linux运维监控集成核心是让数据可触发、可验证、可定位问题；应优先用systemctl查服务真实状态，telegraf exec需设timeout和权限，prometheus告警用rate()而非count()，ansible推送配置需校验并精准重启。
Linux 运维自动化监控集成，核心不是堆工具，而是让数据能被触发、能被验证、能被快速定位问题——否则再漂亮的 Dashboard 也只是幻灯片。
用 systemd 监控服务存活比 ps + grep 可靠得多
很多脚本还在用 ps aux | grep nginx 判断服务是否运行，这容易误判（比如进程名含关键词、grep 自身出现在结果里），也绕过了服务的真实状态语义。
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systemctl is-active <code>nginx返回active才算真正就绪；is-failed能捕获启动失败但进程残留的情况 - 别只查
is-active，加一句systemctl show --property=SubState <code>nginx看子状态，比如runningvsstart-pre，避免服务卡在 pre-start 阶段还被当成正常 - 在监控脚本里用
systemctl --no-pager is-active <code>redis，去掉 pager 防止阻塞或输出乱码
telegraf 抓取自定义指标时，exec 输入插件要防超时和权限陷阱
想用 telegraf 跑一个 curl -s http://localhost:9090/health 上报 HTTP 健康值？直接写进配置很容易挂掉。
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timeout参数必须设，比如timeout = "5s"，否则curl卡住会拖垮整个telegraf采集周期 - 脚本若涉及
sudo或读取/proc下受限路径（如/proc/sys/net/ipv4/ip_forward），得确认telegraf用户有对应权限，常见做法是user = "root"或用sudoers白名单授权特定命令 - 输出必须是
key=value格式（如http_health_code=200i），且不能有多余空行或 stderr 输出，否则telegraf会丢弃整条数据
告警规则里写 rate() 而不是 count() 容易漏掉短时脉冲
Prometheus 告警中，用 count_over_time(http_requests_total[5m]) > 100 看请求总数，看似合理，但可能完全错过每秒突增到 200 的毛刺——因为总量摊平后还是“正常”。
- 对吞吐类指标，优先用
rate(http_requests_total[5m])，它自动做斜率计算并适配 scrape 间隔，更反映真实速率 -
rate()对 counter 重置友好，irate()更敏感但易受瞬时抖动干扰，生产环境一般用rate()+ 至少4m窗口 - 注意：如果原始指标不是 counter（比如 gauge 类的内存使用百分比），
rate()无意义，该用avg_over_time(node_memory_MemUsed_percent[5m])
ansible 推送监控配置时，notify 重启服务不如 handlers + listen 精准
批量更新 telegraf.conf 后，习惯性写个 service: name=telegraf state=restarted，但这样每次都会重启，哪怕配置根本没变。
- 用
copy模块的notify触发 handler，handler 内部用service模块，并设置enabled: yes和state: started，避免重复 stop/start - 更稳妥的是改用
listen+meta: flush_handlers，把多个配置变更归到一个监听名下，确保只重启一次 - 关键点：
copy模块必须加checksum或validate（如validate: telegraf --test --config %s），否则无效配置也会被推送并触发重启
监控集成最耗时间的地方，往往不在写采集脚本，而在验证“这个指标真能代表问题”——比如磁盘 used_percent 告警了，但实际是某个日志文件被 rm 了还没被进程释放，df 显示满，du 却不匹配。这类场景，光靠单点指标没用，得搭配 lsof + /proc/*/fd 的交叉检查逻辑才能闭环。
