随着业务的增大，集群机器也越来越多，面对动辄2k台机器的集群，采集的指标也是多的可怕，每个指标都很重要，所以如何从庞大的数据中解脱出来，就需要有一个合理的集群的展示。grafana作为一个可视化工具，不但提供了多种数据源的对接，而且提供了丰富的图表，功能特别完善，但是如何做一个合理的集群监控展示，是需要思考的问题。
集群数据的特点
- 标签化
标签化是大数据量的标配，我们有5000台机器，哪些机器是有什么样的集群服务是必须标识的，例如2000台物理机器组成了一个hdfs集群，那么这2000台机器上的数据必须有相应的标识，例如这是hdfs集群x，上面有zk服务等，当一台机器故障了，你可以立马知道是集群x的zk机器出问题了。而不是我知道192.168.1.2的机器死了一个进程，经过比对，发现是zk，然后根据ip发现这个是集群x的问题。反射弧太长了。 - 数据量很大
集群量很大，如何做巡检是个问题，以前10台机器的时候，可以ssh到集群一台一台的看gc日志，也可以把gc的信息上报过来，然后做个仪表盘显示gc次数和时间，100台的时候可以在一个页面，1000台的时候可以做分页，1w台的时候，不知道看分页是否会翻的手麻。
grafana的落地方式
数据的标签化需要采集程序或者手机程序来做，grafana可以通过表达式变量获取出标签，也可以把标签作为变量。如何面对大量指标数据呢，这里需要一个技巧，就是帅选，在grafana做图的时候，对查询语句做过滤，例如gc的指标可以选择gc次数最多的10个实例，我们的视角已经可以从几千，几万到几十。这么做一个是从概率考虑，异常情况本来就是一个少数情况，而且10个实例有问题，通过排查也就知道是一个集群的共性问题，还是少数实例的问题。如果这次的10个高的都是个例，那么在解决后，下次采集会产生新的10个高的，可以依次解决下去。需要作图的时候做过滤，对每一个指标做一个上限和下线的阈值。这样能看到的数据都是可能出问题的了。
对应集群的标签，常见的有两种。
- 使用水平切割。例如我一个固定的 prometheus只采集固定的一个集群的数据。
- 多集群混在一起。 一个prometheus采集多个集群的数据。
上面的两种情况grafana的变量都支持。
grafana支持多种类型的变量，我们说说几种常见的。
- datasource
列举出所有的datasource。然后可以使用我们起的name加$来获取，例如name为datasource获取所选的DataSource的方式就是$datasource。这种方式针对使用水平切割的场景。 - custom
这一种是纯粹自定义的。只适用于能枚举的场景，例如性别。 - query
他支持四种方式的查询，从对应的数据库里获取指标，例如数据源为Prometheus的时候。
label_values(label) 返回每个指标中label的标签值列表
label_values(metric, label) 返回指定指标中label的标签值列表
metrics(metric) 返回与指定的metric正则表达式匹配的指标列表
query_result(query) 返回query的Prometheus查询结果列表
这种情况就适用多集群混在一起的场景。
站在巨人的肩膀
上面列举了一些合理做查询以及变量控制的方法，这些都是宗旨级别的，肯定有人已经对某些具体的场景做了模板化。grafana有这样的共享网站。
https://grafana.com/dashboards
在网站上我们可以查到一些具体的场景，我们可以在他的基础上继续迭代。
踩坑系列
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table如何隐藏不需要的列
查询的数据是可以直接使用table进行展示的
会把所有查询出的label都作为列，Prometheus并没有结果把label去掉的能力，所以都直接展示出来了，而且当前界面还没有类型的选择。最终发现他在style的设置里。把type类型设置为hidden。
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双引号的坑
grafana是通过json来保存图案样式的，如果查询条件写了service="$name"。转化出来的字符串就是service=\"$name\"。在使用变量的是单引号和双引号的效果是一样的，但是双引号有转移符，在直接处理json样式的时候是个麻烦。 -
查询慢会拖垮界面
grafana第一次打开dashboard的时候会渲染数据，如果查询特别慢，并不是直接nodata，而是整个dashboard都显示不出来，直接一片黑。 -
如何快速增加查询条件
当我们导入一个现成的dashboard的时候，会做一些定制化，例如查询，都加入某些条件，如果是一个一个图点击编辑然后加，上百张图操作就是噩梦。所以我们需要直接编辑json来完成操作。dashboard的json拷贝出来，根据关键字关键字metric。把条件加入，最后再保存回jsonmodel去。
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如何快速切换数据源
数据源切换是特别常见的事情，一个一个图的换，肯定是不可取的。好用的方法有两种。
- jsonmodel拷贝出来根据datasource直接文本替换
- 数据源名称不变，替换url。
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