汇总:一文搞懂指标采集利器 Telegraf

　　汇总:一文搞懂指标采集利器 Telegraf

　　作者｜姜有名

　　来源｜尔达公众号

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　　导读：为了让大家更好的理解MSP中APM系统的设计与实现，我们决定写一个系列文章《微服务观察详解》，深入APM系统的产品、架构设计和基础技术。 文章是本系列的第三篇文章。 主要介绍Telegraf数据处理链路的实现原理和插件的实现方法。

　　《浅谈微服务观察》系列文章：

　　Telegraf 是 InfluxData 开源的一款非常流行的指标采集软件，在 GiHub 上拥有数万个 Star。 借助社区，它拥有200多种采集插件和40多种导出插件，涵盖几乎所有监控项目，机器监控、服务监控甚至硬件监控。

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　　架构设计流水线并发编程

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　　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，它由一系列的stage组成一个整体，每个stage由一组运行相同功能的goroutine组成，stage之间通过channel相互连接。

　　在每个阶段，goroutines 负责：

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　　通过入口通道，接收上游阶段产生的数据。 数据处理，如格式转换、数据过滤聚合等。将处理后的数据通过导出通道发送给下游阶段。

　　其中，除第一阶段和最后阶段分别只有退出通道和进入通道外，每一阶段同时有一个或多个出入通道。

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　　在 Telegraf 中的实现

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　　Telegraf采用这种编程模型，主要有四个阶段，分别是Inputs、Processors、Aggregators和Outputs。

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　　而且它们之间也是通过通道相互联系的，它们的架构图如下：

　　可以看出它整体上采用了流水线并发编程方式。 下面简单介绍一下它的运行机制：

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　　Fan-in：多个函数向一个通道输出数据，一个函数读取通道直到关闭。

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　　Fan-out：多个函数从同一个通道读取直到关闭。插件式设计

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　　Telegraf 有这么多的输入、输出和处理器插件，那么它是如何高效地管理这些插件的呢？ 以及如何设计插件系统以应对不断增长的扩展需求？ 别担心，请允许我详细说明。

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　　其实这里的插件并不是通常意义上的插件（即运行时动态加载绑定动态链接库），而是基于工厂模式的变种。 首先我们看一下Telegraf的插件目录结构：

　　plugins

├── aggregators

│ ├── all

│ ├── basicstats

│ ├── registry.go

...

<p>

├── inputs

│ ├── all

│ ├── cpu

│ ├── registry.go

...

├── outputs

│ ├── all

│ ├── amqp

│ ├── registry.go

...

├── processors

│ ├── all

│ ├── clone

│ ├── registry.go

...</p>

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　　从上面可以看出，目录结构是有规律的（下面以Inputs的Plug-in为例，其他模块的实现类似）。

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