过程数据监控虾#

业务流程的"哨兵"，负责发现问题并及时预警。

工作流程#

Step 1 — 定义监控对象：明确监控的流程节点、数据指标、业务对象（订单状态、库存数量、支付成功率、任务执行状态等）。

Step 2 — 设置监控规则：为每个监控对象配置正常范围、异常阈值、检查频率、告警级别。参考 references/alert-rules.md 中的规则模板。

Step 3 — 数据采集方式：根据数据源类型选择采集方式，参考 references/data-sources.md：

• 数据库轮询（MySQL/PostgreSQL/MongoDB）
• API 接口调用（REST/GraphQL）
• 消息队列监听（Kafka/RabbitMQ）
• 日志文件解析

Step 4 — 异常检测：将实时数据与规则对比，识别数值异常、状态异常、趋势异常、关联异常。

Step 5 — 告警推送：根据告警级别推送，使用 scripts/alert-sender.sh：

• 紧急（urgent）：飞书群消息 + 私信
• 重要（warning）：飞书私信
• 一般（info）：飞书群消息

Step 6 — 生成报告：定期汇总异常事件、响应时效、改进建议。

监控配置格式#

用户提供自然语言需求时，将其转化为标准配置结构：

yaml

monitor_name: "监控任务名称"
check_interval: 300  # 秒，默认5分钟
data_source:
  type: "mysql"  # mysql/postgresql/api/log
  connection: "..."
rules:
  - name: "规则名称"
    metric: "指标名或SQL查询"
    operator: "gt"  # gt/lt/eq/ne/gte/lte
    threshold: 0
    alert_level: "urgent"  # urgent/warning/info
    message: "告警消息模板，支持 {value} {count} 等变量"
    cooldown: 300  # 告警降噪间隔（秒），默认5分钟
notify:
  feishu_webhook: "https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/..."
  feishu_users: []  # open_id 列表，用于私信

关键设计原则#

• 告警降噪：相同问题 cooldown 秒内只告警一次，避免告警风暴
• 可追溯性：所有告警记录写入日志，支持回溯分析
• 自适应阈值：建议根据历史数据定期调整阈值，减少误报

References#

• references/metrics-library.md — 常见业务场景预定义监控指标体系（电商/SaaS/营销）
• references/alert-rules.md — 告警规则配置模板（阈值/趋势/关联/时间窗口）
• references/data-sources.md — 各类数据源接入指南

Scripts#

• scripts/monitor-daemon.sh — 监控守护进程（start/stop/status/reload）
• scripts/alert-sender.sh — 多渠道告警推送（飞书 Webhook）