Ubuntu GitLab的性能监控怎么做

Ubuntu 上搭建 GitLab 性能监控的实用方案

一 监控体系与总体架构

• 建议采用分层监控：系统层（资源与内核）、GitLab 应用层（Rails、Sidekiq、PostgreSQL/Redis）、日志层（错误与慢查询）、可视化与告警层（Prometheus + Grafana/Alertmanager）。
• 快速选型建议：
  • 长期趋势与告警：部署 Prometheus + Grafana，抓取节点与应用指标并可视化。
  • 快速排障：先用系统自带工具（如 top/htop、vmstat、iostat、sar、netstat）定位瓶颈。
  • 深度分析：接入 ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana） 做日志聚合与可视化。
  • 零额外依赖：使用 GitLab 内置监控与性能分析 能力做即时观测。

二 系统层监控与快速排障

• 常用命令与用途：
  • 资源总览与进程排行：top/htop（CPU、内存、负载、线程）。
  • 虚拟内存与调度：vmstat 1（procs、memory、swap、io、system、cpu）。
  • 磁盘 I/O 与延迟：iostat -dx 2（rrqm/s、wrqm/s、r/s、w/s、await、r_await、w_await、svctm、%util）。
  • 历史与系统活动：sar（需安装 sysstat，可回溯 CPU、内存、I/O、网络）。
  • 网络连接与端口：netstat -tulpen | grep :80|:443|:22（或 ss）。
  • 一体化资源工具：dool（CPU、内存、磁盘、网络、负载，支持导出 CSV）。
• 典型排查路径：
  • CPU 高：top/htop 找进程，结合 vmstat 看运行队列与系统态占用。
  • 内存压力：top/htop 看 RES/SHR，free -m 看可用与缓存，vmstat 观察 swap 与 si/so。
  • 磁盘瓶颈：iostat 观察 %util 是否长期接近 100%、读写延迟是否异常。
  • 网络异常：netstat/ss 查连接状态与 TIME_WAIT/ESTABLISHED 数量，配合 sar -n DEV 看带宽。

三 应用层监控与可视化

• Prometheus + Grafana（推荐）
  • 部署 Prometheus 与 Grafana，在 Prometheus 配置抓取 GitLab 目标（如 /metrics 或 Node Exporter 的 9100 端口），Grafana 添加 Prometheus 数据源并导入 GitLab/系统仪表盘。
  • 示例抓取片段（/etc/prometheus/prometheus.yml）：
    • job_name: ‘gitlab’ static_configs:
      • targets: [‘your_gitlab_server_address’]
  • 在 Grafana 中创建或导入面板，展示 CPU、内存、请求延迟、排队与错误率 等关键指标，并设置阈值告警。
• GitLab 内置监控与性能分析
  • 启用自监控：在 GitLab 管理区域进入 Settings > Metrics and profiling > Self monitoring，系统会生成 Monitoring 项目用于展示实例健康与指标。
  • 性能剖析：在 Settings > Metrics and profiling 启用 Performance Bar，可在管理界面查看当前请求各阶段耗时，用于定位慢请求与瓶颈。

四 日志分析与慢查询定位

• 集中化日志：部署 ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana），将 /var/log/gitlab/ 下相关日志（如 production_json.log、gitlab-rails、sidekiq、nginx/gitlab_access.log）采集、结构化并入库。
• Kibana 仪表盘：
  • 错误与异常趋势（5xx、4xx、rake 任务失败）。
  • 请求耗时分布与 P95/P99（定位慢接口）。
  • Sidekiq 任务延迟与失败重试（定位后台作业瓶颈）。
  • PostgreSQL 慢查询（配合数据库日志或 pg_stat_statements）。
• 注意：开启集中日志需评估磁盘与内存开销，并配置 日志轮转 与保留策略，避免数据丢失。

五 告警规则示例与落地步骤

• Prometheus 告警规则示例（alerts.yml）：
  • groups:
    • name: gitlab_alerts rules:
      • alert: GitLabHighCPU expr: 1 - avg by(instance)(rate(node_cpu_seconds_total{ mode=“idle”} [5m])) > 0.8 for: 1m labels: severity: warning annotations: summary: “GitLab 服务器 CPU 使用率过高” description: “实例 { { $labels.instance } } CPU 使用率超过 80%（当前值：{ { $value | humanizePercentage } } ）”
      • alert: GitLabHighMemory expr: (1 - (node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes)) > 0.8 for: 5m labels: severity: warning annotations: summary: “GitLab 服务器内存使用率过高” description: “实例 { { $labels.instance } } 内存使用率超过 80%（当前值：{ { $value | humanizePercentage } } ）”
      • alert: GitLabDiskUtilizationHigh expr: 1 - (node_filesystem_avail_bytes{ mountpoint=“/”} / node_filesystem_size_bytes{ mountpoint=“/”} ) > 0.85 for: 5m labels: severity: critical annotations: summary: “GitLab 根分区磁盘使用率过高” description: “根分区使用率超过 85%（当前值：{ { $value | humanizePercentage } } ）”
• 落地步骤清单
  • 安装与启动：Prometheus、Grafana、Node Exporter、Alertmanager（按需）。
  • 配置抓取：Prometheus 添加 GitLab/Node Exporter 目标；Grafana 添加 Prometheus 数据源并导入仪表盘。
  • 配置告警：在 Prometheus 加载告警规则，在 Alertmanager 配置 邮件/企业微信/钉钉/Webhook 等通知渠道。
  • 基线观测：记录 CPU、内存、磁盘 I/O、网络、请求延迟、错误率 的正常波动区间，作为阈值依据。
  • 定期演练：模拟 CPU/磁盘/网络 压力与慢查询，验证告警链路与面板有效性。

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