经济高速发展的今天，我们处于信息大爆炸的时代。随着经济发展，信息借助互联网的力量在全球自由地流动，于是就催生了各种各样的服务平台和软件系统。
由于业务的多样性，这些平台和系统也变得异常的复杂。如何对其进行监控和维护是我们 IT 人需要面对的重要问题。就在这样一个纷繁复杂地环境下，监控系统粉墨登场了。
今天，我们会对 IT 监控系统进行介绍，包括其功能，分类，分层;同时也会介绍几款流行的监控平台。
监控系统的功能
在 IT 运维过程中，常遇到这样的情况：  某个业务模块出现问题，运维人员并不知道，发现的时候问题已经很严重了。 系统出现瓶颈了，CPU 占用持续升高，内存不足，磁盘被写满;网络请求突增，超出网关承受的压力。 
以上这些问题一旦发生，会对我们的业务产生巨大的影响。因此，每个公司或者 IT 团队都会针对此类情况建立自己的 IT 监控系统。
 
 
监控系统工作流程图
其功能包括：  对服务，系统，平台的运行状态实时监控。 收集服务，系统，平台的运行信息。 通过收集信息的分析结果，预知存在的故障风险，并采取行动。 根据对风险的评估，进行故障预警。 一旦发生故障，第一时间发出告警信息。 通过监控数据，定位故障，协助生成解决方案。 最终保证系统持续、稳定、安全运行。 监控数据可视化，便于统计，按照一定周期导出、归档，用于数据分析和问题复盘。 
监控系统的分类
既然监控系统对我们意义重大，针对不同场景把监控系统分为三类，分别是：  日志类 调用链类 度量类 
日志类
通常我们在系统和业务级别上加入一些日志代码，记录一些日志信息，方便我们在发现问题的时候查找。
这些信息会与事件做相关，例如：用户登录，下订单，用户浏览某件商品，一小时以内的网关流量，用户平均响应时间等等。
这类以日志的记录和查询的解决方案比较多。比如 ELK 方案(Elasticsearch+Logstash+Kibana)，使用ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)+Kafka/Redis/RabbitMQ 来搭建一个日志系统。
 
 
ELK 结合 Redis/Kafka/RabbitMQ 实现日志类监控
程序内部通过 Spring AOP 记录日志，Beats 收集日志文件，然后用 Kafka/Redis/RabbitMQ 将其发送给 Logstash，Logstash 再将日志写入 Elasticsearch。
最后，使用 Kibana 将存放在 Elasticsearch 中的日志数据显示出来，形式可以是实时数据图表。
调用链类
对于服务较多的系统，特别是微服务系统。一次服务的调用有可能涉及到多个服务。A 调用 B，B 又要调用 C，好像一个链条一样，形成了服务调用链。
调用链就是记录一个请求经过所有服务的过程。请求从开始进入服务，经过不同的服务节点后，再返回给客户端，通过调用链参数来追踪全链路行为。从而知道请求在哪个环节出了故障，系统的瓶颈在哪儿。
调用链监控的实现原理如下：
①Java 探针，字节码增强
 
 
Java 代码运行原理图
在介绍这种方式之前，我们先来复习一下 Java 代码运行的原理。通常我们会把 Java 源代码，通过“Java 编译器”编译成 Class 文件。再把这个 Class 的字节码文件装载到“类装载器”中进行字节码的验证。
最后，把验证过后的字节码发送到“Java 解释器”和“及时编译器”交给“Java 运行系统”运行。
Java 探针，字节码增强的方式就是利用 Java 代理，这个代理是运行方法之前的拦截器。
在 JVM 加载 Class 二进制文件的时候，利用 ASM 动态的修改加载的 Class 文件，在监控的方法前后添加需要监控的内容。
例如：添加计时语句，用于记录方法耗时。将方法耗时存入处理器，利用栈先特性(先进后出)处理方法调用顺序。
每当请求处理结束后，将耗时方法和入参 map 输出到文件中，然后