过去的一年中，关于 Docker 的话题从未断过，而如今，从尝试 Docker 到最终决定使用 Docker 的转化率依然在逐步升高，关于 Docker 的讨论更是有增无减。另一方面，大家的注意力也渐渐从 “Docker 是什么”转移到“实践 Docker”与“监控 Docker”上。
本文转自刘斌博文 「如何选择 Docker 监控方案 」 ，文中刘斌从技术的角度深入解释了 Docker 监控的数据采集原理，介绍了现有开源的监控方案，以及能够对 Docker 进行监控功能的主流 SaaS 服务工具。
上一篇文章中介绍了 Docker 监控目的及技术基础，本篇文章将介绍，Docker 监控方案的实现。
Docker 监控方案的实现
- 自己动手 + 开源软件
- SaaS
评价标准
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功能
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信息详细程度
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查询的灵活程度
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报警 + API
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灵活性
- 定制
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成本
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学习、开发
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维护
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运维
- 部署复杂程度
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高可用
需要考虑的基本要素如上所示，不多述。
自己动手
- 灵活性强
- 成本高
这里的成本包括开发成本，开发成本可能包括招人和培训，开发时间和填坑时间。开发完了还需要维护成本，而且随着Docker的升级，可能还需要对metric的采集实现进行升级，以及各种bugfix。
自己动手打造监控方案
- 采集
- 存储
- 展示
- 报警（动作）
StatsD 是 Flickr 公司首先提出来的，后来由 Esty 公司发扬光大的一个轻量级的指标采集模块。
简单来讲，StatsD 就是一个简单的网络守护进程，基于 Node.js 平台（Esty实现，其实也有其他语言版本），通过 UDP 或者 TCP 方式侦听各种统计信息，包括计数器和定时器，可以用来采集操作系统、不同数据库、中间件的数据指标，进行缓存、聚合，并发送到Graphite 等存储和可视化系统中。
StatsD 具有以下优点：
- 简单
首先安装部署简单，且StatsD 协议是基于文本的，可以直接写入和读取，方便实现各种客户端和SDK。
Cloud Insight的探针也是采用这些方式，我们有些SDK也是基于StatsD的，目前有Ruby、Python和Java的，在 GitHub 上可以看到。
- 低耦合性
StatsD 守护进程采取 UDP 这种无状态的协议，收集指标和应用程序本身之间没有依赖，不会阻塞应用，不管StatsD的状态是运行中，还是没在运行，都不会影响应用程序，应用程序也不关心StatsD是否收到数据。
- 易集成
StatsD非常容易整合其他组件，可以自己编写采集业务逻辑，发送到StatsD守护进程即可。也就是说用户的工作很简单，只需要按定义好的规则采集数据发送到Stats，然后用Graphite存储、展示，通过使用Riemann进行报警。
Tcollector
- 来源于OpenTSDB
Tcollector 是一个采集指标数据并保存到OpenTSDB的框架，你可以使用该框架自己编写采集的业务逻辑。类似StatsD，运行在客户端，收集本地的metric信息，推送到OpenTSDB。
Collectd
- System statistics collection daemon
- 存储到RRD
- 插件机制（input/output）
- 简单报警功能
Collectd即是一个守护进程，也是一个框架，类似StatsD，它性能非常好，采用C语言编写。Collectd不直接支持从Docker中取数据，但是我们可以自己编写插件来采集性能指标数据。
Collectd有强大的插件机制，已经实现了包括amqp、rrdtool、graphite、http、kafka、redis、mongodb、OpenTSDB以及CSV文件等在内的各种插件。
在4.3版本之后还支持简单的基于阈值检查的报警机制。
cAdvisor是一个用于收集、聚合处理和输出容器运行指标的守护进程。而且cAdvisor基本算是一个获取Docker性能数据的标配了吧。
一句命令就可以启动cAdvisor容器，访问8080端口即可看到性能指标数据。cAdvisor可以通过storage_driver参数将数据存到influxdb，同时也可以将metric输出为Prometheus的格式，所以很多自定义Docker监控系统都会采取cAdvisor + Prometheus 的组合。
存储TSDB
- OpenTSDB
- Influxdb
- RRDTool
- Graphite
关于时序列数据库，可以看附录中相关的介绍文章。推荐使用OpenTSDB或者Influxdb，简单对比一下各自特点如下：
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OpenTSDB
- Java & HBase
- 易扩展（集群功能强大）
- 机器多，运维稍显麻烦
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Influxdb
- Golang
- 集群功能不太成熟
- 有类SQL的查询语句
- 单台即可工作
这两者都支持自由模式和多维度，非常适合用于采用tag机制的数据模式建模。
开源可视化工具
- Graphite
- Influxdb + Grafana
- Prometheus
光有数据是不够的，raw data没有任何意义，我们需要良好的可视化组件来展示数据和数据的内在意义，发挥数据的作用。
我们也可以将数据存储和展示交给其他开源软件。
如果你的数据采集和存储都是自己来完成的，只想使用一个外部的图形化界面的话，选Grafana应该没错，Grafana展现形式非常丰富，配置也很灵活。
以上，先到这里。
下一章，刘斌将为大家介绍 Docker 监控的开原方案，主流 SaaS 服务，及其特点。
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本文转自 OneAPM 官方博客