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# 监控 API 实现报告
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**完成时间**: 2026-03-24
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**状态**: ✅ **已完成**
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**依赖**: Prometheus + gopsutil
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## 📊 **实现内容**
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### 1. 添加依赖
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**Prometheus Go 客户端**:
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```bash
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go get github.com/prometheus/client_golang@latest
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# v1.23.2
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```
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**系统信息库**:
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```bash
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go get github.com/shirou/gopsutil/v4@latest
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# v4.26.2
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```
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**新增依赖**:
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- `github.com/prometheus/client_golang` - Prometheus 指标暴露
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- `github.com/shirou/gopsutil/v4` - 跨平台系统信息（CPU/内存等）
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---
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### 2. 实现 handleMetrics API
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**文件**: [`internal/api/server.go`](file://e:\Project\MeshRay\internal\api\server.go#L285-L361)
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**功能特性**:
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- ✅ 支持 JSON 格式（前端使用）
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- ✅ 支持 Prometheus 格式（监控系统）
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- ✅ 实时 CPU 使用率
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- ✅ 内存使用统计
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- ✅ 设备在线统计
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- ✅ 网络数量统计
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**代码实现**:
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```go
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func (s *Server) handleMetrics(c *gin.Context) {
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// 获取系统信息
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var memStats runtime.MemStats
|
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runtime.ReadMemStats(&memStats)
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||
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||
// 获取 CPU 使用率（简化版本）
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cpuPercent := 0.0
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||
if cpus, err := cpu.Percent(time.Second, false); err == nil && len(cpus) > 0 {
|
||
cpuPercent = cpus[0]
|
||
}
|
||
|
||
// 网络统计（从数据库）
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||
var deviceCount, networkCount, onlineCount int64
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||
s.store.DB().Model(&model.Device{}).Count(&deviceCount)
|
||
s.store.DB().Model(&model.Network{}).Count(&networkCount)
|
||
s.store.DB().Model(&model.Device{}).Where("status = ?", "online").Count(&onlineCount)
|
||
|
||
// 根据 Accept 头返回不同格式
|
||
accept := c.GetHeader("Accept")
|
||
if strings.Contains(accept, "text/plain") {
|
||
// Prometheus 格式
|
||
c.Header("Content-Type", "text/plain; version=0.0.4")
|
||
c.String(200, metrics)
|
||
} else {
|
||
// JSON 格式（前端使用）
|
||
c.JSON(200, gin.H{...})
|
||
}
|
||
}
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||
```
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||
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---
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## 📋 **API 响应格式**
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||
### JSON 格式（前端使用）
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**请求**:
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```
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||
GET /api/v1/monitor/metrics
|
||
Accept: application/json
|
||
```
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||
|
||
**响应**:
|
||
```json
|
||
{
|
||
"data": {
|
||
"memory": {
|
||
"alloc_bytes": 12345678,
|
||
"alloc_mb": 11.77,
|
||
"sys_bytes": 98765432,
|
||
"num_gc": 15
|
||
},
|
||
"cpu": {
|
||
"usage_percent": 23.45
|
||
},
|
||
"devices": {
|
||
"total": 10,
|
||
"online": 7,
|
||
"offline": 3
|
||
},
|
||
"networks": {
|
||
"total": 2
|
||
},
|
||
"timestamp": 1711234567
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
**字段说明**:
|
||
- `memory.alloc_bytes`: 当前内存使用量（字节）
|
||
- `memory.alloc_mb`: 当前内存使用量（MB）
|
||
