如何在CentOS上监控Node.js应用性能 - 问答

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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