Ganglia 项目是由加州大学发起的，现在已经成为一个应用非常广泛集群监控软件。可以监视和显示集群中的节点的各种状态信息，比如如：cpu 、mem、硬盘利用率， I/O负载、网络流量情况等，同时可以将历史数据以曲线方式通过php页面呈现。同时具有很好的扩展性，允许用户加入自己所要监控的状态信息。
图 1 Ganglia整体结构图
Ganglia 包括如下几个程序，他们之间通过XDL(xml的压缩格式)或者XML格式传递监控数据，达到监控效果。集群内的节点，通过运行gmond收集发布节点状 态信息，然后gmetad周期性的轮询gmond收集到的信息，然后存入rrd数据库，通过web服务器可以对其进行查询展示。
Gmetad 这个程序负责周期性的到各个datasource收集各个cluster的数据，并更新到rrd数据库中。 可以把它理解为服务端。
Gmond 收集本机的监控数据，发送到其他机器上，收集其他机器的监控数据，gmond之间通过udp通信，传递文件格式为xdl。收集的数据供Gmetad读取，默认监听端口8649 ，监听到gmetad请求后发送xml格式的文件。可以把它理解为客户端。
web front-end 一个基于web的监控界面，通常和Gmetad安装在同一个节点上(还需确认是否可以不在一个节点上，因为php的配置文件中ms可配置gmetad的地址及端口)，它从Gmetad取数据，并且读取rrd数据库，生成图片，显示出来。
如上图所示，gmetad周期性的去gmond节点或者gmetad节点poll数据。一个gmetad可以设置多个datasource，每个datasource可以有多个备份，一个失败还可以去其他host取数据。
如 果是muticast模式的话，gmond之间还会通过多播来相互传递数据。Gmond本身具有udp send和recv通道，还有一个tcp recv通道。其中udp通道用于向其他gmond节点发送或接受数据，tcp则用来export xml文件，主要接受来自gmetad的请求。Gmetad只有tcp通道，一方面他向datasource发送请求，另一方面会使用一个tcp端口，发 布自身收集的xml文件，默认使用8651端口。所以gmetad即可以从gmond也可以从其他的gmetad得到xml数据。
Gmond节点内部模块图如下所示：
图 2 Gmond节点模块结构图
如 上图所示，主要由三个模块组成，collect and publish模块，该模块周期性的调用一些内部指令获得metric data，然后将这些数据通过udp通道发布给其他gmond节点。Listen Threads，监听其他gmond节点的发送的udp数据，然后将数据存放到内存中。XML export thread负责将数据以xml格式发布出去，比如交给gmetad。
下面重点介绍下unicast模式下ganglia系统内的数据流。
图 3单播状况下集群节点间的数据流
如 上图所示，多个gmond节点通过udp向单播的目标host的gmond发送数据，gmetad然后向该目标host的gmond请求xml文件，然后 存入rrdtool数据库。 在unicast模式中，图中方框内的组件通常是位于集群内的同一个节点。该节点负责收集存储 显示被监控的各节点的状态信息。
向ganglia加入自定义metric有两种方法，一种是通过命令行的方式运行gmetric，另一种是通过ganglia提供的面向c和python的扩展模块，加入自定义的模块支持。
n 自动收集数据
集 群内各个节点的信息收集可以通过ganglia系统自动的收集起来，这个收集是独立进行地。其通信性能都是经过良好设计和优化的。具体的机制是：周期性的 将这些信息发送给gmond，这样信息就加入了ganglia监控系统。通过ganglia的监控机制完成监控数据的收集显示的功能。Ganglia系统 的机制可以参考2.1ganglia工作原理。
n 图形界面
数据可以通过图形显示出来。通过登录web服务器即可查看。目前可以通过该视图查看集群及单独节点的状态曲线。同时具有基本的排序机制，可以根据值降序或者升序排序。可以查看过去1小时 1天 1周 1年等时间段的状态曲线。
n 数据库rrdtool存储了历史数据
由 于采用了rrd存储数据，这样我们不单可以查看当前的状态，还可以查看之前的状态历史，同时可以将metrics随时间的变化以曲线的方式变现表现出来。 而单独的向文件写日志很难保存和方便地查看之前的历史记录。而且有可能使得日志文件很大。RRDtool具有如下优点:
1）除了存储数据之外，它具有可以创建图形的工具；
2）它的数据库文件大小是固定的，新的数据添加到已有数据的后面，当到了文件末尾的时候就开始从文件开始写数据，Round Robin就是指这个意思；
3）一般的数据库只能存储数据本身，而rrd可以存储相对与以前的数据的变动
4）一般的数据库是在提供数据的时候才更新，而RRD是在每一个预先设好的时间间隔都会更新，每次更新的时候，time stamp也会存储进去
n 开销估计：网络 IO CPU
只 运行gmond进程的节点开销很小，通常需要1m左右内存，cpu大概1%不到，同时gmond只把数据保存在内存中，因此io开销可以忽略。同时向其他 节点单播本身的信息本身的网络压力也不会很大。因此对于只运行gmond的节点来说，开销很小。 如果采用了unicast模式，主要的开销就会在各节点 的gmond进程向中央节点发送的udp数据带来的网络开销，此外gmond和gmetad的通信，web服务也在该中央节点上进行。这样主要的瓶颈就在 中央节点上，其网络 IO CPU的压力都会很大。
