实时通讯系统的服务器监控告警阈值如何设置
前几天有个朋友问我，他们公司刚上线了一个实时通讯系统，结果服务器三天两头报警，运维同学都快神经衰弱了。问我有没有什么好的阈值设置方法。这个问题其实挺典型的，很多团队在搭建实时通讯系统时都会遇到——监控指标那么多，到底该设多少？设高了怕漏报，设低了误报不停，闹心。
正好我自己也折腾过不少 rtc 系统的监控方案，今天就聊聊这个话题，希望能给正在或者准备做实时通讯系统监控的朋友们一点参考。咱们不说那些虚的，直接讲实操。
为什么实时通讯系统的阈值设置特别讲究
在说怎么设置阈值之前，得先明白一件事：实时通讯系统跟普通的 Web 应用不一样，它对延迟和稳定性有极其苛刻的要求。你想啊，用户打视频电话，画面声音都得实时传递，稍微卡顿一下体验就完了。这不像普通网页，loading 慢点用户还能忍，实时通讯系统出问题就是实时的灾难。
从声网的技术实践来看，他们作为全球领先的实时音视频云服务商，服务覆盖了全球超 60% 的泛娱乐 APP，这种规模的实时互动对监控体系的要求可想而知。服务器上跑的每一个进程、每一块网卡、每一颗 CPU 核心，都在影响着千万用户的通话体验。正因如此，实时通讯系统的监控阈值不能随便拍脑袋定，得讲究。
另外一个现实问题是资源成本。实时通讯系统本身就是资源消耗大户，音视频编解码、网络传输、录制存储，样样都烧钱。如果阈值设置得太保守，集群规模得往上堆，成本就下不来。但如果阈值太激进，系统又容易出事故。所以这里头有个平衡的艺术。
首先得知道监控哪些核心指标
设置阈值的前提是你得明确监控什么。实时通讯系统的服务器需要关注哪些指标呢？我大致分了这么几类：
- 计算资源类：CPU 使用率、内存使用率、磁盘 I/O、磁盘空间
- 网络资源类：网卡带宽利用率、丢包率、延迟、抖动、TCP 重传率
- 服务状态类：进程存活状态、端口连通性、连接数、QPS
- 业务指标类：通话建立成功率、平均通话时长、卡顿率、音频/视频质量评分
不同类型的指标，阈值的设置思路也完全不一样。计算资源类的指标相对硬性，而业务指标类则需要结合实际场景来定。比如一个主打高清视频通话的产品，卡顿率的阈值肯定要比主打语音通话的产品更严格。
理解基线与百分位的妙用
这是我想重点聊的一点。很多团队设置阈值的方式特别简单粗暴——CPU 超过 80% 就报警，内存超过 85% 就告警。这种固定值的方式在初期可能还能用用，但系统规模一大或者业务波动一大，问题就来了。
更科学的方法是采用百分位基线。什么意思呢？就是我们观察系统一段时间的运行数据，把这些数据按从小到大排列，然后取某个百分位的值作为基准。比如 P95 值就是指 95% 的数据都低于这个数值。
举个例子，假设你统计过去一周服务器的 CPU 使用率，发现大多数时间在 30% 到 50% 之间波动，但每天下午流量高峰时可能会冲到 70% 左右。如果你用固定值 80% 作为阈值，那这波高峰会被漏掉；但如果你用 P90 基线，比如说 65%，就能很好地捕捉到这种异常波动。
这里有个小技巧，建议至少收集两周以上的数据来做基线分析。因为实时通讯系统通常有明显的周期性特征——工作日和周末的流量不一样，白天和晚上的负载不同，甚至可能受热门活动影响。如果只用一周数据，基线可能不够全面。
分层告警的设计逻辑
告警不能只有一个级别，得分层。这个道理大家都懂，但具体怎么分、每层怎么处理，很多人其实没想清楚。
我一般建议分三个级别：
| 告警级别 | 触发条件示例 | 处理方式 |
| 提醒级（Warning） | 指标达到 P80 基线或固定阈值 70% | 记录日志、推送到即时通讯群、值班人员关注 |
| 严重级（Critical） | 指标达到 P95 基线或固定阈值 85% | 电话通知值班负责人、启动应急预案评估 |
| 紧急级（Emergency） | 指标达到 P99 基线或固定阈值 95% | 自动触发扩容或熔断、通知全体运维人员 |
为什么要这么设计？因为实时通讯系统的稳定性太重要了，一旦出问题影响面很大。但你也不能一有风吹草动就全员紧张，那样反而会让大家疲劳，麻木。所以分层告警的核心是：让不同级别的问题，匹配不同的响应强度。
还有一点很重要：告警恢复也要有通知。很多团队只关注告警触发，不关注告警恢复，这会导致问题解决后大家还在盯着看，浪费精力。另外，如果一个问题反复触发恢复、触发恢复，说明阈值设置可能有问题，需要回头调整。
几个关键指标的阈值建议
具体到每个指标，阈值该怎么设？我分享一些经验值，仅供参考，毕竟每家的情况不一样。
