Golang 搭建 WebSocket 应用（六）

我在上一篇文章中，提到了目前的认证方式存在一些问题，需要替换为一种更简单的认证方式。
但是最后发现，认证这个实在是没有办法简单化，认证本身又是另外一个不小的话题了，因此关于这一点先留个坑。

本文先讨论一下另外一个也比较重要的功能：监控。

为认证预留扩展点

虽然我们暂时不去实现更加完善的认证流程，但是我们依然可以先为其预留一个扩展点，
这样在未来我们要实现认证的时候，就不需要改动太多的代码了。

同样的，我们也可以基于 DIP 原则来实现，我们可以定义一个 Authenticator 接口：

type Authenticator interface {
	// Authenticate 验证请求是否合法，第一个返回值为用户 id，第二个返回值为错误
	Authenticate(r *http.Request) (string, error)
}

然后我们可以在 Hub 结构体中添加一个 authenticator 字段：

type Hub struct {
	// 验证器
	authenticator Authenticator
}

而对于我们目前的这种基于 jwt token 的认证方式，我们可以实现一个 JwtAuthenticator：

var _ Authenticator = &JWTAuthenticator{}

type JWTAuthenticator struct {
}

func (J *JWTAuthenticator) Authenticate(r *http.Request) (string, error) {
	jwt := NewJwt(r.FormValue("token"))
	return jwt.Parse()
}

接着，我们在 newHub 中初始化这个 authenticator：

func newHub() *Hub {
	return &Hub{
        // ... 其他代码 ...
		authenticator: &JWTAuthenticator{},
	}
}

这样，我们就可以在 serveWs 中使用这个 authenticator 了：

func serveWs(hub *Hub, w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
	uid, err := hub.authenticator.Authenticate(r)
	if err != nil {
		log.Println(fmt.Errorf("jwt parse error: %w", err))
		return
	}
    // ... 其他代码
}

在后面我们实现了更加完善的认证流程之后，我们只需要实现一个新的 Authenticator 即可。

2023 了，应用监控怎么做

发展到今天，我们已经有了很多很好用的监控相关的东西，比如 Prometheus、Grafana，
以及一些分布式链路追踪的组件，如 skywalking、jaeger 等。

但是他们各自的应用场景都不太一样，并不存在一个万能的监控工具，因此我们需要根据自己的需求来选择：

Prometheus：Prometheus 是一个开源的系统监控和报警工具。主要用于收集、存储和查询系统的监控数据，以便进行性能分析、故障排除和告警。
Grafana：Grafana 是一个开源的数据可视化和监控平台，用于创建、查询、分析和可视化时间序列数据。目前比较常见的组合就是 Prometheus + Grafana，通过 Prometheus 收集数据，然后通过 Grafana 展示数据。
分布式链路追踪：常用语分布式系统的调用链路追踪，可以用于分析系统的性能瓶颈，以及分析系统的调用链路。常见的实现有 skywalking、jaeger 等。

在我们这个实例中，我们只需要实现一个简单的监控即可，因此我们可以使用 Prometheus + Grafana 的组合。

Prometheus 基本原理

但在此之前我们最好先了解一下 Prometheus 的工作原理，下面是来自 Prometheus 官网的架构图：

在这里插入图片描述

我们可以从两个角度来看这张图：组件、流程。

组件

Prometheus Server：Prometheus 服务端，主要负责数据的收集、存储、查询等。（上图中间部分）
Alertmanager：Prometheus 的告警组件，主要负责告警的发送。（上图右上角）
Prometheus web UI：可以在这个界面执行 PromQL，另外 Grafana 可以让我们以一种更直观的方式来查看指标数据（也是使用 PromQL）。（上图右下角）
exporters：exporters 是 Prometheus 的数据采集组件，主要负责从各个组件中采集数据，然后发送给 Prometheus Server。非常常见的如 node_exporter，也就是服务器基础指标的采集组件。除了 exporters，还有一种常见的数据采集方式是 Pushgateway，也就是将数据推送到 Pushgateway，然后由 Prometheus Server 从 Pushgateway 中拉取数据。（也就是上图左边部分）

流程

采集数据：也就是从 Pushgateway 或者 exporter 拉取一些指标数据。
存储数据：Prometheus Server 会将采集到的数据存储到本地的 TSDB 中。
查询数据：我们可以通过 web UI 或者 Grafana 来查看数据。

最后，我们可以在 Grafana 中看到如下图表：

在这里插入图片描述

通过这个图，我们就可以很直观的看到我们的系统的一些指标数据了，并且能看到这些指标随着时间的变化趋势。

Grafana 里面的图表都是一个个的 PromQL 查询出来的结果，对于常见的一些监控指标，Grafana 上可以找到很多现有的模板，直接使用即可。

Prometheus 采集的是什么数据

举一个简单的例子：对于一个运行中的系统而言，每一刻它的状态都是不太一样的，比如，可能上一秒 CPU 使用率是 10%，下一秒就变成了 100% 了，
但可能过 1 秒又降低到了 10%。当我们的系统出性能问题的时候，我们就需要去分析这些指标数据，找到问题所在。
比如排查一下出现性能问题的那个时间点，CPU 使用率是不是很高，如果是的话，那么就有可能是 CPU 导致的性能问题。

