如何在CentOS上監控Node.js應用性能

在CentOS上監控Node.js應用性能的方法可分為 進程管理工具、系統級工具、第三方APM工具、日志管理、內置模塊及自定義方案 六大類，以下是具體實現步驟：

1. 使用PM2進程管理器（推薦）

PM2是Node.js生態中最流行的進程管理工具，提供性能監控、日志管理、自動重啟等功能，適合生產環境使用。

• 安裝PM2：通過npm全局安裝（需先確保Node.js環境已配置）：

  sudo npm install pm2 -g
  

• 啟動應用：通過PM2啟動Node.js應用并命名（便于后續管理）：

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

• 監控資源使用：實時查看應用的CPU、內存、事件循環延遲等指標：

  pm2 monit
  

• 查看應用狀態：列出所有由PM2管理的應用及其運行狀態：

  pm2 list
  

• 日志管理：查看應用實時日志（支持多應用過濾）：

  pm2 logs my-node-app
  

• 設置開機自啟：保存當前PM2進程列表并配置系統開機自動啟動：

  pm2 save && pm2 startup
  

2. 系統級監控工具（CentOS原生）

通過CentOS自帶的命令行工具，可快速查看系統資源占用及Node.js進程狀態：

• top/htop：動態顯示系統中運行的進程及其CPU、內存使用情況（htop需安裝，更直觀）：

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

• vmstat：監控系統整體資源使用（進程、內存、IO、CPU等），每3秒刷新一次：

  vmstat 3
  

• iostat：查看磁盤IO使用情況（需安裝sysstat包）：

  sudo yum install sysstat -y
  iostat -x 1  # 查看磁盤詳細IO指標
  

• free：查看系統內存使用情況（包括緩存、緩沖區）：

  free -m  # 以MB為單位顯示
  

3. 第三方APM工具（全面性能分析）

APM（應用性能管理）工具可提供端到端性能追蹤、錯誤監控、慢查詢分析等功能，適合復雜應用：

• Prometheus + Grafana（開源組合）：
  • Prometheus：收集Node.js應用的指標數據（需安裝Node Exporter或使用prom-client庫暴露指標）；
  • Grafana：可視化Prometheus中的數據，創建儀表盤（如CPU、內存、請求延遲等）。
    部署步驟可參考之前關于Prometheus和Grafana的配置教程。
• New Relic/Datadog（商業工具）：
  • New Relic：通過安裝newrelic Node.js模塊（npm install newrelic --save），配置newrelic.js文件（填入許可證密鑰），即可實時監控應用性能、錯誤日志及分布式追蹤。
  • Datadog：通過Agent收集系統及應用指標，支持Node.js應用監控（需安裝Datadog Agent并配置datadog.yaml）。

4. 日志管理（定位問題根源）

日志是排查性能問題的關鍵，可通過以下工具收集、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），解析后發送到Elasticsearch；
  • Kibana：可視化日志數據，通過關鍵詞（如ERROR、Timeout）快速定位性能瓶頸。
    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}"
    }
  }
  

• 日志庫增強：使用winston或morgan記錄結構化日志（如請求時間、狀態碼、響應時間），便于后續分析：

  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' })
    ]
  });
  // 記錄請求日志（配合Express中間件）
  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內置模塊（基礎監控）

通過Node.js原生模塊可快速獲取應用的基本性能指標：

• process模塊：獲取CPU使用率、內存占用、事件循環延遲等信息：

  setInterval(() => {
    const cpuUsage = process.cpuUsage(); // 返回用戶態/內核態CPU時間（微秒）
    const memoryUsage = process.memoryUsage(); // 返回堆內存、RSS等指標
    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模塊：獲取系統級資源信息（如總內存、CPU核心數、系統負載）：

  const os = require('os');
  const totalMem = os.totalmem(); // 總內存（字節）
  const freeMem = os.freemem(); // 空閑內存（字節）
  const loadAvg = os.loadavg(); // 系統1/5/15分鐘平均負載
  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. 自定義監控腳本（靈活定制）

若需特定指標（如數據庫查詢時間、第三方API響應時間），可編寫自定義腳本定期收集并上報數據：

• 示例：監控HTTP請求響應時間：

  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`);
    // 可將數據發送到Prometheus、InfluxDB等存儲
  });
  

• 上報數據到Prometheus：使用prom-client庫暴露自定義指標（如HTTP請求計數、響應時間）：

  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] // 定義桶范圍
  });
  
  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();
  });
  
  // 啟動Prometheus metrics endpoint
  app.get('/metrics', async (req, res) => {
    res.set('Content-Type', promClient.register.contentType);
    res.end(await promClient.register.metrics());
  });
  

以上方法可根據應用規模、監控深度、預算選擇組合使用（如小型應用用PM2+系統命令，大型應用用Prometheus+Grafana+APM工具），實現對Node.js應用性能的全面監控。