open-falcon之agent

功能

采集数据，解析数据，上报数据至transfer

• 基本涵盖了系统层面监控指标，直接将数据转换为metricValue形式，上报至transfer

• 支持插件采集，代码插件放可受git管理，放置在plugin目录,从HBS中获取执行周期，版本等

• 支持数据直接上报，提供HTTPAPI，将收到的数据转换为metricValue形式，上报至transfer

• 支持HTTP API对自身控制

配置文件：

• 设置采集数据的脚本更新地址

• 指定Agent的上游模块的地址，包括heartbeat和transfer模块

• agent开放的HTTP端口

• 采集数据的过滤条件

{

    "debug": true, # 控制一些debug信息的输出，生产环境通常设置为false

    "hostname": "", # agent采集了数据发给transfer，endpoint就设置为了hostname，默认通过`hostname`获取，如果配置中配置了hostname，就用配置中的

    "ip": "", # agent与hbs心跳的时候会把自己的ip地址发给hbs，agent会自动探测本机ip，如果不想让agent自动探测，可以手工修改该配置

    "plugin": {

        "enabled": false, # 默认不开启插件机制

        "dir": "./plugin", # 把放置插件脚本的git repo clone到这个目录

        "git": "https://github.com/open-falcon/plugin.git", # 放置插件脚本的git repo地址

        "logs": "./logs" # 插件执行的log，如果插件执行有问题，可以去这个目录看log

    },

    "heartbeat": {

        "enabled": true, # 此处enabled要设置为true

        "addr": "127.0.0.1:6030", # hbs的地址，端口是hbs的rpc端口

        "interval": 60, # 心跳周期，单位是秒

        "timeout": 1000 # 连接hbs的超时时间，单位是毫秒

    },

    "transfer": {

        "enabled": true, # 此处enabled要设置为true

        "addrs": [

            "127.0.0.1:8433",

            "127.0.0.1:8433"

        ], # transfer的地址，端口是transfer的rpc端口, 可以支持写多个transfer的地址，agent会保证HA

        "interval": 60, # 采集周期，单位是秒，即agent一分钟采集一次数据发给transfer

        "timeout": 1000 # 连接transfer的超时时间，单位是毫秒

    },

    "http": {

        "enabled": true, # 是否要监听http端口

        "listen": ":1988" # 如果监听的话，监听的地址

    },

    "collector": {

        "ifacePrefix": ["eth", "em"] # 默认配置只会采集网卡名称前缀是eth、em的网卡流量，配置为空就会采集所有的，lo的也会采集。可以从/proc/net/dev看到各个网卡的流量信息

