你有没有遇到过这样的情况？早上刚打开公司ref="/tag/171/" style="color:#643D3D;font-weight:bold;">系统，突然收到一堆客户投诉，说服务打不开。一查才发现，服务器已经宕机快半小时了，可没人收到报警。这种情况在互联网公司并不少见，就像人生病了却没人发现，直到症状严重才被察觉。
监控不是摆设，而是“日常体检”
很多人觉得，只要系统跑着就行，出问题再修也不迟。但现实是，等用户发现问题时，损失已经造成了。这就像一个人从不体检，等到胸口疼才去医院，可能已经是心梗了。SRE（Site Reliability Engineering，站点可靠性工程）的核心理念之一，就是把系统的稳定性当成“健康”来管理，而监控体系就是定期的体检报告。
一个健全的监控体系，不只是看CPU、内存这些基础指标。它得知道哪些服务最关键，哪些响应时间变慢会影响用户体验。比如电商网站的下单接口，哪怕只慢了500毫秒，转化率可能就掉了10%。监控要能第一时间发现这种“亚健康”状态。
从“看到”到“看懂”
很多团队的监控大屏五颜六色，数据刷个不停，看起来很专业，可真出问题时却找不到重点。这就像体检单上一堆数值，普通人根本看不懂哪项异常意味着什么。SRE监控的关键，是把原始数据变成可操作的信息。
比如，可以设置“错误预算”机制。每个月允许系统有5分钟不可用时间，一旦监控发现已消耗80%，就自动触发预警，提醒团队暂停新功能上线，优先修复稳定性问题。这就像医生告诉你：“最近血压偏高，先别喝酒了。”
告警要聪明，别当“狼来了”
最怕的不是没报警，而是报警太多。有些系统一晚上发几百条告警短信，结果全是噪音，真正的问题反而被淹没了。久而久之，运维人员看到报警就麻木了，跟“狼来了”故事里的村民一样。
好的监控要会“判断轻重缓急”。比如可以通过分级告警：P0级问题直接打电话，P1级发短信，P2级只在工作群提醒。同时结合历史数据做智能比对，避免重复报警。
举个实际例子
某在线挂号平台曾因数据库连接池耗尽导致服务中断。事后复盘发现，其实监控早就记录了连接数持续上升的趋势，但没有设置合理的阈值预警。后来他们在监控体系中加入了“连接增长率”指标，并设定当每分钟新增连接超过阈值时，提前发出预警。这个改动让类似故障再也没有发生过。
代码配置示例
# Prometheus 配置示例：监控API请求延迟
job_name: 'api-service'
scrape_interval: 15s
static_configs:
- targets: ['10.0.1.10:8080', '10.0.1.11:8080']
# 告警规则：当P99延迟超过800ms持续2分钟则触发
- alert: HighAPILatency
expr: histogram_quantile(0.99, rate(http_request_duration_seconds_bucket[2m])) > 0.8
for: 2m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "API延迟过高"
description: "P99延迟已达{{ $value }}秒，请立即检查"
这套监控配置上线后，团队能在用户感知前就发现性能退化，主动介入处理。
监控体系建设不是一次性项目，而是持续优化的过程。就像人需要每年体检，系统也需要不断调整监控维度和阈值。把SRE的理念融入日常运维，才能让技术服务真正稳定可靠，少些半夜救火，多些安心睡觉。