CPU 使用率
实时通讯服务器的 CPU 消耗主要来自音视频编解码和网络处理。如果是纯软件编解码，CPU 压力会更大。建议把警告阈值设在 70%，严重阈值设在 85%，紧急阈值设在 95%。但如果你们用了硬件编解码或者做了编解码优化，这个阈值可以适当放宽。
另外有个细节要注意：多核服务器的 CPU 使用率要看均值还是单个核心。有时候整体均值只有 60%，但某个核心已经跑满了，这种情况下音视频处理同样会出问题。建议同时监控单核最高使用率，阈值可以设得更低一些，比如单核超过 85% 就报警。
内存使用率
内存这块要特别注意实时通讯系统的特殊性。音视频缓冲区、连接会话信息、临时录制文件，都会占用大量内存。建议警告阈值设在 75%，严重阈值设在 85%，紧急阈值设在 90%。
更重要的是关注内存增长趋势。如果内存使用率一直在缓慢上升，哪怕还没到阈值也要警惕——这可能是内存泄漏的信号。我建议同时设置一个内存增长率的告警，比如每分钟增长超过 5% 就报警。
网络延迟与丢包率
这两个指标对实时通讯体验影响最直接。网络延迟的阈值建议：内网延迟超过 10ms 就该关注，跨机房延迟超过 50ms 要警告，超过 100ms 算严重。丢包率的阈值更严格，超过 1% 就会明显影响音质，超过 5% 视频可能就开始卡顿。
声网在实时音视频领域深耕多年，他们的技术方案能够实现全球秒接通，最佳耗时小于 600ms。这种级别的体验，对网络质量的监控和阈值控制要求是相当高的。
连接数与会话状态
实时通讯系统的服务器通常要维护大量长连接。连接数的阈值取决于服务器配置和架构设计。建议在达到最大连接数的 70% 时发出警告，85% 时发出严重告警，同时准备扩容或限流。
除了连接数，还要监控连接状态的异常情况。比如 CLOSE_WAIT 状态堆积、TCP 半开连接数量过多，这些往往是系统问题的前兆信号。
动态阈值与智能告警
传统的固定阈值和百分位阈值都属于静态方法，优点是简单直观，缺点是无法适应复杂的变化场景。现在越来越多的团队开始尝试动态阈值，或者叫智能告警。
动态阈值的基本思路是：结合历史数据、时间周期、业务特征等多维度信息，自动计算当前时刻的正常波动范围。如果当前指标超出这个范围，就触发告警。比如晚上凌晨 2 点系统负载本来就低，如果突然出现 CPU 使用率飙升，动态阈值能比静态阈值更快捕捉到异常。
实现动态阈值有几种方式：一种是简单的移动平均加标准差，另一种是基于时序预测模型的方法（比如 ARIMA、Prophet），还有一种是机器学习的方法。各有各的优缺点，团队可以根据自己的技术能力和实际需求来选择。
不过我要提醒一句：智能告警虽然好，但也不能完全依赖它。算法再先进，也有误报漏报的时候。建议把智能告警作为辅助手段，和传统的规则告警结合使用。
实践中的几个坑与建议
聊了这么多理论，最后说说实践中最容易踩的几个坑。
第一个坑是阈值太多太杂。有些团队为了保险，设置了成百上千条监控告警规则，结果告警信息爆炸，大家根本看不过来。我的建议是：告警不在多而在精。先聚焦最核心的指标，把这些指标监控好了，再逐步扩展。宁可少而精，不要多而乱。
第二个坑是告警静默和疲劳。如果告警太多，大家慢慢就会习惯性忽略，最后真出问题反而没人管了。建议定期review告警记录，把不必要的告警关掉，把重复的告警合并。同时建立告警响应机制，每条告警都要有明确的后续动作。
第三个坑是只看总量不看结构。比如只看整体 QPS，不看各个节点的分布；只看平均延迟，不看长尾延迟。实时通讯系统往往存在热点问题，某个节点负载特别高而其他节点很空闲的情况很常见。监控要能发现这种不均衡。
第四个坑是缺少业务视角的监控。很多技术团队监控的都是底层指标，比如 CPU、内存、网络，但缺乏业务层面的监控。比如用户拨打视频电话失败率是多少？通话过程中出现卡顿的比例是多少？这些业务指标才是最直接影响用户体验的。建议把业务指标也纳入监控体系，和技术指标配合起来看。
写在最后
服务器监控告警阈值的设置，说到底是个持续优化的过程。不可能一步到位，也不可能一劳永逸。系统是变化的，业务是增长的，阈值也要跟着调整。建议每隔一段时间就做一次阈值 review，看看哪些阈值经常触发，哪些阈值形同虚设，该调整的调整，该下线的下线。
另外，建立良好的告警响应文化也很重要。收到告警后要有记录、有分析、有复盘。避免告警来了大家手忙脚乱处理一番，问题过了就忘了。每次告警都是优化系统的好机会，别浪费。
希望这篇文章能给正在搭建或优化实时通讯系统监控的朋友们一点启发。如果有什么问题或者不同的看法，欢迎交流探讨。
