k8s与监控--从telegraf改造谈golang多协程精确控制

从telegraf改造谈golang多协程精确控制

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前言

telegraf是infuxdb公司开源出来的一个基于插件机制的收集metrics的项目。整个架构和elastic公司的日志收集系统极其类似，具备良好的扩展性。与现在流行的各种exporter+promethues监控方案相比：

1. 大致具备良好的可扩展性。很容易增加自己的处理逻辑，在input，output，process，filter等环境定制自己专属的插件。
2. 统一了各种exporter，减少了部署各种exporter的工作量和维护成本。

目前telegraf改造工作基本上是两大部分：

1. 增加了一些telegraf不支持的插件，比如虚拟化(kvm，vmware等)，数据库(oracle)，k8s和openstack等input插件。
2. telegraf是基于配置文件的，所以会有两个问题，很难做分布式和无停机动态调度input任务。所以我们的工作就是将获取配置接口化，所有的配置文件来源于统一配置中心。然后就是改造无停机动态调度input。

在改造改造无停机动态调度input就涉及到golang多协程精确控制的问题。

一些golang常用并发手段

sync包下WaitGroup

具体事例：

    var wg sync.WaitGroup

    wg.Add(len(a.Config.Outputs))
    for _, o := range a.Config.Outputs {
        go func(output *models.RunningOutput) {
            defer wg.Done()
            err := output.Write()
            if err != nil {
                log.Printf("E! Error writing to output [%s]: %s\n",
                    output.Name, err.Error())
            }
        }(o)
    }

    wg.Wait()

WaitGroup内部维护了一个counter，当counter数值为0时，表明添加的任务都已经完成。
总共有三个方法：

func (wg *WaitGroup) Add(delta int)

添加任务，delta参数表示添加任务的数量。

func (wg *WaitGroup) Done()

任务执行完成，调用Done方法，一般使用姿势都是defer wg.Done()，此时counter中会减一。

func (wg *WaitGroup) Wait()

通过使用sync.WaitGroup，可以阻塞主线程，直到相应数量的子线程结束。

chan struct{}，控制协程退出

启动协程的时候，传递一个shutdown chan struct{}，需要关闭该协程的时候，直接close(shutdown)。struct{}在golang中是一个消耗接近0的对象。
具体事例：

// gatherer runs the inputs that have been configured with their own
// reporting interval.
func (a *Agent) gatherer(
    shutdown chan struct{},
    kill chan struct{},
    input *models.RunningInput,
    interval time.Duration,
    metricC chan telegraf.Metric,
) {
    defer panicRecover(input)

    GatherTime := selfstat.RegisterTiming("gather",
        "gather_time_ns",
        map[string]string{"input": input.Config.Name},
    )

    acc := NewAccumulator(input, metricC)
    acc.SetPrecision(a.Config.Agent.Precision.Duration,
        a.Config.Agent.Interval.Duration)

    ticker := time.NewTicker(interval)
    defer ticker.Stop()

    for {
        internal.RandomSleep(a.Config.Agent.CollectionJitter.Duration, shutdown)

        start := time.Now()
        gatherWithTimeout(shutdown, kill, input, acc, interval)
        elapsed := time.Since(start)

        GatherTime.Incr(elapsed.Nanoseconds())

        select {
        case <-shutdown:
            return
        case <-kill:
            return
        case <-ticker.C:
            continue
        }
    }
}

借助chan 实现指定数量的协程或动态调整协程数量

当然这里必须是每个协程是幂等，也就是所有协程做的是同样的工作。
首先创建 一个 pool:= make(chan chan struct{}, maxWorkers)，maxWorkers为目标协程数量。
然后启动协程：

    for i := 0; i < s.workers; i++ {
        go func() {
            wQuit := make(chan struct{})
            s.pool <- wQuit
            s.sFlowWorker(wQuit)
        }()
    }

关闭协程：

func (s *SFlow) sFlowWorker(wQuit chan struct{}) {
LOOP:
    for {

        select {
        case <-wQuit:
            break LOOP
        case msg, ok = <-sFlowUDPCh:
            if !ok {
                break LOOP
            }
        }

        // 此处执行任务操作
        
}

动态调整：

            for n = 0; n < 10; n++ {
                if len(s.pool) > s.workers {
                    wQuit := <-s.pool
                    close(wQuit)
                }
            }

多协程精确控制

在改造telegraf过程中，要想动态调整input,每个input都是唯一的，分属不同类型插件。就必须实现精准控制指定的协程的启停。
这个时候实现思路就是：实现一个kills map[string]chan struct{}，k为每个任务的唯一ID。添加任务时候，传递一个chan struct{}，这个时候关闭指定ID的chan struct{}，就能控制指定的协程。

// DelInput add input
func (a *Agent) DelInput(inputs []*models.RunningInput) error {
    a.storeMutex.Lock()
    defer a.storeMutex.Unlock()

    for _, v := range inputs {
        if _, ok := a.kills[v.Config.ID]; !ok {
            return fmt.Errorf("input: %s,未找到，无法删除", v.Config.ID)
        }
    }

    for _, input := range inputs {
        if kill, ok := a.kills[input.Config.ID]; ok {
            delete(a.kills, input.Config.ID)
            close(kill)
        }
    }
    return nil
}

添加任务：

// AddInput add input
func (a *Agent) AddInput(shutdown chan struct{}, inputs []*models.RunningInput) error {
    a.storeMutex.Lock()
    defer a.storeMutex.Unlock()
    for _, v := range inputs {
        if _, ok := a.kills[v.Config.ID]; ok {
            return fmt.Errorf("input: %s,已经存在无法新增", v.Config.ID)
        }
    }

    for _, input := range inputs {
        interval := a.Config.Agent.Interval.Duration
        // overwrite global interval if this plugin has it's own.
        if input.Config.Interval != 0 {
            interval = input.Config.Interval
        }
        if input.Config.ID == "" {
            continue
        }
        
        a.wg.Add(1)

        kill := make(chan struct{})
        a.kills[input.Config.ID] = kill

        go func(in *models.RunningInput, interv time.Duration) {
            defer a.wg.Done()
            a.gatherer(shutdown, kill, in, interv, a.metricC)
        }(input, interval)
    }

    return nil
}

总结

简单介绍了一下telegraf项目。后续的优化和改造工作还在继续。主要是分布式telegraf的调度算法。毕竟集中化所有exporter以后，telegraf的负载能力受单机能力限制，而且也不符合高可用的使用目标。