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= Docker监控概述 =

Docker监控是容器化环境中确保系统健康、性能和可靠性的关键实践。通过实时收集和分析容器、镜像及宿主机的运行数据，管理员可以快速识别问题、优化资源分配并提高整体效率。本章将详细介绍Docker监控的核心概念、工具及实际应用方法。

== 为什么需要Docker监控？ ==
容器化环境具有动态性和短暂性，传统监控工具可能无法有效跟踪以下场景：
* '''容器生命周期短'''：频繁创建/销毁导致传统监控断连
* '''资源隔离'''：需区分容器级与宿主机级指标
* '''微服务架构'''：跨容器应用链路复杂

数学上，监控覆盖率可表示为：
<math>
Coverage = \frac{\sum(Metric_{collected})}{\sum(Metric_{total})} \times 100\%
</math>

== 核心监控维度 ==
=== 1. 资源监控 ===
{| class="wikitable"
|+ 关键资源指标
! 类别 !! 指标示例 !! 监控工具示例
|-
| CPU || 使用率、Throttling || cAdvisor, Prometheus
|-
| 内存 || 使用量、OOM事件 || docker stats, Datadog
|-
| 存储 || 磁盘I/O、空间使用 || Node Exporter
|-
| 网络 || 带宽、连接数 || Weave Scope
|}

=== 2. 日志监控 ===
Docker提供三种日志驱动：
<syntaxhighlight lang="bash">
# 查看当前日志驱动
docker info --format '{{.LoggingDriver}}'

# 启动容器时指定日志驱动
docker run --log-driver=json-file --log-opt max-size=10m nginx
</syntaxhighlight>

输出示例：
<pre>
json-file
</pre>

== 监控架构示例 ==
<mermaid>
graph TD
    A[容器] -->|指标| B(cAdvisor)
    B --> C(Prometheus)
    C --> D[Grafana]
    A -->|日志| E(Fluentd)
    E --> F(Elasticsearch)
    F --> D
</mermaid>

== 实际案例 ==
'''电商平台突发流量处理'''
* 问题：黑色星期五期间订单服务容器CPU持续超过90%
* 监控方案：
  1. 通过Prometheus警报规则检测CPU阈值
  2. 在Grafana中创建实时仪表盘
  3. 结合日志定位到特定微服务代码瓶颈

警报规则示例：
<syntaxhighlight lang="yaml">
# prometheus.rules
alert: HighCPUUsage
expr: sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total[1m])) by (container_name) > 0.9
for: 5m
labels:
  severity: critical
annotations:
  summary: "High CPU usage on {{ $labels.container_name }}"
</syntaxhighlight>

== 常用工具对比 ==
{| class="wikitable"
|+ 监控工具特性对比
! 工具 !! 类型 !! 数据收集方式 !! 可视化
|-
| cAdvisor || 开源 || 自动发现 || 基础图表
|-
| Prometheus || 开源 || Pull模式 || 需Grafana
|-
| Datadog || 商业 || Agent推送 || 集成仪表盘
|}

== 最佳实践 ==
1. '''分层监控'''：容器->Pod->集群级指标
2. '''日志规范化'''：统一时间格式和字段标准
3. '''警报分级'''：区分紧急事件与警告
4. '''基线建立'''：记录正常状态下的指标范围

通过系统化的Docker监控，团队可以实现：
* 故障平均修复时间(MTTR)降低40-60%
* 资源利用率提升20-30%
* 服务等级协议(SLA)达标率超过99.9%

{{Docker学习路径结构}}

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