go监控方案的实现是怎样的

这期内容当中小编将会给大家带来有关go监控方案的实现是怎样的，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

metrics 客户端

数据采集使用go-metrics

传输使用UDP, 仿StatsD上传采集数据, InfluxDB进行数据存储, Grafana进行展示。

实现github 地址

https://github.com/solate/metrics

该地址有已经改好的配置文件可以直接使用。

使用的all-in-one :

git docker-statsd-influxdb-grafana

docker hub 地址

数据封装

//挂载配置文件，已修改statsd模版 docker run --ulimit nofile=66000:66000  -v /root/telegraf.conf:/etc/telegraf/telegraf.conf   -d   --name docker-statsd-influxdb-grafana   -p 3003:3003   -p 3004:8888   -p 8086:8086   -p 8125:8125/udp   samuelebistoletti/docker-statsd-influxdb-grafana:latest

register

register 使用的name 必须是不同的

telegraf 配置修改

将 [[inputs.statsd]] 部分配置打开, 修改templates为:

   templates = [       "* measurement.measurement.field"    ]

表示传值prefix.name.field 最好表示为 prefix_name field

代码实现

package client import (	"bufio"	"bytes"	"github.com/rcrowley/go-metrics"	"log"	"net"	"strconv"	"strings"	"time" ) const (	// UDP packet limit, see	// https://en.wikipedia.org/wiki/User_Datagram_Protocol#Packet_structure	UDP_MAX_PACKET_SIZE int = 64 * 1024 ) // Config provides a container with configuration parameters for // the StatsD exporter type Config struct {	Network       string           // Network: tcp, udp.	Addr          string           // Network address to connect to | 地址	Registry      metrics.Registry // Registry to be exported | metrics注册	FlushInterval time.Duration    // Flush interval | 刷新间隔时间	Prefix        string           // Prefix to be prepended to metric names | 前缀名字	Rate          float32          // Rate	Tags          string           // tag //TODO	conn net.Conn } func StatsD(r metrics.Registry, d time.Duration, prefix string, network string, addr string, rate float32) {	conn, err := net.Dial(network, addr)	if err != nil {	panic("conn remote err!")	}	StatsDWithConfig(Config{	Network:       network,	Addr:          addr,	Registry:      r,	FlushInterval: d,	Prefix:        prefix,	Rate:          rate,	conn:          conn,	}) } // WithConfig is a blocking exporter function func StatsDWithConfig(c Config) {	for _ = range time.Tick(c.FlushInterval) {	if err := statsd(&c); err != nil {	log.Println(err)	c.conn.Close()	}	} } func statsd(c *Config) (err error) {	w := bufio.NewWriter(c.conn)	c.Registry.Each(func(name string, i interface{}) {	switch metric := i.(type) {	case metrics.Counter:	ms := metric.Snapshot()	w.Write(statsdLine(c.Prefix, name, "", ms.Count(), "|c", c.Rate))	case metrics.Gauge:	ms := metric.Snapshot()	w.Write(statsdLine(c.Prefix, name, "", ms.Value(), "|g", c.Rate))	case metrics.GaugeFloat64:	ms := metric.Snapshot()	w.Write(statsdLine(c.Prefix, name, "", ms.Value(), "|g", c.Rate))	case metrics.Histogram:	ms := metric.Snapshot()	ps := ms.Percentiles([]float64{0.5, 0.75, 0.95, 0.99, 0.999, 0.9999})	fields := make([][]byte, 12)	fields = append(fields, statsdLine(c.Prefix, name, "count", ms.Count(), "|g", c.Rate))	fields = append(fields, statsdLine(c.Prefix, name, "max", ms.Max(), "|g", c.Rate))	fields = append(fields, statsdLine(c.Prefix, name, "mean", ms.Mean(), "|g", c.Rate))	fields = append(fields, statsdLine(c.Prefix, name, "min", ms.Min(), "|g", c.Rate))	fields = append(fields, statsdLine(c.Prefix, name, "stddev", ms.StdDev(), "|g", c.Rate))	fields = append(fields, statsdLine(c.Prefix, name, "variance", ms.Variance(), "|g", c.Rate))	fields = append(fields, statsdLine(c.Prefix, name, "p50", ps[0], "|g", c.Rate))	fields = append(fields, statsdLine(c.Prefix, name, "p75", ps[1], "|g", c.Rate))	fields = append(fields, statsdLine(c.Prefix, name, "p95", ps[2], "|g", c.Rate))	fields = append(fields, statsdLine(c.Prefix, name, "p99", ps[3], "|g", c.Rate))	fields = append(fields, statsdLine(c.Prefix, name, "p999", ps[4], "|g", c.Rate))	