- `memory.sys_bytes`: 系统总内存（字节）
|
||
- `memory.num_gc`: GC 次数
|
||
- `cpu.usage_percent`: CPU 使用率（百分比）
|
||
- `devices.total`: 设备总数
|
||
- `devices.online`: 在线设备数
|
||
- `devices.offline`: 离线设备数
|
||
- `networks.total`: 网络总数
|
||
- `timestamp`: 时间戳（Unix 秒）
|
||
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||
---
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||
|
||
### Prometheus 格式（监控系统）
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||
|
||
**请求**:
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||
```
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||
GET /api/v1/monitor/metrics
|
||
Accept: text/plain
|
||
```
|
||
|
||
**响应**:
|
||
```prometheus
|
||
# HELP meshray_memory_alloc_bytes 当前内存使用量
|
||
# TYPE meshray_memory_alloc_bytes gauge
|
||
meshray_memory_alloc_bytes 12345678
|
||
|
||
# HELP meshray_cpu_usage_percent CPU 使用率
|
||
# TYPE meshray_cpu_usage_percent gauge
|
||
meshray_cpu_usage_percent 23.45
|
||
|
||
# HELP meshray_device_total 设备总数
|
||
# TYPE meshray_device_total gauge
|
||
meshray_device_total 10
|
||
|
||
# HELP meshray_device_online 在线设备数
|
||
# TYPE meshray_device_online gauge
|
||
meshray_device_online 7
|
||
|
||
# HELP meshray_network_total 网络总数
|
||
# TYPE meshray_network_total gauge
|
||
meshray_network_total 2
|
||
```
|
||
|
||
**Prometheus 指标说明**:
|
||
- `meshray_memory_alloc_bytes`: Go 程序当前内存使用量
|
||
- `meshray_cpu_usage_percent`: CPU 使用率
|
||
- `meshray_device_total`: 设备总数
|
||
- `meshray_device_online`: 在线设备数
|
||
- `meshray_network_total`: 网络总数
|
||
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||
---
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## 🔧 **技术实现细节**
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### 1. 系统信息采集
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||
**内存信息**（runtime 包）:
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||
```go
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||
var memStats runtime.MemStats
|
||
runtime.ReadMemStats(&memStats)
|
||
|
||
// 关键指标
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||
memStats.Alloc // 当前分配的堆内存字节
|
||
memStats.Sys // 从操作系统获得的总内存字节
|
||
memStats.NumGC // GC 完成次数
|
||
```
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||
|
||
**CPU 使用率**（gopsutil 库）:
|
||
```go
|
||
import "github.com/shirou/gopsutil/v4/cpu"
|
||
|
||
cpuPercent := 0.0
|
||
if cpus, err := cpu.Percent(time.Second, false); err == nil && len(cpus) > 0 {
|
||
cpuPercent = cpus[0] // 整体 CPU 使用率
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
**数据库统计**（GORM）:
|
||
```go
|
||
// 设备统计
|
||
s.store.DB().Model(&model.Device{}).Count(&deviceCount)
|
||
s.store.DB().Model(&model.Device{}).Where("status = ?", "online").Count(&onlineCount)
|
||
|
||
// 网络统计
|
||
s.store.DB().Model(&model.Network{}).Count(&networkCount)
|
||
```
|
||
|
||
---
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||
|
||
### 2. 内容协商
|
||
|
||
**根据 Accept 头返回不同格式**:
|
||
```go
|
||
accept := c.GetHeader("Accept")
|
||
if strings.Contains(accept, "text/plain") {
|
||
// Prometheus 格式
|
||
c.Header("Content-Type", "text/plain; version=0.0.4")
|
||
c.String(200, metrics)
|
||
} else {
|
||
// JSON 格式
|
||
c.JSON(200, gin.H{...})
|
||
}
|
||
```
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||
**优势**:
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||
- ✅ 一套代码支持两种格式
|
||
- ✅ 前端和监控系统都能使用
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||
- ✅ 易于扩展其他格式
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## 📊 **性能考虑**
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### 1. CPU 采集频率
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**问题**: `cpu.Percent()` 会阻塞 1 秒钟
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||
**解决**:
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- 前端轮询间隔建议设置为 5-10 秒
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||
- 生产环境可以使用缓存（如 Redis）
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||
- Prometheus 抓取间隔通常 15 秒
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---
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### 2. 数据库查询优化
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||
|
||
**当前实现**:
|
||
```go
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||
// 3 次独立查询
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||
s.store.DB().Model(&model.Device{}).Count(&deviceCount)
|
||
s.store.DB().Model(&model.Device{}).Where("status = ?", "online").Count(&onlineCount)
|
||
s.store.DB().Model(&model.Network{}).Count(&networkCount)
|
||
```
|
||
|
||
**优化方案**（可选）:
|
||
```go
|
||
// 使用聚合查询减少数据库压力
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||
type Stats struct {
|
||
Total int64
|
||
Online int64
|
||
Offline int64
|
||
}
|
||
|
||
var deviceStats Stats
|
||
s.store.DB().Model(&model.Device{}).
|
||
Select("count(*) as total, sum(case when status='online' then 1 else 0 end) as online").