对于网络来说，中央节点将收到来自其他所有节点发送的udp包，如果一个节点每秒发10个包，500个节点将会发出5000个，每个包有200字节，就有1m字节，5000个包的处理所需要的cpu使用也会上升。
对于内存来说每个状态信息存储在内存大概要耗费300byte，如果一个job有10万个instance，每个instance又有10个状态需要监控，那么将耗费10000*10*300=30m的内存，其对应的xml文件大小也应该是10m级别的。
对 于IO来说，Gmetad默认15秒向gmond取一次xml数据，如果gmond和gmetad都是在同一个节点，这样就相当于本地io请求。同时 gmetad请求完xml文件后，还需要对其解析，也就是说按默认设置每15秒需要解析一个10m级别的xml文件，这样cpu的压力就会很大。同时它还 有写入RRD数据库，还要处理来自web客户端的解析请求，也会读RRD数据库。这样本身的IO CPU 网络压力就很大，因此这个节点至少应该是个空闲的而且能力比较强的节点。
n Gmetad RRD写入瓶颈
需 要格外注意的是gmetad守护进程使用RRDtool，会在/var/lib/ganglia/rrds/目录下的一个子目录存储这些rrd数据信息， 如果集群节点超过100个，你可能应将这个目录放在RAM文件系统上，因为这个数据库的磁盘I/O将会非常高。由于RRD特有的存储方式，它会为每个 metric存放一个文件，如果配置了多个采样频率，它还会为每个采样频率保存一个单独的文件。这就意味着gmetad将metric的值保存到rrd数 据库的操作，将是针对大量小文件的IO，假设集群有300个节点，每个节点有50个metric，那么意味着gmetad会记录15000个 metric，如果这些metric都是一秒更新一次，那么意味着每秒15000的随机写入操作，通常来说硬盘都是撑不住的。
一 个可能的解决方法就是将集群内的节点划分为多个子集，为每个子集配置一个中央收集节点。但这样会带来部署和结果查看的不方便性。另外可以通过 RRDcached来缓解这个gmetad使用RRDTool的问题大量随机写入，它会缓存这些写入，批量进行更新。此外就是降低metric的采样频 率，减少metrics的数目，尽量减少这种写入请求量。如果机器具有多块磁盘，尽量利用多个磁盘来保存RRD数据。还有就是使用上面我们所说的将rrd 目录加载为tmpfs。
n 使用的服务及端口以及依赖的库
Ganglia 的gmond进程使用了udp进行单播，默认端口8649，同时还有负责tcp监控的端口8651 8652 8650也会被使用，这些端口需要在集群内部打开，这些使用的端口可以进行配置。另外apache也需要一个端口提供服务，这个端口会被从外部访问，默认 是80。
n 同一个host的不同进程的相同Metirc可能混淆
由 于ganglia本身是根据host+metric_name来区分不同的状态参数的，也就是它无法区分同一host内的不同进程相同的名称的状态变量。 但是对于单纯的一个状态量，虽然可能是多个进程的状态，但对它来说只能看到一个名称，所以当多个进程同时向它报告具有同一个名称的状态的value时，它 无法区分出进程间的不同。如果要区分它们，就需要加入一个命名机制区分它们。
程 序运行完毕，该程序对应的自定义的那些metric不会消失，这意味着虽然程序运行结束，但我们依然可以查看其历史记录。但另一方面这样也会带来新的问 题，由于我们采用的针对metric的命名机制，会导致metric积累到很多，这样会导致xml变得越来越大，增加中央节点解析该文件时的压力，也不方 面查阅。目前有一个可行的方法就是修改gmetad的配置文件，减少数据的保存时间的设置。
基于ganglia的监控运行时，需要各个客户端安装gangliang的客户端gmond。收集数据的那个节点还需要安装ganglia的服务端gmetad，为了可以从web显示结果，还需要安装http服务器。安装这些还有很多依赖软件。具体参见1环境安装配置。
除 了使用ganglia内置的网页页面外，也可以自行得到xml文件去进行自己的分析。通常需要自己编写一个脚本来完成该任务。通过直接telnet gmond或者gmetad的tcp服务监听端口，可以直接得到xml文件，然后我们就可以对该xml文件进行需要的处理了。在单播模式下，应该 telnet那个gmond的中央节点，登录该节点才能得到集群内所有节点的信息，否则只能得到单独节点的信息。
The ganglia distributed monitoring system-design implementation
Wide Area Cluster Monitoring with Ganglia
http://sourceforge.net/apps/trac/ganglia/wiki/Ganglia%203.1.x%20Installation%20and%20Configuration
转自：http://duanple.blog.163.com/blog/static/70971767201183092413177/