插件综述

插件说明

采集插件的代码，在代码的 inputs 目录，每个插件一个独立的目录，目录下包含采集代码、以及相关的监控大盘 JSON 文件（如有）和告警规则 JSON 文件（如有），Linux 相关的大盘和告警规则文件统一放到了 inputs/system 目录下（没有分散在 cpu、mem、disk 等采集器目录），方便使用。

插件的配置文件，放在conf目录，以input.打头，如conf/input.xxxx。每个配置文件都有详尽的注释，如果整不明白，就直接去看 inputs 目录下的对应采集器的代码，Go 的代码非常易读，比如某个配置不知道是做什么的，去采集器代码里搜索相关配置项，很容易就可以找到答案。

插件采集的指标默认都会添加一个前缀，比如 input.redis 采集的指标会以redis_ 开头, input.mysql 采集的指标会以mysql_开头。部分插件也支持自定义前缀，像 input.prometheus 和 input.exec 插件。 可以通过以下命令观察指标。

./categraf --test --inputs xxx 

自身指标

categraf 自身的基础指标 可以通过创建conf/input.self_metrics/self_metrics.toml配置文件开启。 开启后，categraf 会将自身的资源指标,包括 cpu/内存使用量、打开了多少文件描述符、使用了多少 groutine、threads、gc 信息等推送到 remote write backend，可以在 categraf 的监控大盘中查看。

开启pprof

kill -USR2 $(pidof categraf) # linux
创建空文件 conf/.pprof     # windows

开启 pprof 后，会有类似日志输出pprof started at http://127.0.0.1:12345/debug/pprof ，访问这个地址，可以看到 categraf 的 pprof 信息，包括 cpu、内存、goroutine、heap、thread 等信息。 接下来就是使用go tool进行分析了。

# 采样 30 秒并保存为 cpu.pprof
# 执行此命令后，curl 会阻塞 30 秒，直到采样完成
curl -o cpu.pprof "http://127.0.0.1:12345/debug/pprof/profile?seconds=30"

# 获取当前内存快照
curl -o heap.pprof "http://127.0.0.1:12345/debug/pprof/heap"

# 进阶：先触发 GC 再采样（数据更干净，反映真实在用内存）
curl -o heap.pprof "http://127.0.0.1:12345/debug/pprof/heap?gc=1"

# 获取所有协程的堆栈信息
curl -o goroutine.pprof "http://127.0.0.1:12345/debug/pprof/goroutine"

# 分析争用较热的互斥锁
curl -o mutex.pprof "http://127.0.0.1:12345/debug/pprof/mutex"

# 分析导致程序阻塞的原因
curl -o block.pprof "http://127.0.0.1:12345/debug/pprof/block"

# 分析系统线程的创建情况
curl -o threadcreate.pprof "http://127.0.0.1:12345/debug/pprof/threadcreate"

商业插件和功能增强

• 达梦DB
• tongRDS
• MooseFS
• IIS插件
• Pingmesh 插件
• 网络拨测插件
• sysinfo插件
• appdynamics插件(增强版)
• 阿里云插件（附带元数据和更丰富的namespace标签）
• snmp（光模块多指标 更多的转换功能和大盘）
• procstat(增强topN)
• meraki插件
• akamai
• cloudflare
• openstack
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• emqx
• 安卓设备采集
• agent自动升级功能
• 移动设备的api pushgateway
• web配置下发
• web配置即时调试
• 更简化易部署的全局配置