看懂响应时间、cpu使用率、连接数、错误率、健康检查成功率这5个指标才算真正监控负载均衡；需分层采集响应时间，区分健康检查失败类型，对比并发连接与新建连接，用原生导出器采集业务维度指标，阈值应基于业务压测动态校准。
看懂这5个指标，才算真正在监控负载均衡
负载均衡不是“配完就完事”的组件，它的健康状态必须靠实时、可归因的指标来验证。只看“是否在线”等于没监控——真正要盯的是：响应时间、CPU使用率、连接数、错误率和健康检查成功率。其中最容易被忽略的是响应时间与健康检查成功率的联动：比如某台后端延迟飙升到2s，但健康检查仍用500ms超时，结果它还在转发流量，直接拖垮整体SLA。
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响应时间建议分层采集：LB自身处理耗时（TTFB）、后端平均响应时间、P95/P99分位值；阈值按业务容忍设定，如电商下单链路建议P95 ≤ 800ms，超限立即告警 -
健康检查成功率不能只设“低于90%告警”——要区分失败类型：是TCP连不上（网络/防火墙问题），还是http返回5xx（应用崩溃），或是超时（后端过载）。不同原因触发不同处置流程 -
连接数需对比“并发连接数”和“每秒新建连接数（CPS）”：前者压爆内存，后者可能预示SYN Flood攻击或客户端异常重连
prometheus+grafana怎么配才不漏关键数据
用Prometheus监控负载均衡，核心不是“能采到”，而是“采得对”。很多团队照搬NodeExporter模板，结果只拿到CPU和内存，漏掉最关键的业务维度指标——比如按域名、路径、后端分组的QPS和错误码分布。
- 务必启用LB原生指标导出：nginx Plus用
nginxplus_exporter，HAProxy配stats socket+haproxy_exporter，云厂商ELB/A10等优先走其OpenTelemetry或云监控API，别硬扒日志 - Grafana仪表盘必须包含“偏差热力图”：例如用
sum by (backend) (rate(http_requests_total[5m]))除以总流量，可视化各后端实际分配比例，比单纯看“是否在线”更能暴露权重配置错误或自动剔除失效 - 避免常见陷阱：未配置
scrape_timeout和scrape_interval匹配——若健康检查间隔是3s，而Prometheus每15s拉一次，就可能错过瞬时故障
阈值不是写死的数字，而是要动态校准的业务契约
把“CPU > 80%告警”直接套在负载均衡器上，大概率会误报。LB的CPU瓶颈往往出现在ssl卸载、正则匹配或WAF规则执行阶段，和普通Web服务器的负载特征完全不同。阈值必须基于真实压测和历史毛刺来反推。
- 业务基准法：取过去30天峰值QPS的120%作为吞吐量警戒线，而不是服务器规格的70%利用率——LB的价值是支撑业务，不是填满CPU
- 冗余必须显性化：比如健康检查失败率阈值设为90%，但背后要配套“连续3次失败才隔离”，避免偶发抖动引发雪崩式摘除
- 每月必做压力测试：用
stress-ng --net 2 --timeout 60s或wrk -t4 -c1000 -d30s https://vip/health验证LB在连接突增下的行为，观察连接数增长斜率与错误率拐点
告警不是通知，是带上下文的行动指令
收到“健康检查失败”告警却不知道该查哪台后端、哪个端口、什么错误码，等于没告警。真正的可操作告警必须自带定位线索和初步处置建议。
- 告警消息里强制嵌入标签：比如
alert: BackendUnhealthy附带labels{backend="api-v2", port="8080", error_code="503", region="shanghai"} - 一级告警（如健康检查成功率remove_backend，或向Consul发送
service: deregister，同时钉钉消息里带一键跳转Kibana日志链接 - 拒绝模糊描述：“连接数高”要拆解成“ESTABLISHED连接数突增”还是“TIME_WAIT堆积”，前者查后端是否挂了，后者可能是客户端未正确复用连接
真实环境里最常被低估的，是健康检查策略与业务SLA的咬合度——比如一个依赖数据库的API，健康检查只ping端口，根本发现不了DB连接池已耗尽。这类隐性故障，必须靠带业务语义的主动探测（如GET /health?require=db）才能兜住。