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(相关资料图)

本文主要内容包括：

做一个事，首先得有价值，如果价值太小不值得投入。可观测性也不例外，我们首先分析一下可观测性在整个商业体系中的位置和价值。思考第一个问题：作为在线类产品，我们希望客户/用户有一个好的产品体验，那怎么算一个好的产品体验？

很明显，产品体验包括功能体验和可靠性体验。功能体验依赖产品设计和迭代速度，跟今天的话题关系不大暂且按下不表。可靠性体验呢？可靠性体验核心就是追求高可用、低延迟，通俗讲就是每次打开站点或app，都不报错，速度嗖嗖的。那如何才能具有好的可靠性体验呢？

其实如果一切正常，就应该是可用且速度快的，除非哪里出了问题，也就是发生了故障，才会报错或者延迟大增。那技术团队要做的，除了持续优化架构和性能，就是不断和故障做斗争了。降低故障发生的频率，降低故障的影响范围，降低故障的恢复时间。归纳为 6 个字：降发生、降影响！

怎么做？有没有方法论来指导？我们可以从故障的生命周期着手，来优化生命周期的各个环节，每个环节都做好了，理论上结果就是好的。故障生命周期的梗概图如下：

从大面上，可以分成事前、事中、事后三个大的阶段：

看起来寥寥数语，没有特殊的东西，但实际上每个环节要做好，都不容易。那可观测性，在这整个过程的职能是什么？在哪个环节发挥价值？

显然，可观测性，是在故障发现、定位环节发挥作用的，核心价值就是帮我们快速发现故障、快速定位故障，进而降低故障的影响。如此，可观测性的位置和价值就很明确了，用一张图概括：

客户/用户需要好的产品体验，好的产品体验包括可靠性体验，要想有好的可靠性体验，就得减少故障，所谓的降发生、降影响，而这，又依赖了可观测性的能力。所以：可观测性最终是服务于产品体验、服务于商业成功的（想不想取得商业成功？根据刚才的分析可观测性可是重点因素哦），核心目标是快速发现、定位故障。

那么，如何快速发现故障？

要想能够快速发现故障，得先定义什么是故障！简单来看，产品体验受损，就是故障！比如：

既然能够定义如何算是产品体验受损，那就可以梳理出相关的监控指标，比如：

大家有没有发现这类指标的特点？显然，都是可以量化客户体验的指标，这类指标我们称为结果类指标（后面会介绍原因类指标），大面上可以分为两类，一类是业务指标，另一类是 SLO 指标。

一般公司做监控的时候，可能会意识到要做 SLO 指标的监控，容易忽略业务类指标的监控。其实，业务类指标才是老板更为关注的指标，而且，SLO 指标正常的时候，业务指标未必正常。比如客户到服务端的网络出问题了，服务端的成功率、延迟指标都是正常的，但是客户无法下单，订单量会下跌。所以，一定要重视业务指标体系的构建和监控。

听起来，业务指标和 BI 数据很像有没有？确实，最大的相同点是：都是老板关注的，哈哈。不同点呢？BI 数据对准确性要求很高，对实时性要求没有那么高，而业务指标监控，对准确性要求没有那么高（只要能发现数据趋势出问题了就可以了），对实时性要求很高，毕竟是用来发现故障的，如果实时性太差，黄花菜都凉了。

指标体系的构建，除了结果类指标，与之对应的还有原因类指标。都需要，但是我们配置告警的时候，一般是针对结果类指标来配置。因为产品的核心业务功能是可枚举的，每个功能对应的结果类指标就是可枚举的，做好结果类指标的告警，就可以保证告警是全的，做到有故障必有告警！举个例子：实时交易类系统，交易量突然下跌。

如果，面向原因类指标配置告警，则永远无法配全，无法做到有故障必有告警！实际上，原因类指标不必一定要配置告警，出故障的时候可观测，其实也基本够了。

如上，要构建可观测性体系，首先要建立完备的指标体系，其中非常关键的是结果类指标，即业务指标和 SLO 指标，结果类指标配合告警系统可以快速发现故障！从这里也可以看出，监控（monitoring）和可观测性（observability）是相辅相成的，非替代关系。

