StatsHouse 开源监控系统使用教程

1. 项目介绍

StatsHouse 是一个高可用、可扩展的多租户监控系统，专为大规模应用设计。它是 vk.com 的主要监控系统，截至 2023 年 11 月，主集群每秒接收 12 亿个指标，来自 22000 台服务器。StatsHouse 具有以下特点：

• 高可用性：自动处理网络不可用和单机故障。
• 可扩展性：支持大规模数据处理和存储。
• 多租户：允许多个用户或团队共享同一系统。
• 低延迟：默认指标分辨率为 1 秒，延迟为 5 秒。
• 长期存储：自动降采样高分辨率数据，并提供长期存储。

2. 项目快速启动

2.1 安装依赖

首先，确保你已经安装了 Docker 和 Docker Compose。

2.2 克隆项目

git clone https://github.com/VKCOM/statshouse.git
cd statshouse

2.3 启动 StatsHouse

使用 Docker Compose 启动 StatsHouse：

docker-compose up -d

2.4 发送指标

你可以使用 Python 客户端发送指标：

import statshouse

statshouse.value("processing_time", ["subsystem": "foo", "protocol": "bar"], 0.239)

2.5 查看指标

访问 http://localhost:8080 查看 StatsHouse 的 UI，实时查看指标数据。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

StatsHouse 被广泛应用于 vk.com，用于监控大规模分布式系统的性能和健康状况。它能够处理每秒 12 亿个指标，确保系统的稳定性和可靠性。

3.2 最佳实践

• 合理配置预算：StatsHouse 使用每秒预算来管理网络和磁盘使用，合理配置预算可以避免系统过载。
• 使用降采样：对于高频指标，使用降采样功能可以减少存储和计算压力。
• 集成 Grafana：StatsHouse 提供了 Grafana 数据源插件，可以方便地集成到现有的监控系统中。

4. 典型生态项目

4.1 Grafana

StatsHouse 提供了 Grafana 数据源插件，可以与 Grafana 无缝集成，提供更丰富的可视化和报警功能。

4.2 Prometheus

虽然 StatsHouse 本身支持 PromQL，但它也可以与 Prometheus 集成，利用 Prometheus 的强大查询和报警功能。

4.3 ClickHouse

StatsHouse 内部使用 ClickHouse 作为主要数据存储，ClickHouse 的高性能和可扩展性为 StatsHouse 提供了强大的数据处理能力。

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通过本教程，你应该已经掌握了 StatsHouse 的基本使用方法和最佳实践。希望你能利用 StatsHouse 构建一个高效、可靠的监控系统。