如何添加自定义 Event
概述
- 类型：异常事件驱动（tracing/event）
- 功能：常态运行在系统达到预设阈值后抓取上下文信息
- 特点：
- 与
autotracing不同，event是常态运行，而不是在异常时再触发。 - 事件数据会实时存储在本地并存储到远端ES，同时你也可以生成Prometheus 统计指标进行观测。
- 适合用于常态监控和实时分析，能够及时发现系统中的异常行为，
event类型的采集对系统性能影响可忽略。
- 与
- 已集成：软中断异常（softirq）、内存异常分配（oom）、软锁定（softlockup）、D 状态进程（hungtask）、内存回收（memreclaim）、异常丢包（dropwatch）、网络入向延迟（net_rx_latency） 等
如何添加事件指标
只需实现 ITracingEvent 接口并完成注册，即可将事件添加到系统。
AutoTracing与Event类型在框架实现上没有任何区别，只是针对不同的场景进行了实际应用的区分。
// ITracingEvent represents a tracing/event
type ITracingEvent interface {
Start(ctx context.Context) error
}
1. 创建 Event 结构体
type exampleTracing struct{}
2. 注册回调函数
func init() {
tracing.RegisterEventTracing("example", newExample)
}
func newExample() (*tracing.EventTracingAttr, error) {
return &tracing.EventTracingAttr{
TracingData: &exampleTracing{},
Internal: 10, // 再次开启 tracing 的间隔时间 seconds
Flag: tracing.FlagTracing, // 标记为 tracing 类型；| tracing.FlagMetric（可选）
}, nil
}
3. 实现接口 ITracingEvent
func (t *exampleTracing) Start(ctx context.Context) error {
// do something
...
// 存储数据到 ES 和 本地
storage.Save("example", ccontainerID, time.Now(), tracerData)
}
另外也可同时实现接口 Collector 以 Prometheus 格式输出 （可选）
func (c *exampleTracing) Update() ([]*metric.Data, error) {
// from tracerData to prometheus.Metric
...
return data, nil
}
在项目 core/events 目录下已集成了多种实际场景的 events 示例，以及框架提供的丰富底层接口，包括 bpf prog, map 数据交互、容器信息等，更多详情可参考对应代码实现。
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