一文搞懂指标采集利器Telegraf
⼀⽂搞懂指标采集利器Telegraf
作者｜姜闻名
来源｜
导读：为了让⼤家更好的了解 MSP 中 APM 系统的设计实现，我们决定编写⼀个《详聊微服务观测》系列⽂章，深⼊ APM 系统的产品、架构设计和基础技术。本⽂为该系列⽂章的第三篇，将主要对 Telegraf 数据处理链路的实现原理以及插件实现⽅式进⾏介绍。
《详聊微服务观测》系列⽂章：
《⼀⽂搞懂指标采集利器 Telegraf》（本⽂）
Telegraf 是 InfluxData 公司开源的⼀款⼗分流⾏的指标采集软件，在 GiHub 已有上万 Star。其借助社区的⼒量，拥有了多达 200 余种采集插件以及 40 余种导出插件，⼏乎覆盖了所有的监控项，例如机器监控、服务监控甚⾄是硬件监控。
架构设计
Pipeline 并发编程
在 Go 中，Pipeline 并发编程模式是⼀种常⽤的并发编程模式。简单来说，其整体上是由⼀系列阶段（stage），每个 stage 由⼀组运⾏着相同函数的 goroutine 组成，且各个 stage 之间由 channel 相互连接。
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在每个阶段中，goroutine 负责以下事宜：
1. 通过⼊⼝ channel，接收上游 stage 产⽣的数据。
2. 处理数据，例如格式转换、数据过滤聚合等。
3. 通过出⼝ channel，发送处理后的数据到下游 stage。
其中，每个 stage 都同时拥有⼀个或多个出⼝、⼊⼝ channel，除了第⼀个和最后⼀个 stage，其分别只有出⼝ channel 和⼊⼝ channel。Telegraf 中的实现
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Telegraf 采⽤了这种编程模式，其主要有 4 个 stage，分别为 Inputs、Processors、Aggregators 和 Outputs。法国香水品牌大全
Inputs：负责采集原始监控指标，包括主动采集和被动采集。
Processors：负责处理 Inputs 收集的数据，包括去重、重命名、格式转换等。
Aggregators：负责聚合 Processors 处理后的数据，并对聚合后的数据计算。
Outputs：负责接收处理 Processors 或 Aggregators 输出的数据，并导出到其他媒介，例如⽂件、数据库等。
且它们彼此之间也是由 channel 相互链接的，其架构图如下所⽰：
可以看到，其整体上采⽤的就是 pipeline 并发编程模式，我们简单介绍下它的运作机制：
第⼀个 stage 为 Inputs，每个 input ⽣成⼀个 goroutine，各⾃采集数据并扇⼊（fan-in）到 channel 中。
第⼆个 stage 为 Processors，每个 processor ⽣成⼀个 goroutine，并按顺序彼此⽤ channel 连接。
第三个 stage 为 Aggregators，每个 aggregator ⽣成⼀个 goroutine，并消费 Processors 产⽣的数据，并扇出（fan-out）到各个aggregator。
最后⼀个 stage 为 Outputs，每个 output ⽣成⼀个 goroutine，并消费由 Processors 或 Aggregators 产⽣的数据，并扇出到各个output。
扇⼊（fan-in）：多个函数输出数据到⼀个 channel，并由某个函数读取该 channel 直到其被关闭。
扇出（fan-out）：多个函数读取同⼀个 channel 直到其被关闭。
插件设计
Telegraf 拥有如此众多的 input、output 以及 processor 插件，那么它是如何⾼效地管理这些插件呢？并且⼜是如何设计插件体系以应对不断激增的扩展需求呢？别急，请容我细说。
其实，这⾥的插件并⾮通常意义上的插件（即在运⾏时动态加载与绑定动态链接库），⽽是⼀种基于⼯⼚模式的变体，⾸先我们来看下Telegraf 的插件⽬录结构:
plugins
├── aggregators
如何打开端口今夜无眠原唱│├── all
│├── basicstats
│├──
...
├── inputs
│├── all
│├── cpu
│├──
...
├── outputs
│├── all
│├── amqp
│├──
...
├── processors
│├── all
│├── clone
│├──
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...
由上可以看到，⽬录结构是有规律的（以下我们均以 Inputs 的插件为例，其他模块实现类似）。
plugins/inputs：为各个 input 插件的包⽬录。
plugins/inputs/all：通过 import 的⽅式引⼊插件模块包（主要是为了避免循环引⽤）。
plugins/：存放注册表以及相关函数。
接⼝声明
Telegraf 通过 interface 来声明如下 Input 接⼝，表⽰ Input：
接⼝实现
在 plugins/inputs/ ⽬录中创建插件，例如 cpu，实现 Input 接⼝：
注册插件
最后，我们只需要往全局注册表中注册插件的⼯⼚函数即可：
如此，众多插件就被有条不紊的管理起来了。同时，扩展插件也很⽅便，只需实现 Input 接⼝并注册⼯⼚函数即可。
Erda 中的应⽤
在 Erda 中，我们使⽤ Telegraf 作为 Erda 平台的指标采集服务，以守护进程的⽅式部署在每台物理机上。现如今，已⼴泛应⽤⽣产，在上千台机器上稳定运⾏，采集并上报⼤量指标，以供 SRE 及相关运维⼈员⽅便地分析与排查。
由于⼀些特殊的需求，我们不得不基于 Telegraf 进⾏了⼆次开发，以便更好的适配业务需求。虽然如此，得益于 Telegraf 强⼤的插件系统，我们往往只需要针对需求新增插件即可。例如，增加 output 插件以上报到我们⾃⼰的收集端，增加 intput 插件检查 Erda ⾃⾝组件健康度等。
后续，我们将逐渐抛弃⼆开部分，拥抱开源，最⼤化地与 Telegraf 官⽅开源版本保持⼀致，以回馈社区。
参考
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Erda Github 地址：
Erda Cloud 官⽹：

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