OK，既然可以发现故障了，下一步就是定位故障了。

在讨论这个问题之前。先分享一个信息层级的概念。说：信息分4个层级，最底下是数据，杂乱无章，比如海量的指标、日志、链路追踪的数据；数据上面是特征，比如最大值、最小值、同环比等，比如5个服务实例，延迟的最大的是哪个，这叫数据特征；特征上面是观点，从故障定位场景来举例，比如根据特征数据分析之后发现，数据库没有问题，依赖的第三方服务也没问题，这就是观点；观点之上就是洞察，或称洞见，综合所有观点，得出故障定位结论，得知具体是哪个模块的什么原因导致了本次故障，就是最终洞察。画个图示例一下：

要想得到最终的洞察（定位到故障），首先要依赖底层的数据完备性，否则就是巧妇难为无米之炊！但是故障原因五花八门，数据能全么？做过 SRE 或者运维的朋友肯定感触颇深，故障可能是电源模块坏了、机房空调坏了、机柜压住网线了、供电不稳、某个盘故障了、中间件配置错了、被黑客攻击了、分布式中间件脑裂了、写日志hang住了、程序配置错了、程序连接第三方的地址错配成线下地址了、DNS配错了、证书过期了、代码Bug了、疏漏了某个罕见用户流程…等等等等。

这么多可能的故障原因，要通过可观测性数据分析出来，这数据能全么？比如代码 Bug，要想能根据可观测性数据分析出是哪一行代码的问题，岂不是要像在 IDE 里调试那样，每一行代码的输入输出都得拿到啊，这成本谁扛得住啊，性能损耗谁扛得住啊…

如果我们的目标只是定位直接原因，找到止损依据尽快止损，这个底层数据需求就少多了。比如我们不需要知道是哪行代码出了问题，我们只要知道是某个模块做了变更导致了故障，就可以去止损（这个场景的止损动作就是回滚）了。再比如，多活的服务，有时仅仅知道是 A 机房的问题就可以了，把流量切到 B 机房就可以解决。

综上，个人观点：使用可观测性数据定位根因，几无可能100%覆盖全部场景！因为数据就不可能全！但如果只是用可观测性数据定位直接原因，找到止损依据，则100%是可以做到的，而这，才是我们应该努力的方向。

当 SRE 在谈论故障定位的时候，其实谈论的时是如何找到直接原因，尽快止损。而根因，可以留在复盘阶段慢慢找的。

回答这个问题之前，我们先来看看一个服务要想正常运行，依赖了哪些内容，或者说一个服务如果出故障，可能会是哪里的问题。如果我们能够枚举故障类别，那么我们就可以针对每个类别去分析，找到故障的直接原因。

首先，依赖的基础设施（基础网络、硬件、Runtime环境）不能出问题，依赖的第三方其他服务不能出问题，这两个方面大家比较容易理解，不多说了。还有就是服务本身的变更，比如二进制变更、配置的变更、部署方式的变更、流量接入方式的变更，等等，也可能引发问题。最后就是上游访问的方式，比如流量突增，显然也可能会带来故障。

那针对这些故障场景，我们应该去看哪些数据呢？这其实就是可观测性数据底座的建设方向。

咦？说来说去，还是要建立 metrics、logs、traces、events？是的，但不仅是，只有数据还远远不够，我们需要通过平台工具，通过数据运营整理，帮助用户找到数据特征，建立初步观点，最终形成洞察定位故障直接原因。还记得那张信息层级的图吧：

网上有人批评可观测性三支柱的说法，核心要点是：不能只关注 raw data，就像一道菜，只有原料还不能称之为一道菜，没有炊具、菜谱、厨师，无法最终产出那道菜（客人要的是那道菜，那道菜才是结果，应该没有哪个餐厅说，你看我原料都有，完活了，让客人吃吧，应该没有这样的餐厅…）。

