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版本：2.1.1

Endpoint 监控指标

本文档详细介绍 FluxMQ 2.1.1 版本中 Endpoint 的监控指标和性能数据。

指标概览​

FluxMQ 2.1.1 版本提供了丰富的端点监控指标，帮助您了解系统运行状态和性能表现。

指标分类​

  • 连接指标: 连接数、连接速率、连接状态
  • 消息指标: 消息吞吐量、消息延迟、消息丢失
  • 会话指标: 会话数、会话持久化、会话状态
  • 性能指标: CPU 使用率、内存使用率、响应时间
  • 错误指标: 错误率、异常统计、失败原因

连接指标​

当前连接数​

指标名称: fluxmq_endpoint_connections_current

描述: 当前活跃连接数

标签:

  • port: 端点端口
  • endpoint: 端点标识

示例:

fluxmq_endpoint_connections_current{port="1883",endpoint="mqtt-1883"} 45

最大连接数​

指标名称: fluxmq_endpoint_connections_max

描述: 配置的最大连接数

标签:

  • port: 端点端口
  • endpoint: 端点标识

示例:

fluxmq_endpoint_connections_max{port="1883",endpoint="mqtt-1883"} 1000

连接速率​

指标名称: fluxmq_endpoint_connections_rate

描述: 每秒新连接数

标签:

  • port: 端点端口
  • endpoint: 端点标识

示例:

fluxmq_endpoint_connections_rate{port="1883",endpoint="mqtt-1883"} 2.5

总连接数​

指标名称: fluxmq_endpoint_connections_total

描述: 累计连接总数

标签:

  • port: 端点端口
  • endpoint: 端点标识

示例:

fluxmq_endpoint_connections_total{port="1883",endpoint="mqtt-1883"} 1250

消息指标​

消息接收速率​

指标名称: fluxmq_endpoint_messages_received_rate

描述: 每秒接收消息数

标签:

  • port: 端点端口
  • endpoint: 端点标识

示例:

fluxmq_endpoint_messages_received_rate{port="1883",endpoint="mqtt-1883"} 100.5

消息发送速率​

指标名称: fluxmq_endpoint_messages_sent_rate

描述: 每秒发送消息数

标签:

  • port: 端点端口
  • endpoint: 端点标识

示例:

fluxmq_endpoint_messages_sent_rate{port="1883",endpoint="mqtt-1883"} 98.2

消息丢失数​

指标名称: fluxmq_endpoint_messages_dropped_total

描述: 累计丢失消息数

标签:

  • port: 端点端口
  • endpoint: 端点标识
  • reason: 丢失原因（buffer_full, client_disconnected, etc.）

示例:

fluxmq_endpoint_messages_dropped_total{port="1883",endpoint="mqtt-1883",reason="buffer_full"} 5

消息大小​

指标名称: fluxmq_endpoint_message_size_bytes

描述: 消息大小分布

标签:

  • port: 端点端口
  • endpoint: 端点标识
  • direction: 消息方向（in, out）

示例:

fluxmq_endpoint_message_size_bytes{port="1883",endpoint="mqtt-1883",direction="in"} 1024

会话指标​

当前会话数​

指标名称: fluxmq_endpoint_sessions_current

描述: 当前活跃会话数

标签:

  • port: 端点端口
  • endpoint: 端点标识

示例:

fluxmq_endpoint_sessions_current{port="1883",endpoint="mqtt-1883"} 40

最大会话数​

指标名称: fluxmq_endpoint_sessions_max

描述: 配置的最大会话数

标签:

  • port: 端点端口
  • endpoint: 端点标识

示例:

fluxmq_endpoint_sessions_max{port="1883",endpoint="mqtt-1883"} 100

会话持久化​

指标名称: fluxmq_endpoint_sessions_persistent

描述: 持久化会话数

标签:

  • port: 端点端口
  • endpoint: 端点标识

示例:

fluxmq_endpoint_sessions_persistent{port="1883",endpoint="mqtt-1883"} 35

性能指标​

CPU 使用率​

指标名称: fluxmq_endpoint_cpu_usage_percent

描述: CPU 使用率百分比

标签:

  • port: 端点端口
  • endpoint: 端点标识

示例:

fluxmq_endpoint_cpu_usage_percent{port="1883",endpoint="mqtt-1883"} 15.5

内存使用量​

指标名称: fluxmq_endpoint_memory_usage_bytes

描述: 内存使用量（字节）

标签:

  • port: 端点端口
  • endpoint: 端点标识
  • type: 内存类型（heap, non_heap）

示例:

fluxmq_endpoint_memory_usage_bytes{port="1883",endpoint="mqtt-1883",type="heap"} 268435456

响应时间​

指标名称: fluxmq_endpoint_response_time_seconds

描述: 平均响应时间（秒）

标签:

  • port: 端点端口
  • endpoint: 端点标识
  • operation: 操作类型（connect, publish, subscribe）

示例:

fluxmq_endpoint_response_time_seconds{port="1883",endpoint="mqtt-1883",operation="connect"} 0.002

错误指标​

错误率​

指标名称: fluxmq_endpoint_errors_rate

描述: 每秒错误数

标签:

  • port: 端点端口
  • endpoint: 端点标识
  • error_type: 错误类型（auth_failed, acl_denied, protocol_error）

示例:

fluxmq_endpoint_errors_rate{port="1883",endpoint="mqtt-1883",error_type="auth_failed"} 0.1

连接错误​

指标名称: fluxmq_endpoint_connection_errors_total

描述: 累计连接错误数

标签:

