我给两个产品用的 DevOps 监控工具，以及被我弃用的那些

我有两个小产品：一个我做的集市兼社区应用，一个给上门报价的手艺人用的估价应用，都跑在 Fly.io 最便宜的机器上。我的 DevOps 监控归结起来就五样：把 ERROR 日志发到一个聊天频道；把每一行日志都归档到对象存储里，用 DuckDB 查询；Fly 自带的 Prometheus 指标；手机上的崩溃报告，用 Sentry 的开源 SDK 发到我自己的 API；以及每天早上一条汇总。没有托管的 APM，生产环境没有链路追踪，也没有需要记着去打开的仪表板。唯一额外花钱的是日志归档，每月大约 2 美元。下面是完整清单，以及我弃用或不再信任的东西，其中一样让我追了好几天一个根本没有用户碰到过的故障。

我说的监控是什么，以及规模有多小

#

我说的 DevOps 监控指两件事：在别人告诉我之前就发现东西坏了，以及不靠猜就能查出原因。下面每个工具都按这两条来评价。

去年我写过一篇搭建开发者真正会用的监控，那时主要考虑的是团队：小团队用云厂商自带的监控，服务上百个了再上托管的 APM。这篇是同一个思路里最小的那一端。两个产品都是 Django，跑在 Fly 的 shared-cpu-1x 机器上，我当前的技术栈里写过，而且两边的开发者都只有我一个。如果说监控是一个产品、开发者是它的用户，那我这套监控的用户就只有一个人。九月我从 Fly 的指标里拉了一次基线，交易平台的 API 平均 CPU 占用是 1%。这不是企业级的技术栈，我也不打算把它包装成那样。

指标、日志、链路这三根支柱，我有两根。两个产品都没有分布式追踪：各自就是一套 Django 代码加一个数据库，没有服务边界让链路去跨。我平时看的链路只有一种，就是我工作站上反向代理的链路。

清单

#

表里没写“两个应用”的，都只说交易平台。估价应用的东西更少：Fly 的健康检查、日志和指标，iOS 上的应用分析，再加一个每天把数据库导出成 Parquet、我用 DuckDB 查询的任务。它没有崩溃报告，也没有告警频道，这是这篇里最大的缺口。（关于更新服务那一行要说明一下：做这个服务的公司付钱请我给他们的博客写文章。）

错误送到我本来就在的地方

#

九月之前，未处理的 500、发送失败的推送通知、坏掉的 WebSocket 帧，唯一会出现的地方是 flyctl logs，而那条流没人会主动去读。现在由一个日志 handler 把 ERROR 及以上的每条记录都发到聊天频道，不管来自 API、WebSocket 服务器还是后台 worker。WARNING 故意不告警。

handler 在后台线程里发送，所以绝不会拖慢请求。它内部不写任何日志，所以不会递归。同一个错误最多每十分钟发一次，每小时上限 30 条，所以出故障时你读到的是一条消息，而不是一千条。这个频道里还有我想拿来和错误对照着看的东西：部署在开始、上线成功和失败的地方都会发消息，带上 commit 和执行人，OTA 更新和 Web 发布也一样。某个账号短时间内集中输错登录验证码，也会记成 ERROR，所以有人在乱猜的话，会和故障出现在同一个地方。

十月来过一条告警，任何日志里都找不到对应的行。从那以后，每条告警都带上一个短的随机 id、主机名和进程的启动命令，同一行也写进那个进程自己的日志。找不到 id，就说明它来自一个不往那里写日志的进程，比如一个 SSH shell。频道里的所有消息也会进一条信息流，和我一起干活的编程 agent 可以读，所以在改代码的 agent 和我同时看到这些错误。

日志：Fly 只存几分钟，归档存全部

#

Fly 自己的缓冲只有几分钟的输出，大概最后一百行，盯部署够用，查昨天的事就没用了。所以第三个 Fly 应用跑着 Fly 的日志转发器，就是订阅了组织日志流的 Vector，我只改了它的 S3 sink：

[sinks.aws_s3]
  type = "aws_s3"
  bucket = "myapp-logs"
  compression = "gzip"
  key_prefix = "logs/{{fly.app.name}}/%F/"   # one folder per app per day
  batch.timeout_secs = 300                  # a quiet app still lands its lines

交易平台各个应用的每一行日志，都以 gzip 压缩的 JSON 落进一个兼容 S3 的 bucket。转发器是一台 256 MB 的 shared-cpu-1x 机器，每月大约 2 美元，存储费可以忽略。DuckDB 用一个宏直接就地读取这些文件，一天的数据一秒左右就出来：

