面试题：JavaScript 实现 Node 进程运行状态监控的高可用与可扩展性方案

Question

在《JavaScript监控Node进程运行状态》需求下，设计一套高可用且可扩展的Node进程运行状态监控系统。说明如何处理监控数据的大量涌入，怎样确保监控服务在面对故障时的自我恢复能力，以及如何方便地扩展监控功能。要求详细阐述设计思路、关键技术点及整体架构。

Answer 1

设计思路

1. 数据采集：在Node进程内部通过内置模块（如process.memoryUsage()、process.cpuUsage()等）采集运行状态数据，如内存使用、CPU使用等。同时利用第三方模块（如node - agent）来获取更全面的指标。采用定时采集机制，确保数据的实时性。
2. 数据处理与存储：对于大量涌入的监控数据，首先进行数据聚合（如按时间窗口进行平均值、最大值、最小值计算），减少数据量。使用时间序列数据库（如InfluxDB）存储处理后的数据，因其适合存储和查询时间序列数据。
3. 故障恢复：采用主从架构，主监控服务负责主要的数据处理和对外接口，从监控服务作为备份。使用心跳检测机制，主服务定时向从服务发送心跳信号，从服务检测到主服务故障时，自动接管监控任务。同时，监控服务自身定期进行健康检查，发现内部故障及时重启相关模块。
4. 功能扩展：设计模块化架构，每个监控功能作为一个独立模块，如CPU监控模块、内存监控模块等。通过插件机制，方便新增监控功能模块，同时利用消息队列（如RabbitMQ）进行模块间通信，解耦不同功能模块，便于扩展。

关键技术点

1. Node.js内置模块：process模块用于获取进程自身状态数据，是监控基础。
2. 时间序列数据库：InfluxDB提供高效的时间序列数据存储和查询能力，支持数据聚合操作。
3. 心跳检测与主从切换：利用setInterval实现心跳检测，通过共享状态（如使用Redis存储主从状态）实现主从切换逻辑。
4. 消息队列：RabbitMQ用于模块间解耦通信，确保各监控功能模块独立扩展。
5. 健康检查：通过定期执行内部状态检查函数，如检查数据库连接、网络连接等，确保监控服务正常运行。

整体架构

1. 数据采集层：由运行在每个Node进程内的采集脚本组成，负责收集进程相关数据，并将数据发送到数据处理层。
2. 数据处理层：接收采集层发送的数据，进行数据聚合处理，然后将处理后的数据存储到时间序列数据库。同时，处理层也负责与监控展示层进行交互，提供数据查询接口。
3. 监控展示层：负责将从数据处理层获取的数据以可视化方式展示给用户，如使用Grafana搭建监控面板。
4. 主从架构层：主监控服务在数据处理层和监控展示层发挥主要作用，从监控服务作为备份。两者通过心跳检测和共享状态实现故障转移。
5. 插件层：各个监控功能模块以插件形式存在，通过消息队列与其他层进行通信，方便新增和扩展监控功能。