    },

    "ignore": { # 默认采集了200多个metric，可以通过ignore设置为不采集

        "cpu.busy": true,

        "mem.swapfree": true

    }

}

agent 和HBS 通信

每隔一分钟，Agent会与HBS进行一系列RPC通信，上报自己的状态，并且获取一些自己需要的数据。

• 向HBS汇报的数据：

  • HostName

  • IP （cfg中的IP，或者本机的IP）

  • Agent版本

  • Plugin版本（脚本所在git目录的版本，git rev-parse HEAD）

• 从HBS获取的数据：

  • Plugin信息，需要以什么频率运行什么脚本

  • 内置采集信息

    • URL_CHECK_HEALTH，需要定期检查哪些URL

    • NET_PORT_LISTEN，需要检查哪些端口的存活

    • DU_BS，需要检查哪些文件夹的占用空间

    • PROC_NUM，需要检查哪些进程的存活

  • 信任的IP列表（执行远程命令时需要检查）

agent HTTP API

提供如下功能：

• Admin命令

  • Agent进程退出

  • 重新加载配置

  • 返回工作目录

  • 返回信任的IP列表）

  • 返回目前采集的数据CPU、磁盘、IO、内存……

• Plugin（使用git同步远端的脚本）

• 接收其它模块Push数据

• 运行任意用户命令

  运行系统命令：date, uptime, loadavg

http://127.0.0.1:1988/exit

http://127.0.0.1:1988/config/reload

http://127.0.0.1:1988/workdir

http://127.0.0.1:1988/ips

http://127.0.0.1:1988/proc/cpu/num

http://127.0.0.1:1988/proc/cpu/mhz

http://127.0.0.1:1988/page/cpu/usage

http://127.0.0.1:1988/proc/cpu/usage

http://127.0.0.1:1988/page/df

http://127.0.0.1:1988/health

http://127.0.0.1:1988/version

http://127.0.0.1:1988/page/diskio

http://127.0.0.1:1988/proc/kernel/hostname

http://127.0.0.1:1988/proc/kernel/maxproc

http://127.0.0.1:1988/proc/kernel/maxfiles

http://127.0.0.1:1988/proc/kernel/version

http://127.0.0.1:1988/page/memory

http://127.0.0.1:1988/proc/memory

http://127.0.0.1:1988/

http://127.0.0.1:1988/plugin/update

http://127.0.0.1:1988/plugin/reset

http://127.0.0.1:1988/plugins

http://127.0.0.1:1988/v1/push

http://127.0.0.1:1988/system/date

http://127.0.0.1:1988/page/system/uptime

http://127.0.0.1:1988/proc/system/uptime

http://127.0.0.1:1988/page/system/loadavg

http://127.0.0.1:1988/proc/system/loadavg

上报的数据格式：

通过在transfer 的8433端口抓包拿到了agent上报数据的格式

{"method":"Transfer.Update","params":[[{"endpoint":"open-falcon-1","metric":"rate","value":0.016666596005299582,"step":60,"counterType":"GAUGE","tags":"name=pfc.push.cnt","timestamp":1491879

    120},{"endpoint":"open-falcon-1","metric":"sum","value":76,"step":60,"counterType":"GAUGE","tags":"name=pfc.push.cnt","timestamp":1491879120},{"endpoint":"open-falcon-1","metric":"value","value":4,"st

    ep":60,"counterType":"GAUGE","tags":"name=pfc.push.ms","timestamp":1491879120},{"endpoint":"open-falcon-1","metric":"value","value":4,"step":60,"counterType":"GAUGE","tags":"name=pfc.push.size","times

    tamp":1491879120}]],"id":23}

其中，Step和CounterType中RRD中的概念。Step就是数据采集的间隔，单位为秒。而CounterType分为五个类型，分别如下表：

• COUNTER: 必须是递增的，除非是计数器溢出(overflows)。在这种情况下，RRDtool 会自动修改收到的值。例如网络接口流量、收到的packets 数量都属于这一类型。

• DERIVE: 和 COUNTER 类似。但可以是递增，也可以递减，或者一会增加一会儿减少。

• ABSOLUTE: ABSOLUTE 比较特殊，它每次都假定前一个interval的值是0，再计算平均值。

• GAUGE: GAGUE 和上面三种不同，它没有“平均”的概念，RRDtool 收到值之后字节存入 RRA 中。

• COMPUTE: COMPUTE 比较特殊，它并不接受输入，它的定义是一个表达式，能够引用其他DS并自动计算出某个值。

agent 和transfer底层链接

• agent和transfer 之间数据交互采用长连接方式

• agent刚启动之后，不会立即和transfer建立链接，而是在第一次上报数据的时候经过tcp 三次握手之后建立，此后保持链接不断

• agent 上报完数据之后，transfer 会返回给agent 上报的结果

2017/04/11 11:11:00 var.go:56: => <Total=4> <Endpoint:open-falcon-1, Metric:rate, Type:GAUGE, Tags:name=pfc.push.cnt, Step:60, Time:1491880260, Value:0.016666685985855727>

2017/04/11 11:11:00 var.go:63: <= <Total=4, Invalid:0, Latency=0ms, Message:ok>

2017/04/11 11:11:27 var.go:56: => <Total=7> <Endpoint:open-falcon-1, Metric:df.bytes.free.percent, Type:GAUGE, Tags:mount=/,fstype=ext4, Step:60, Time:1491880287, Value:95.25614893427964>