CREATE MACRO logs(app, day := '*') AS TABLE
  SELECT * FROM read_json_auto('s3://myapp-logs/logs/' || app || '/' || day || '/*.log.gz',
                               union_by_name := true);

SELECT timestamp, message FROM logs('myapp-api', '2026-09-06') WHERE message LIKE '% 500 %';

我在缩容到零那篇里测冷启动，用的就是这个宏：启动脚本每个阶段都会打一行，每行都带着机器 id，剩下的就是一个 GROUP BY。

所以同一条日志流按读者分成三层：归档保留 INFO 及以上（这也是生产环境的应用用 INFO 级别打日志的原因），实时查看脚本只显示警告和错误，聊天频道收 ERROR。不过三者都不知道是谁发的请求。访问日志里没有客户端 IP，也没有 user agent，这个得去 Cloudflare 查。

不用自己搭的指标

#

Fly 给每个组织跑一个托管的 Prometheus，所以我自己不维护任何指标系统。有问题时直接查它的 API：每台机器的内存、CPU 和突发额度（共享 CPU 上 fly_instance_cpu_balance 很要紧），每个应用的响应数和并发数。有两件事我希望早点知道。认证必须是 Authorization: FlyV1 <token>，用 Bearer 头或只读 token 都会返回 “something went wrong resolving organization”。另外数据大约只保留十二天。

它在九月真正派上了用场。那时日志里一天好几次出现 “Could not open a database connection”，看上去完全就是应用的 bug。托管 Postgres 集群也在同一个 Prometheus 里，每次出现这个错误的那一分钟，主库的抓取耗时都从 80 毫秒左右跳到一到十秒，副本一切正常，Postgres 的启动时间也没变。Postgres 没重启过，是它底下的宿主机卡住了。我把时间戳发给了 Fly 的支持团队；十月初一次维护重启把主库挪到另一台宿主机之后，每天的卡顿就没了。

手机上的崩溃

#

以前应用在手机上崩了，我能看到的地方一点痕迹都没有。最直接的答案是 Sentry，我只用了它的一半：应用里装的是 Sentry 的开源 SDK，但 DSN 指向我们自己 Django API 里的一个接口，这个接口接收 Sentry 的 envelope 格式，把崩溃归类，再通过同一个聊天 handler 告警。链路追踪、会话和回放都关掉了，只收错误。

没注册 sentry.io，是因为一天就几条报告，为此多一家掌握用户数据的厂商、隐私政策里多一行、再多一张账单，不值得。代价是符号化（symbolication），这块我还没补上。堆栈要么是压缩过的 JavaScript，要么是原始的 native 地址，所以一个 issue 能告诉我崩的是什么、哪个版本、哪台设备、用户崩之前做了什么，但说不出是源码的哪一行。

唯一的仪表板是一条消息

#

两个应用我都没做仪表板。去年那篇里写过一个检验标准：没人主动打开的仪表板，就是没证明自己的价值。自己送上门的消息不用打开，所以我最接近仪表板的东西，是每天早上发到团队聊天里的一条汇总。

开头是过去 24 小时的生产错误，从日志归档里读，而不是从聊天频道里读，因为告警限了频率，说不出一件事到底发生了多少次。数字、id 和地址先打码再归类，所以同一个失败出现一百次也只是一行加个计数，邮箱地址也不会流进频道。接着是失败的健康检查、昨天的使用量和上周同一天的对比（周日永远不会像周一），最近一周的搜索流量、等着回复的聊天、任务看板，还有开销。哪一部分加载不出来就照实写，汇总照样发出去。

通过 API 读应用分析数据，会让你对这些数字多一点怀疑。八月份，阿塞拜疆来了 121 次 Android 首次打开，随后是 119 次卸载。那个月的 Android 总数，我是扣掉这些来看的。

发布有自己的界面。以前 OTA 更新从我自己的服务器发的时候，我看一次发布的方式就是后台里一个带 “is active” 复选框的列表，根本不知道有多少台手机真的装上了。现在这个服务的仪表板能看到设备实际在跑哪个版本、安装情况如何，坏掉的 bundle 崩溃、SDK 退回上一个版本时还会显示这次崩溃回滚。迁移到托管更新服务的经过我另外写过。

