Какие ключевые метрики используются для принятия решения о масштабировании бэкенд-сервиса?

Для принятия обоснованного решения о масштабировании бэкенд-сервиса (особенно написанного на Go) необходимо отслеживать несколько категорий метрик:

1. Метрики ресурсов (Resource Metrics)

Это базовые показатели здоровья системы.

• CPU Utilization (Загрузка ЦП): Если средняя загрузка процессора на всех экземплярах сервиса стабильно высокая (например, >80%), это прямой сигнал к горизонтальному масштабированию (добавлению новых экземпляров).
• Memory Usage (Использование памяти): Постоянно высокое потребление памяти может указывать на необходимость вертикального масштабирования (увеличения объема ОЗУ) или на наличие утечек памяти в приложении.

2. Метрики производительности (Performance Metrics)

Эти метрики отражают качество обслуживания пользователей.

• Latency (Время ответа): Особенно важны перцентили (p90, p95, p99). Рост времени ответа указывает на то, что система не справляется с текущей нагрузкой.
• Throughput (Пропускная способность): Измеряется в запросах в секунду (RPS/QPS). Если пропускная способность достигла плато и не растет с увеличением нагрузки, это предел текущей конфигурации.
• Error Rate (Уровень ошибок): Увеличение количества ошибок (5xx) часто коррелирует с перегрузкой сервиса.

3. Специфичные для Go и приложения метрики

• Количество горутин: Аномальный и постоянный рост числа горутин может сигнализировать об утечках (goroutine leaks), когда горутины блокируются и никогда не завершаются. Это можно отслеживать через метрику go_goroutines из pprof.
• Длина очередей (Queue Lengths): Если ваш сервис использует очереди (например, RabbitMQ, Kafka или внутренние каналы Go) для обработки задач, рост длины очереди — явный признак того, что обработчики (workers) не справляются с потоком задач и их количество нужно увеличить.

Пример инструментария в Go:

Для сбора этих метрик обычно используют библиотеку prometheus/client_golang для их экспорта и систему мониторинга Prometheus для сбора и анализа.

import "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"

var httpRequestsTotal = prometheus.NewCounterVec(
    prometheus.CounterOpts{
        Name: "http_requests_total",
        Help: "Total number of HTTP requests",
    },
    []string{"method", "path", "status_code"},
)

var httpRequestDuration = prometheus.NewHistogramVec(
    prometheus.HistogramOpts{
        Name: "http_request_duration_seconds",
        Help: "Duration of HTTP requests",
    },
    []string{"method", "path"},
)

Автоматическое масштабирование (autoscaling) в облачных средах (например, Kubernetes) обычно настраивается на основе пороговых значений этих метрик (например, CPU Utilization > 80%).