关的指标不在CGroup的文件夹下，而是采用平常进程的网络指标采集方式（毕竟Docker也是一个进程），在/proc/下获取：
指标解读
同样，网络没有throttle这样的值，衡量时，需要结合网卡的兆数来看。
连接数
相关性能指标
established：建立的连接
close：close状态的连接
close_wait：close_wait状态的连接
time_wait：time_wait状态的连接
……
采集方式
和上面的网络的采集差不多，我们也是通过Docker的pid的方式从/proc/下面去取，具体的文件为/proc/net/tcp和/proc/net/tcp6（如果没有用tcp6可以忽略之）。
其中关注第四列，st就是连接的状态，用下面的数字来表示，具体到和连接状态的映射关系：
对照映射关系将他们加起来就可以得到对应状态的连接数了。
磁盘
相关性能指标
used：磁盘使用量
used percent：磁盘使用率
对于磁盘的采集，我们没有找到一个简便的方法，现在的做法是侵入到容器内部去采集，类似这样的命令：
`docker exec -i $CONTAINER_PID "df"|grep -v "tmpfs"`
我们来看看直接df之后的结果：
我们去掉tmpts之后，对剩下的解析，Mounted on在根目录下(/)的device mapper就是我们要的那一行，然后就可以分别得到磁盘的used，available和used percent值了。
指标解读
其实在正确的Docker使用中是不会需要采集磁盘容量的，因为我们对文件的写入应该持久化在宿主机的磁盘上。而且这种采集对资源的消耗很大，如果有需要也要酌情设置采集频率。
指标解读
对于这些不同状态的连接，可以按需去采集。
事件监控
我们可以通过docker events来获取到这些事件，该命令支持一个起始时间--since，也支持按不同的条件过滤，包括容器ID，事件类型等等。
每一行就是一个事件，当然我们不会收集这些所有的事件，但一般会包括OOM，stop，destroy这些。
现成的监控方案
cAdvisor：Google开发的容器监控指标采集，还支持聚合和一些数据处理；
Telegraf：Influxdata开发的收集Agent，这是一个通用的采集Agent，当然也支持Docker，另外该公司还提供了一整套监控方案叫做TICK，也欢迎大家去踩坑；
Prometheus：现在最火的Cloud方面的监控，而且是一整套的解决方案，包括告警、存储等等；
除此之外还有一些收费的方案，例如Datadog、Sensu、Scout等等也提供了另外的选择。