flink实现指标监控

  数据监控都要求实时性，我把监控分为2种，一种是有状态监控，一种是无状态监控。有状态就是指指标的计算依赖于之前的数据，比如连续产生N次才触发告警推送；无状态计算就是指只跟当前值相关，即值大于（或者等于、小于）某个阀值触发告警推送，下面是一个大概的数据流程图：

flink监控流图

流程图说明：

（1）由于我们监控的数据来源可能很多，为了尽可能复用监控平台，我们需要标准化数据结构，即图中的Adapter1到AdapterN，这些模块的输出为同一个数据结构。

（2）由于是实时计算，我们需要在flink的map阶段将无效的过时的数据丢弃。

（3）由于监控指标的不固定性，我们可能随时需要增加监控指标，而且监控的阀值或者规则也不尽相同，因此我们需要配置监控规则，这里可以将规则配置的mysql，以javascript的方式配置，flink可以通过javascript引擎解析出是否需要告警。

（4）由于有些指标涉及到有状态计算，规则中也需要标识是否是有状态计算，还要配置缓存指标

（5）告警数据产生之后一方面我们需要写库，供后面二次统计使用，另一方面需要发送到告警推送模块进行统一的推送（短信，邮件等）

（6）离线计算引擎会读取实时产生的告警数据，进行二次统计，这里一般采用定时计算。