  • port: 端点端口
  • endpoint: 端点标识
  • error_code: 错误代码

示例:

fluxmq_endpoint_connection_errors_total{port="1883",endpoint="mqtt-1883",error_code="CONNECTION_REFUSED"} 5

业务指标​

主题订阅数​

指标名称: fluxmq_endpoint_subscriptions_current

描述: 当前订阅数

标签:

  • port: 端点端口
  • endpoint: 端点标识

示例:

fluxmq_endpoint_subscriptions_current{port="1883",endpoint="mqtt-1883"} 120

主题发布数​

指标名称: fluxmq_endpoint_topics_published_total

描述: 累计发布主题数

标签:

  • port: 端点端口
  • endpoint: 端点标识

示例:

fluxmq_endpoint_topics_published_total{port="1883",endpoint="mqtt-1883"} 5000

监控配置​

Prometheus 配置​

在 prometheus.yml 中添加 FluxMQ 端点监控：

scrape_configs:
  - job_name: 'fluxmq-endpoints'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']
    metrics_path: '/api/endpoints/metrics'
    scrape_interval: 15s
    scrape_timeout: 10s

Grafana 仪表板​

创建 Grafana 仪表板监控端点指标：

{
  "dashboard": {
    "title": "FluxMQ Endpoints",
    "panels": [
      {
        "title": "Connection Count",
        "type": "stat",
        "targets": [
          {
            "expr": "fluxmq_endpoint_connections_current",
            "legendFormat": "{{endpoint}}"
          }
        ]
      },
      {
        "title": "Message Rate",
        "type": "graph",
        "targets": [
          {
            "expr": "rate(fluxmq_endpoint_messages_received_total[5m])",
            "legendFormat": "Received - {{endpoint}}"
          },
          {
            "expr": "rate(fluxmq_endpoint_messages_sent_total[5m])",
            "legendFormat": "Sent - {{endpoint}}"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

API 接口​

获取指标​

请求

GET /api/endpoints/metrics?port=1883&format=prometheus

响应

# HELP fluxmq_endpoint_connections_current Current connection count
# TYPE fluxmq_endpoint_connections_current gauge
fluxmq_endpoint_connections_current{port="1883",endpoint="mqtt-1883"} 45

# HELP fluxmq_endpoint_messages_received_rate Message receive rate
# TYPE fluxmq_endpoint_messages_received_rate gauge
fluxmq_endpoint_messages_received_rate{port="1883",endpoint="mqtt-1883"} 100.5

获取 JSON 格式指标​

请求

GET /api/endpoints/metrics?port=1883&format=json

响应

{
  "code": 200,
  "message": "Success",
  "data": {
    "port": 1883,
    "timestamp": "2024-02-15T10:45:00Z",
    "metrics": {
      "connections": {
        "current": 45,
        "max": 1000,
        "rate": 2.5,
        "total": 1250
      },
      "messages": {
        "received": 15000,
        "sent": 14800,
        "dropped": 5,
        "receivedRate": 100.5,
        "sentRate": 98.2
      },
      "sessions": {
        "current": 40,
        "max": 100,
        "persistent": 35
      },
      "performance": {
        "cpuUsage": 15.5,
        "memoryUsage": 268435456,
        "responseTime": 0.002
      },
      "errors": {
        "rate": 0.1,
        "authFailed": 2,
        "aclDenied": 1,
        "connectionErrors": 5
      }
    }
  }
}

告警规则​

Prometheus 告警规则​

groups:
  - name: fluxmq-endpoints
    rules:
      - alert: HighConnectionCount
        expr: fluxmq_endpoint_connections_current / fluxmq_endpoint_connections_max > 0.8
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "High connection count on endpoint {{ $labels.endpoint }}"
          description: "Connection count is {{ $value }}% of maximum"

      - alert: HighErrorRate
        expr: fluxmq_endpoint_errors_rate > 10
        for: 2m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "High error rate on endpoint {{ $labels.endpoint }}"
          description: "Error rate is {{ $value }} errors per second"

      - alert: HighMemoryUsage
        expr: fluxmq_endpoint_memory_usage_bytes > 1073741824  # 1GB
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "High memory usage on endpoint {{ $labels.endpoint }}"
          description: "Memory usage is {{ $value }} bytes"

监控最佳实践​

1. 关键指标监控​

  • 连接数: 监控当前连接数是否接近最大值
  • 消息速率: 监控消息处理能力是否满足需求
  • 错误率: 监控错误率是否在可接受范围内
  • 资源使用: 监控 CPU 和内存使用情况

2. 告警设置​

  • 设置合理的告警阈值
  • 避免告警风暴
  • 配置告警通知渠道
  • 定期审查告警规则

3. 性能优化​

  • 根据监控数据调整配置
  • 识别性能瓶颈
  • 优化资源使用
  • 预测容量需求

4. 故障排查​

  • 使用监控数据定位问题
  • 分析错误模式
  • 追踪性能变化
  • 制定应急预案

监控工具集成​

与 Prometheus 集成​

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'fluxmq'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']
    metrics_path: '/api/endpoints/metrics'
    scrape_interval: 15s

与 Grafana 集成​

{
  "datasource": {
    "type": "prometheus",
    "url": "http://localhost:9090",
    "access": "proxy"
  }
}

与 AlertManager 集成​

# alertmanager.yml
route:
  group_by: ['alertname']
  group_wait: 10s
  group_interval: 10s
  repeat_interval: 1h
  receiver: 'web.hook'
receivers:
- name: 'web.hook'
  webhook_configs:
  - url: 'http://127.0.0.1:5001/'