而 Prometheus 的作用就是帮助我们采集这些指标数据，然后存储起来，等待某天我们需要分析的时候，再去查询这些数据。
又或者监控到指标有异常的时候，可以通过 Alertmanager 来发送告警。

Prometheus 采集数据频率

Prometheus 采集数据的频率是可以配置的，我们一般配置为 1 分钟采集一次。
也就是说，每隔 1 分钟，Prometheus 才会从 exporter 拉取一次数据，然后存储起来。

应用指标数据采集

对于我们的应用而言，往往也有一些指标可以帮助我们看到应用内部的状态，比如：应用内的线程数、应用占用的内存、应用的 QPS 等等。
但是对于应用指标的监控，并没有一个统一的标准，我们需要根据自己应用的实际情况来决定采集哪些指标。

我们的消息推送系统如何做监控

应用指标

对于我们的消息推送系统而言，目前采集以下这两个重要指即可：

连接数：可以了解服务器当前负载

连接数我们可以直接通过 len(hub.clients) 来获取，非常简单。

等待推送的消息数：可以了解服务器能否及时处理消息

我们可以在 Hub 中添加一个 pending atomic.Int64 字段来记录当前等待推送的消息数，然后在 send 方法中进行更新：

func send(hub *Hub, w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    // ... 其他代码 ...
	hub.pending.Add(1)
}

同时在处理完成之后，我们也需要将其减 1，所以 writePump 也需要进行修改：

func (c *Client) writePump() {
	for {
		select {
		case messageLog, ok := <-c.send:
			c.conn.SetWriteDeadline(time.Now().Add(writeWait))
			if !ok {
                // ...
				c.hub.pending.Add(int64(-1 * len(c.send)))
				return
			}

			if err := c.conn.WriteMessage(websocket.TextMessage, []byte(messageLog.Message)); err != nil {
				// ...
				c.hub.pending.Add(int64(-1 * len(c.send)))
				return
			}
		}
		c.hub.pending.Add(int64(-1))
	}
}

我们在 writePump 中有三个地方需要对 pending 字段做减法：连接关闭、发送出错、发送成功。

exporter 以及 Grafana 配置

现在我们知道了我们有两个比较关键的指标需要采集，那到底是如何采集的呢？

具体来说，会有以下两步：

在消息推送系统中添加一个 /metrics 接口

这个接口的作用就是将我们的指标数据暴露出来，以便 Prometheus 采集。
它返回的就是请求时的连接数和等待推送的消息数，返回的格式也有一定要求，但也不复杂，具体来说就是：

一行一个指标
可以返回多个指标，多行即可
每个指标前一行指定其类型（TYPE）
每行的格式为：<指标名称>{<标签名称>=<标签值>, ...} <指标值>

下面是一个简单的例子：

# HELP http_requests_total The total number of HTTP requests.
# TYPE http_requests_total counter
http_requests_total{method="GET", endpoint="/api"} 100
http_requests_total{method="POST", endpoint="/api"} 50

在这个示例中:

http_requests_total 是指标名称
{method="GET", endpoint="/api"} 是标签集合，用于唯一标识两个不同的时间序列。
100 和 50 是样本值，表示在特定时间点上的 HTTP 请求总数。

最终，我们得到了一个如下的 /metrics 接口：

func metrics(hub *Hub, w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
	var pending = hub.pending.Load()
	var connections = len(hub.clients)
	w.Write([]byte(fmt.Sprintf("# HELP connections 连接数\n# TYPE connections gauge\nconnections %d\n", connections)))
	w.Write([]byte(fmt.Sprintf("# HELP pending 等待发送的消息数量\n# TYPE pending gauge\npending %d\n", pending)))
}

不要忘记了在 main 中加上一个入口：

http.HandleFunc("/metrics", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    metrics(hub, w, r)
})

最终，这个接口会返回如下的数据：

# HELP connections 连接数
# TYPE connections gauge
connections 0
# HELP pending 等待发送的消息数量
# TYPE pending gauge
pending 0

在 Prometheus 中配置 exporter

我们需要在 Prometheus 配置文件中加上以下配置：

scrape_configs:
  # 拉取我们的应用指标
  - job_name: 'websocket'
    static_configs:
    - targets: ['192.168.2.107:8181']

注意：这里不需要在后面加上 /metrics，因为 Prometheus 默认就是去拉取 /metrics 接口的。

在这里插入图片描述

然后我们就可以在 Prometheus 的 web UI 中看到我们的指标数据了。

在 Grafana 中配置图表

最后，我们可以在 Grafana 中配置一个图表，来展示我们的指标数据：

在这里插入图片描述

这样，我们就可以看到一个等待发送的消息数量以及连接数的变化了。

总结

最后，再来简单回顾一下本文所讲内容，主要包括以下几个方面：

认证方式是另外一个比较复杂的话题，但是我们依然可以为其预留出一个扩展点，先实现其他功能后再来完善。
目前市面上有很多监控相关的组件，本文使用了 Prometheus 作为例子来演示如何在项目中采集应用的指标数据，以及如何通过 Grafana 来展示这些指标的变化。
Prometheus 中包含了 ``Prometheus Server和exporters等组件，其中Server是实际存储数据的地方，而exporters` 是用来采集指标数据的程序。
Prometheus 采集到的数据，我们可以通过 Grafana 来进行可视化展示，更加的直观。
应用中，也可以暴露一个 /metrics 端口来返回应用当前的一些状态，只要遵循 Prometheus 的规范即可。