2017/04/11 11:11:27 var.go:56: => <Total=6> <Endpoint:open-falcon-1, Metric:ss.estab, Type:GAUGE, Tags:, Step:60, Time:1491880287, Value:57>

2017/04/11 11:11:27 var.go:63: <= <Total=7, Invalid:0, Latency=0ms, Message:ok>

2017/04/11 11:11:27 var.go:63: <= <Total=6, Invalid:0, Latency=0ms, Message:ok>

2017/04/11 11:11:27 var.go:56: => <Total=88> <Endpoint:open-falcon-1, Metric:agent.alive, Type:GAUGE, Tags:, Step:60, Time:1491880287, Value:1>

2017/04/11 11:11:27 var.go:63: <= <Total=88, Invalid:0, Latency=0ms, Message:ok>

##agent 和transfer建立tcp 链接

11:11:00.003435 IP localhost.53889 > localhost.8433: Flags [S], seq 860978551, win 32792, options [mss 16396,sackOK,TS val 5479392 ecr 0,nop,wscale 7], length 0

11:11:00.003457 IP localhost.8433 > localhost.53889: Flags [S.], seq 3616557726, ack 860978552, win 32768, options [mss 16396,sackOK,TS val 5479392 ecr 5479392,nop,wscale 7], length 0

11:11:00.003474 IP localhost.53889 > localhost.8433: Flags [.], ack 1, win 257, options [nop,nop,TS val 5479392 ecr 5479392], length 0



#agent 第一次上报数据

11:11:00.004004 IP localhost.53889 > localhost.8433: Flags [P.], seq 1:619, ack 1, win 257, options [nop,nop,TS val 5479393 ecr 5479392], length 618

11:11:00.004180 IP localhost.8433 > localhost.53889: Flags [.], ack 619, win 266, options [nop,nop,TS val 5479393 ecr 5479393], length 0

11:11:00.004976 IP localhost.8433 > localhost.53889: Flags [P.], seq 1:83, ack 619, win 266, options [nop,nop,TS val 5479394 ecr 5479393], length 82

11:11:00.005027 IP localhost.53889 > localhost.8433: Flags [.], ack 83, win 257, options [nop,nop,TS val 5479394 ecr 5479394], length 0



#agent 第二次上报数据，此次上报的数据tcp 交互不再是连续的，和日志相对应

11:11:27.387968 IP localhost.53889 > localhost.8433: Flags [P.], seq 619:1816, ack 83, win 257, options [nop,nop,TS val 5506777 ecr 5479394], length 1197

11:11:27.388750 IP localhost.8433 > localhost.53889: Flags [P.], seq 83:165, ack 1816, win 285, options [nop,nop,TS val 5506778 ecr 5506777], length 82

11:11:27.388758 IP localhost.53889 > localhost.8433: Flags [.], ack 165, win 257, options [nop,nop,TS val 5506778 ecr 5506778], length 0

11:11:27.397886 IP localhost.53889 > localhost.8433: Flags [P.], seq 1816:2631, ack 165, win 257, options [nop,nop,TS val 5506787 ecr 5506778], length 815

11:11:27.398225 IP localhost.8433 > localhost.53889: Flags [P.], seq 165:247, ack 2631, win 304, options [nop,nop,TS val 5506787 ecr 5506787], length 82

11:11:27.437698 IP localhost.53889 > localhost.8433: Flags [.], ack 247, win 257, options [nop,nop,TS val 5506827 ecr 5506787], length 0

11:11:27.472026 IP localhost.53889 > localhost.8433: Flags [P.], seq 2631:15063, ack 247, win 257, options [nop,nop,TS val 5506861 ecr 5506787], length 12432

11:11:27.474822 IP localhost.8433 > localhost.53889: Flags [P.], seq 247:330, ack 15063, win 384, options [nop,nop,TS val 5506863 ecr 5506861], length 83

11:11:27.474837 IP localhost.53889 > localhost.8433: Flags [.], ack 330, win 257, options [nop,nop,TS val 5506863 ecr 5506863], length 0

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