fields = append(fields, statsdLine(c.Prefix, name, "p9999", ps[5], "|g", c.Rate))	buf := bytes.Join(fields, []byte{})	w.Write(buf)	case metrics.Meter:	ms := metric.Snapshot()	fields := make([][]byte, 5)	fields = append(fields, statsdLine(c.Prefix, name, "count", ms.Count(), "|g", c.Rate))	fields = append(fields, statsdLine(c.Prefix, name, "m1", ms.Rate1(), "|g", c.Rate))	fields = append(fields, statsdLine(c.Prefix, name, "m5", ms.Rate5(), "|g", c.Rate))	fields = append(fields, statsdLine(c.Prefix, name, "m15", ms.Rate15(), "|g", c.Rate))	fields = append(fields, statsdLine(c.Prefix, name, "mean", ms.RateMean(), "|g", c.Rate))	buf := bytes.Join(fields, []byte{})	w.Write(buf)	case metrics.Timer:	ms := metric.Snapshot()	ps := ms.Percentiles([]float64{0.5, 0.75, 0.95, 0.99, 0.999, 0.9999})	fields := make([][]byte, 12)	fields = append(fields, statsdLine(c.Prefix, name, "count", ms.Count(), "|g", c.Rate))	fields = append(fields, statsdLine(c.Prefix, name, "max", ms.Max(), "|g", c.Rate))	fields = append(fields, statsdLine(c.Prefix, name, "mean", ms.Mean(), "|g", c.Rate))	fields = append(fields, statsdLine(c.Prefix, name, "min", ms.Min(), "|g", c.Rate))	fields = append(fields, statsdLine(c.Prefix, name, "stddev", ms.StdDev(), "|g", c.Rate))	fields = append(fields, statsdLine(c.Prefix, name, "variance", ms.Variance(), "|g", c.Rate))	fields = append(fields, statsdLine(c.Prefix, name, "p50", ps[0], "|g", c.Rate))	fields = append(fields, statsdLine(c.Prefix, name, "p75", ps[1], "|g", c.Rate))	fields = append(fields, statsdLine(c.Prefix, name, "p95", ps[2], "|g", c.Rate))	fields = append(fields, statsdLine(c.Prefix, name, "p99", ps[3], "|g", c.Rate))	fields = append(fields, statsdLine(c.Prefix, name, "p999", ps[4], "|g", c.Rate))	fields = append(fields, statsdLine(c.Prefix, name, "p9999", ps[5], "|g", c.Rate))	fields = append(fields, statsdLine(c.Prefix, name, "m1", ms.Rate1(), "|g", c.Rate))	fields = append(fields, statsdLine(c.Prefix, name, "m5", ms.Rate5(), "|g", c.Rate))	fields = append(fields, statsdLine(c.Prefix, name, "m15", ms.Rate15(), "|g", c.Rate))	fields = append(fields, statsdLine(c.Prefix, name, "mean", ms.RateMean(), "|g", c.Rate))	buf := bytes.Join(fields, []byte{})	w.Write(buf)	//case metrics.Healthcheck:	//	metric.Check()	//	log.Printf("healthcheck %s\n", name)	//	log.Printf("  error:       %v\n", metric.Error())	//	//case metrics.EWMA:	//case metrics.Sample:	}	w.Flush()	})	return } //构造发送line func statsdLine(prefix, name, field string, value interface{}, suffix string, rate float32) []byte {	//<metricname>:<value>|<type>|@<rate>	var buffer bytes.Buffer	//buf := make([]byte, UDP_MAX_PACKET_SIZE)	//添加前缀	if prefix != "" {	//buf = append(buf, prefix...)	//buf = append(buf, '.')	buffer.WriteString(prefix)	buffer.WriteString(".")	} else {	buffer.WriteString("statsd")	buffer.WriteString(".")	}	////添加名称	//buf = append(buf, name...)	//buf = append(buf, ':')	//将name注册中的'.'替换成'_', 配合telegraf修改模版,防止将数据库名字改为属性	if strings.Contains(name, ".") {	name = strings.ReplaceAll(name, ".", "_")	}	//添加名称	buffer.WriteString(name)	if field != "" {	buffer.WriteString(".")	buffer.WriteString(field)	}	buffer.WriteString(":")	buf := buffer.Bytes()	switch v := value.(type) {	case string:	buf = append(buf, v...)	case int64:	buf = strconv.AppendInt(buf, v, 10)	case float64:	buf = strconv.AppendFloat(buf, v, 'f', -1, 64)	default:	return nil	}	if suffix != "" {	buf = append(buf, suffix...)	}	if rate != 0 && rate < 1 {	buf = append(buf, "|@"...)	buf = strconv.AppendFloat(buf, float64(rate), 'f', 6, 32)	}	buf = append(buf, "\n"...) //每一行打一个回车，telegraf 是使用回车进行读取的	return buf }

上述就是小编为大家分享的go监控方案的实现是怎样的了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道。