Martin Mao 曾经也写过一篇文章《Beyond the 3 Pillars of Observability》来论述这个事情。

他的核心观点是：只关注三支柱raw data，认为有了三支柱数据就建立了可观测性，是不对的，我们更应该面向结果来思考如何构建整个体系，Martin Mao 认为，所谓的结果，就是 Remediate，就是止损！英雄所见略同。

还是参考刚才信息层级的图，有了 raw data 数据底座之后，可观测性体系还需要利用平台能力、通过数据运营整理，呈现数据特征、帮用户建立初步观点，最终形成洞察，定位故障直接原因。

这应该是可观测性体系提供给客户/用户的第一个观点，故障发生了，现在都是微服务的，你得一目了然的告诉我具体是哪个模块故障了不是。总不能让我写一条有一条的 promql，看一个又一个监控大盘，才能找到故障模块吧。故障处理可是要争分夺秒的，一个一个查看太浪费时间了。

既然要一目了然，初始页面上的内容不能太多，从技术角度来看，一般模块都是有层级关系的，首先是系统，然后是子系统，然后是模块。所以，初始页面应该展示系统的健康状况，如果某个系统有问题，应该可以点击进去查看详情（这个过程称为下钻），下钻到子系统，再下钻到模块，最终找到故障模块。

那如何衡量一个模块是否健康呢？这其实就可以使用 SLO/SLI 这套体系，每个模块都有几个 SLI，每个 SLI 异常，这个模块就可以定义为异常，进而定义子系统异常、系统异常，这个过程也有种故障冒泡上浮的感觉。

我以我们的产品来举例这种效果图：

这样的系统我们称为灭火图，最上层是一个个的系统卡片，如果有问题就会有个飘红的小火苗，点击详情进入，可以看到相关子系统，点击故障子系统，可以看到模块以及核心接口的列表，进而可以定位到故障模块或核心接口。产品通过颜色做引导，而且具备层级关系，即可做到一目了然。

模块依赖的数据库、中间件、基础网络、机器硬件、第三方服务等等，都会影响模块的健康状况。所以，当模块异常的时候，我们需要知道各项依赖是否健康，如果依赖也异常，那么模块异常的直接原因基本可以断定是异常的依赖项导致的。

要用可观测性产品建立这样的视图，核心有两点，一个是依赖的关联关系，一个是依赖项的 SLO 视图（通常体现为 metrics 仪表盘）。下图是一个逻辑示意图：

线上故障，大概 70% 都是变更导致的，所以运维行业中流传一句话叫：“变更是万恶之源”。所以，当故障发生的时候，我们需要知道是否是变更导致的，如果是变更导致的，就要尽快止损。

如果迭代比较快，每周的变更数量会很多，那么如何快速定位到是哪个变更导致的故障呢？这需要可观测性产品提供一些数据特征给用户，用户才能方便分析。典型的是在时间维度上做文章。把故障和变更放到一张图上，在时间维度上做对比，比如从故障时刻往前看 1 小时，看看有没有变更，如果有，那个变更很可能就是罪魁祸首。示意图如下：

注意，这里的变更不仅仅是代码变更，还包括配置变更、机器变更、网络变更等等，变更事件收集得越全，越有价值。

上面，我举例了三个可观测性产品需要为用户输出的观点：

当然，还有其他观点可以输出，比如是否是容量不足导致的故障，大家可以自行思考看看还可以让可观测体系输出哪些观点。但是，罗马不是一天建成的，在某个阶段，可观测性体系输出的观点有限，不足以帮我们定位故障，此时，可观测性体系还可以做什么呢？

至少，还需要提供工具帮我们分析数据特征，别让用户陷入海量散乱的可观测性 raw data 中。这需要多维分析引导能力、数据串联打通能力。举一个数据串联的例子：

可观测性体系不能仅仅只有散乱的数据，而应让数据呈现特征，让特征呈现观点，让特征和观点辅助洞察：洞悉故障直接原因，完成止损！这才是建设可观测性体系的核心目标。诸君共勉。