说真的，生产环境里的CPU监控可不是装个监控软件就完事了。上次我们有个服务半夜CPU飙到95%，报警短信把我吵醒的时候，那感觉真是够呛。后来发现是个看似无害的递归函数在特定条件下变成了无限循环——这种问题在测试环境根本发现不了，因为测试数据量太小了。所以我现在特别重视生产环境的实时监控，毕竟谁都不想半夜被报警电话叫醒，对吧？
监控工具的选择真的很关键
用过不少监控方案后，我发现单纯的系统级监控往往不够用。像top、htop这些工具能告诉你CPU高了，但具体是哪个函数导致的？这就得靠更专业的工具了。Node.js自带的性能分析工具其实挺强大的，只是很多人不知道该怎么用。我习惯在生产环境预留性能分析接口，需要的时候随时触发，生成的分析文件用Chrome DevTools打开，调用栈一目了然。
告警阈值设置需要动点脑筋
设置CPU使用率告警时，很多人直接设个80%的固定阈值，这其实不太科学。我们有个服务平时CPU就在70%左右徘徊，设80%就天天报警；另一个服务平时很闲，突然到50%就可能出问题了。我现在会根据服务的基线性能来设置动态阈值，比如连续5分钟超过基线30%就报警，这样误报少多了。
记得有次排查一个性能问题，发现是因为某个第三方库的版本更新引入了性能回退。这种问题光看代码很难发现，幸亏监控系统记录了历史数据，对比新版本上线前后的CPU使用情况，很快就定位到了问题。所以说，好的监控不仅要看当前状态，历史数据也很重要。
说实话，监控这事做得好，能省去很多不必要的加班。我现在团队里要求每个服务都要有完善的监控覆盖，从系统级到应用级，从实时监控到历史趋势分析。虽然前期投入时间多了点，但长远来看，这绝对是值得的。毕竟，谁都不想总是在救火，对吧？
太真实了，半夜被报警吵醒的痛苦我懂