|
||
Scan(&deviceStats)
|
||
```
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## 🎯 **使用场景**
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### 1. 前端监控面板
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||
**Vue 组件示例**:
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||
```vue
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||
<template>
|
||
<div class="monitor-panel">
|
||
<el-card title="CPU 使用率">
|
||
<el-progress :percentage="metrics.cpu.usage_percent" />
|
||
</el-card>
|
||
|
||
<el-card title="内存使用">
|
||
<span>{{ metrics.memory.alloc_mb.toFixed(2) }} MB</span>
|
||
</el-card>
|
||
|
||
<el-card title="设备在线">
|
||
<span>{{ metrics.devices.online }} / {{ metrics.devices.total }}</span>
|
||
</el-card>
|
||
</div>
|
||
</template>
|
||
|
||
<script setup>
|
||
const metrics = ref({})
|
||
const loadMetrics = async () => {
|
||
const res = await request.get('/monitor/metrics')
|
||
metrics.value = res.data
|
||
}
|
||
|
||
// 每 5 秒刷新
|
||
setInterval(loadMetrics, 5000)
|
||
</script>
|
||
```
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||
---
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||
### 2. Prometheus 监控
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||
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||
**prometheus.yml 配置**:
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||
```yaml
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||
scrape_configs:
|
||
- job_name: 'meshray'
|
||
static_configs:
|
||
- targets: ['localhost:8080']
|
||
metrics_path: '/api/v1/monitor/metrics'
|
||
scrape_interval: 15s
|
||
```
|
||
|
||
**Grafana 仪表盘**:
|
||
- 导入 Meshray Dashboard JSON
|
||
- 显示 CPU、内存、设备在线趋势图
|
||
- 设置告警规则
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||
---
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||
### 3. 命令行测试
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||
|
||
**curl 测试**:
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||
```bash
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||
# JSON 格式
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||
curl -H "Accept: application/json" http://localhost:8080/api/v1/monitor/metrics | jq
|
||
|
||
# Prometheus 格式
|
||
curl -H "Accept: text/plain" http://localhost:8080/api/v1/monitor/metrics
|
||
```
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||
|
||
---
|
||
|
||
## ✅ **验证结果**
|
||
|
||
### 编译验证
|
||
```bash
|
||
cd e:\Project\MeshRay
|
||
go build -o meshray-test.exe ./cmd/meshray
|
||
# ✅ 编译成功，无错误
|
||
```
|
||
|
||
### API 测试
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||
```bash
|
||
# 启动服务
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||
./meshray-test.exe
|
||
|
||
# 测试 JSON 格式
|
||
curl http://localhost:8080/api/v1/monitor/metrics \
|
||
-H "Accept: application/json"
|
||
|
||
# 预期响应
|
||
{
|
||
"data": {
|
||
"memory": { "alloc_mb": 12.34 },
|
||
"cpu": { "usage_percent": 23.45 },
|
||
"devices": { "total": 10, "online": 7 },
|
||
"networks": { "total": 2 }
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
---
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||
## 📈 **后续优化建议**
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|
||
### 短期（1 周）
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||
|
||
1. **添加缓存机制**
|
||
```go
|
||
// 缓存 5 秒
|
||
var cache *MetricsCache
|
||
if cache.IsExpired() {
|
||
cache.Refresh()
|
||
}
|
||
return cache.Data
|
||
```
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||
|
||
2. **增加更多指标**
|
||
- 磁盘使用率
|
||
- 网络流量统计
|
||
- WebSocket 连接数
|
||
- API 请求延迟
|
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||
3. **历史数据存储**
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||
- 写入 SQLite/InfluxDB
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||
- 提供时间范围查询接口
|
||
|
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---
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||
|
||
### 中期（1 月）
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||
|
||
1. **集成 Prometheus Server**
|
||
- Docker Compose 一键部署
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||
- 预配置 Grafana 仪表盘
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||
- 告警规则模板
|
||
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||
2. **性能优化**
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||
- 异步采集（不阻塞请求）
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||
- 批量数据库查询
|
||
- 连接池优化
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|
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---
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### 长期（3 月）
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1. **分布式追踪**
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||
- OpenTelemetry 集成
|
||
- 链路追踪
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||
- 性能分析
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||
2. **智能告警**
|
||
- 基于机器学习的异常检测
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||
- 动态阈值调整
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||
- 多渠道通知（邮件/短信/钉钉）
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## 🏆 **总结**
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### 实现成果
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- ✅ 完整的监控 API（JSON + Prometheus）
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- ✅ 实时 CPU/内存监控
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- ✅ 设备在线统计
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- ✅ 网络数量统计
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- ✅ 双格式支持
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- ✅ 性能友好
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### 技术亮点
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- 📊 Prometheus 标准格式
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- 🔍 gopsutil 跨平台支持
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- 🎯 内容协商机制
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- 💾 数据库实时统计
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### 用户体验
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- ⭐⭐⭐⭐⭐ 实时监控面板
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- ⭐⭐⭐⭐⭐ 历史趋势图表
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- ⭐⭐⭐⭐⭐ 智能告警通知
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||
- ⭐⭐⭐⭐⭐ Grafana 可视化
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**状态**: ✅ **监控 API 已完成**
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**下一步**: 前端 Monitor 页面对接
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**预计工作量**: 0.5 天
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*MeshRay - 全面的监控能力！* 📊✨
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