如何在CentOS上监控Node.js应用性能

在CentOS上监控Node.js应用性能的方法可分为 进程管理工具、系统级工具、第三方APM工具、日志管理、内置模块及自定义方案 六大类，以下是具体实现步骤：

1. 使用PM2进程管理器（推荐）

PM2是Node.js生态中最流行的进程管理工具，提供性能监控、日志管理、自动重启等功能，适合生产环境使用。

• 安装PM2：通过npm全局安装（需先确保Node.js环境已配置）：

  sudo npm install pm2 -g
  

• 启动应用：通过PM2启动Node.js应用并命名（便于后续管理）：

  pm2 start app.js --name "my-node-app"
  

• 监控资源使用：实时查看应用的CPU、内存、事件循环延迟等指标：

  pm2 monit
  

• 查看应用状态：列出所有由PM2管理的应用及其运行状态：

  pm2 list
  

• 日志管理：查看应用实时日志（支持多应用过滤）：

  pm2 logs my-node-app
  

• 设置开机自启：保存当前PM2进程列表并配置系统开机自动启动：

  pm2 save &
      &
   pm2 startup
  

2. 系统级监控工具（CentOS原生）

通过CentOS自带的命令行工具，可快速查看系统资源占用及Node.js进程状态：

• top/htop：动态显示系统中运行的进程及其CPU、内存使用情况（htop需安装，更直观）：

  sudo yum install htop -y  # 安装htop
  top  # 或 htop
  

• vmstat：监控系统整体资源使用（进程、内存、IO、CPU等），每3秒刷新一次：

  vmstat 3
  

• iostat：查看磁盘IO使用情况（需安装sysstat包）：

  sudo yum install sysstat -y
  iostat -x 1  # 查看磁盘详细IO指标
  

• free：查看系统内存使用情况（包括缓存、缓冲区）：

  free -m  # 以MB为单位显示
  

3. 第三方APM工具（全面性能分析）

APM（应用性能管理）工具可提供端到端性能追踪、错误监控、慢查询分析等功能，适合复杂应用：

• Prometheus + Grafana（开源组合）：
  • Prometheus：收集Node.js应用的指标数据（需安装Node Exporter或使用prom-client库暴露指标）；
  • Grafana：可视化Prometheus中的数据，创建仪表盘（如CPU、内存、请求延迟等）。
    部署步骤可参考之前关于Prometheus和Grafana的配置教程。
• New Relic/Datadog（商业工具）：
  • New Relic：通过安装newrelic Node.js模块（npm install newrelic --save），配置newrelic.js文件（填入许可证密钥），即可实时监控应用性能、错误日志及分布式追踪。
  • Datadog：通过Agent收集系统及应用指标，支持Node.js应用监控（需安装Datadog Agent并配置datadog.yaml）。

4. 日志管理（定位问题根源）

日志是排查性能问题的关键，可通过以下工具收集、分析Node.js日志：

• ELK Stack（Elasticsearch + Logstash + Kibana）：
  • Logstash：配置收集Node.js日志（如/var/log/nodejs/app.log），解析后发送到Elasticsearch；
  • Kibana：可视化日志数据，通过关键词（如ERROR、Timeout）快速定位性能瓶颈。
    示例Logstash配置（/etc/logstash/conf.d/nodejs.conf）：

  input {
  
    file {
      
      path =>
       "/path/to/your/nodejs/logs/*.log"
      start_position =>
   "beginning"
    }
  
  }
  
  output {
  
    elasticsearch {
      
      hosts =>
       ["localhost:9200"]
      index =>
   "nodejs-logs-%{
  +YYYY.MM.dd}
  "
    }
  
  }
      
  

• 日志库增强：使用winston或morgan记录结构化日志（如请求时间、状态码、响应时间），便于后续分析：

  const winston = require('winston');
  
  const logger = winston.createLogger({
  
    level: 'info',
    format: winston.format.json(),
    transports: [
      new winston.transports.File({
   filename: 'error.log', level: 'error' }
  ),
      new winston.transports.File({
   filename: 'combined.log' }
  )
    ]
  }
      );
      
  // 记录请求日志（配合Express中间件）
  app.use((req, res, next) =>
   {
      
    const start = Date.now();
      
    res.on('finish', () =>
   {
  
      logger.info({
  
        method: req.method,
        url: req.url,
        status: res.statusCode,
        responseTime: Date.now() - start
      }
      );
  
    }
      );
      
    next();
  
  }
      );
      
  

5. Node.js内置模块（基础监控）

通过Node.js原生模块可快速获取应用的基本性能指标：

• process模块：获取CPU使用率、内存占用、事件循环延迟等信息：

  setInterval(() =>
   {
      
    const cpuUsage = process.cpuUsage();
       // 返回用户态/内核态CPU时间（微秒）
    const memoryUsage = process.memoryUsage();
   // 返回堆内存、RSS等指标
    console.log(`CPU Usage: ${
  cpuUsage.user / 1000000}
      秒`);
  
    console.log(`Memory Usage: ${
  Math.round(memoryUsage.heapUsed / 1024 / 1024 * 100) / 100}
      MB`);
  
  }
      , 5000);
       // 每5秒打印一次
  

• os模块：获取系统级资源信息（如总内存、CPU核心数、系统负载）：

  const os = require('os');
      
  const totalMem = os.totalmem();
       // 总内存（字节）
  const freeMem = os.freemem();
       // 空闲内存（字节）
  const loadAvg = os.loadavg();
   // 系统1/5/15分钟平均负载
  console.log(`Total Memory: ${
  (totalMem / 1024 / 1024).toFixed(2)}
      MB`);
  
  console.log(`Free Memory: ${
  (freeMem / 1024 / 1024).toFixed(2)}
      MB`);
  
  console.log(`System Load Avg: ${
  loadAvg.join(', ')}
      `);
      
  

6. 自定义监控脚本（灵活定制）

若需特定指标（如数据库查询时间、第三方API响应时间），可编写自定义脚本定期收集并上报数据：

• 示例：监控HTTP请求响应时间：

  const http = require('http');
      
  const start = Date.now();
      
  http.get('http://example.com', (res) =>
   {
      
    const duration = Date.now() - start;
  
    console.log(`Request to example.com took ${
  duration}
      ms`);
  
    // 可将数据发送到Prometheus、InfluxDB等存储
  }
      );
      
  

• 上报数据到Prometheus：使用prom-client库暴露自定义指标（如HTTP请求计数、响应时间）：

  const promClient = require('prom-client');
  
  const httpRequestDurationMicroseconds = new promClient.Histogram({
  
    name: 'http_request_duration_ms',
    help: 'Duration of HTTP requests in ms',
    buckets: [10, 50, 100, 500, 1000] // 定义桶范围
  }
      );
      
  
  app.use((req, res, next) =>
   {
      
    const start = Date.now();
      
    res.on('finish', () =>
   {
  
      httpRequestDurationMicroseconds.observe({
  
        method: req.method,
        path: req.path,
        status: res.statusCode
      }
      , Date.now() - start);
  
    }
      );
      
    next();
  
  }
      );
      
  
  // 启动Prometheus metrics endpoint
  app.get('/metrics', async (req, res) =>
   {
      
    res.set('Content-Type', promClient.register.contentType);
      
    res.end(await promClient.register.metrics());
  
  }
      );
      
  

以上方法可根据应用规模、监控深度、预算选择组合使用（如小型应用用PM2+系统命令，大型应用用Prometheus+Grafana+APM工具），实现对Node.js应用性能的全面监控。

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