弃用的，或者不再相信的

#

这里面没有一样是付费工具。大多是我一直当成信号、其实不是信号的东西，还有一个放错了地方的任务。

按 user agent 分组之前的 Cloudflare 504 比例

#

九月，Cloudflare 面板上显示一天里有 22% 的请求以 504 失败，集中在应用每 30 秒轮询一次的那几个接口上，而健康检查全是绿的，应用自己的日志也说这些请求很快。我在上面花了好几天，发现机器冷启动要 25 到 33 秒、一天要冷启动 92 次，修好了，然后在缩容到零那篇里把它写成了原因。

第二天早上，我把同样的 504 按 user agent 分组。9 月 5 日到 9 日之间的 7,344 个 504，全部来自 Cloudflare 自家的 Early Hints 探测请求（bastion early hints 和 nginx-ssl early hints），它们从源站拿不到响应，就被记成了 504。它们照搬真实请求的路径，所以都落在最忙的接口上，看起来和用户请求失败一模一样。应用、浏览器、curl 和搜索引擎爬虫一个 504 都没有。源站本来就不发 preload 头，Early Hints 什么作用都没起，于是我把它关了。

冷启动的优化并没有白做，部署和唤醒都因此变快了，但我以为自己在修的那个故障，从来没有落到任何用户身上。所以我最想分享的一条规则是：相信 CDN 的错误率之前，先按 user agent 分组，确认那不是 CDN 自己的机制产生的。在 Cloudflare 的免费套餐上，就是对 httpRequestsAdaptiveGroups 发 GraphQL 查询，一次查一天。下一次虚惊也是靠同一个查询解决的：有个轮询接口从每天 70 到 260 次请求涨到了 2,880 次。不是爬虫，是我自己的 Mac，测试完把应用开在 iOS 模拟器里忘了关。

一路绿灯的健康检查

#

Fly 每 30 秒检查一次两个应用的 /api/health/，用结果决定哪些机器接流量，这件事它做得很好。但健康检查跑在已经起来的机器上，看不到机器起来之前发生的事：冷启动、代理前面的排队、根本没到达的请求。现在我只指望它做路由。部署时改用探测脚本，它在整个部署过程中持续打源站，只要有一次失败就以退出码 1 结束。它抓到过一次普通的 flyctl deploy 留下了 7.3 秒的空档；换成先唤醒一台备用机器的部署脚本之后，2,514 个请求里一个失败都没有。

健康检查自己还造成过两次故障。七月，Django 的 SECURE_SSL_REDIRECT 给 Fly 的明文 HTTP 探测回了 301，所有机器检查失败，所有人都收到了 503。八月，我把健康检查视图里的 except Exception 收窄了，结果 “connection already closed” 错误以 500 漏了出去，Fly 把机器摘掉了，而视图里的重试恰恰就是为这种情况准备的。现在这个检查只问一件事：这个进程能不能处理请求。数据库卡住时，两个应用也不会再被一起摘出路由。

早间汇总在计数上也学到了同样的教训。交易平台会把空闲机器挂起，被请求唤醒的机器在启动后几百毫秒时第一次检查会失败，下一次就通过了。把这些都算上，每天早上的汇总读起来都像出了故障。所以现在一分钟内重新通过的失败会单独列出，标注为机器唤醒和部署。

CI 上的定时任务

#

早间汇总一开始是一个按 cron 定时跑的 CI workflow，不到一天就挪走了。它要读应用分析和搜索数据之后，需要的密钥就成了分析项目的服务账号密钥，这个密钥在那个项目里什么都能干，我不想把它放进 CI 的 secrets。现在由我 Mac 上的定时调度程序每 20 分钟运行一次，只在奥克兰时间早上八点以后、而且当天还没发过的时候才发，所以八点时在睡眠的 Mac 会在醒来时补发。workflow 留着当手动备用，只是不带应用分析和搜索那两部分。

如果从头再来

#

我会在第一个用户到来之前、而不是第一次故障之后，先搭好三样东西：把错误发到团队本来就在看的聊天频道，并且限流；一个能用 SQL 查询的对象存储日志归档；以及平台本来就在收集的指标。每月花几美元而已。应用上手机的那一周加上崩溃报告，不然手机上的崩溃谁也不会知道。等要查看的地方多到我干脆一个都不看了，再加早间汇总。

链路追踪，我会等到出现第二个服务、请求真的要跨服务时再上；托管的 APM，等到有一个需要共享仪表板、值班轮换、也有预算替别人付账单的团队时再说。去年那篇里提到的工具，是从那时候开始才回本的。在那之前，最有用的习惯不花钱：一个数字看起来很吓人时，先搞清楚是什么产生了它，再判断是什么坏了。这篇里的好几次虚惊，都出在监控本身，而不是产品。