如何在Linux服务器上监控Node.js应用

如何在Linux服务器上监控Node.js应用

监控Node.js应用的核心需求包括进程状态追踪、资源使用（CPU/内存）、性能指标分析、日志管理与故障预警。以下是Linux环境下常用的监控方法，覆盖从基础到高级的场景：

1. 基础系统工具：快速查看进程与资源使用

Linux自带的命令行工具可快速获取Node.js进程的基础状态，适合临时检查或脚本自动化：

• top/htop：top命令实时显示系统中所有进程的CPU、内存占用（按P键按CPU排序，M键按内存排序）；htop是其增强版（需安装：sudo apt install htop），提供更直观的界面、进程树及滚动日志功能，可通过F3键搜索“node”进程快速定位。
• ps命令：通过ps aux | grep node过滤出所有Node.js进程，查看其PID、CPU/内存占比及启动命令；结合watch -n 1 "ps aux | grep node"可每秒刷新一次进程状态。
• vmstat/iostat：vmstat 1（每秒刷新）显示系统整体资源使用（如进程数、内存交换、IO等待）；iostat（需安装sysstat包）监控磁盘IO负载，帮助定位I/O瓶颈。

2. 进程管理工具：实现稳定运行与便捷监控

生产环境需确保Node.js应用持续运行、自动重启，进程管理工具是关键：

• PM2：最流行的Node.js进程管理器，支持性能监控、日志管理、负载均衡及集群部署。
  • 安装与启动：npm install pm2 -g；pm2 start app.js --name "my-app"（指定应用名称）。
  • 核心命令：pm2 status（查看所有进程状态）、pm2 monit（实时监控CPU/内存/日志）、pm2 logs（查看实时日志）、pm2 save（保存当前进程列表）、pm2 startup（设置开机自启）。
• Systemd：将Node.js应用配置为系统服务，实现开机自启、状态管理与日志收集（适合需要深度集成的场景）。
  • 创建服务文件：sudo vi /etc/systemd/system/my-node-app.service，内容如下：

    [Unit]
    Description=My Node.js Application
    After=network.target
    
    [Service]
    ExecStart=/usr/bin/node /path/to/your/app.js
    WorkingDirectory=/path/to/your/app
    User=www-data
    Group=www-data
    Restart=always
    Environment=NODE_ENV=production
    
    [Install]
    WantedBy=multi-user.target
    

  • 启用与查看：sudo systemctl daemon-reload；sudo systemctl start my-node-app；sudo systemctl enable my-node-app（开机自启）；sudo systemctl status my-node-app（查看状态）；journalctl -u my-node-app -f（查看实时日志）。

3. 第三方APM工具：深度性能分析与可视化

对于生产环境，需更全面的性能指标（如请求延迟、数据库查询耗时、错误堆栈）、可视化 dashboard及告警，推荐以下工具：

• PM2内置监控：pm2 monit提供实时CPU/内存/日志监控，pm2 plus（付费）支持应用性能分析、错误跟踪及用户会话监控。
• Prometheus + Grafana：开源组合，适合自定义监控场景。
  • Prometheus：收集Node.js应用的指标（需安装prometheus-node-exporter或使用pm2-prometheus插件）；
  • Grafana：配置Prometheus为数据源，创建 dashboard 展示CPU、内存、请求速率等指标（参考Grafana官方模板）。
• New Relic/Datadog：商业APM工具，提供端到端性能监控（从前端到后端）、错误分析、分布式追踪及告警功能，适合中大型企业（如New Relic需安装newrelic Node.js agent，参考官方文档）。

4. 日志管理：集中收集与分析

日志是排查问题的关键，需将Node.js日志集中收集、存储及分析：

• 内置日志：使用console.log或winston/morgan等日志库记录关键事件（如请求、错误），例如：

  const winston = require('winston');
  
  const logger = winston.createLogger({
  
    level: 'info',
    format: winston.format.json(),
    transports: [
      new winston.transports.File({
   filename: '/var/log/node-app/error.log', level: 'error' }
  ),
      new winston.transports.File({
   filename: '/var/log/node-app/combined.log' }
  ),
    ],
  }
      );
      
  

• 日志收集工具：
  • ELK Stack（Elasticsearch+Logstash+Kibana）：Logstash收集日志，Elasticsearch存储并索引，Kibana可视化分析（适合大规模日志场景）；
  • Graylog：开源日志管理工具，支持实时日志收集、搜索及告警（配置GELF格式接收Node.js日志）；
  • Loki+Promtail+Grafana：轻量级日志方案，适合与Prometheus集成（Promtail收集日志，Loki存储，Grafana展示）。

5. 自定义监控脚本：灵活扩展监控维度

若需监控特定业务指标（如订单量、缓存命中率），可编写自定义脚本，定期采集数据并发送至监控系统：

• 示例：使用process.memoryUsage()获取内存使用情况，process.cpuUsage()获取CPU占用，通过axios发送至Prometheus Pushgateway或直接写入InfluxDB：

  setInterval(() =>
   {
      
    const memory = process.memoryUsage();
      
    const cpu = process.cpuUsage();
  
    console.log(`Memory: ${
  Math.round((memory.heapUsed / 1024 / 1024) * 100) / 100}
       MB`);
  
    console.log(`CPU: ${
  Math.round((cpu.user / 1000000) * 100) / 100}
       ms`);
  
  }
      , 5000);
      
  

• 结合cron定时任务，定期执行脚本并将结果写入日志或数据库（如*/5 * * * * /usr/bin/node /path/to/monitor.js > > /var/log/node-monitor.log）。

以上方法可根据应用规模、团队技术栈及预算选择组合使用。例如：

• 小型项目：PM2 + htop + 简单日志文件；
• 中型企业：PM2 + Prometheus + Grafana + ELK；
• 大型企业：New Relic/Datadog + 自定义监控脚本 + 分布式日志系统。

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