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Profile4个步骤

1. 解压kafka消息
2. 初始化性能事件，分析事件
3. 将数据写入kafka
4. Run 开始执行各stage handler
   1. 上报耗时到otel-collector
   2. 。。。

go">// ConsumerDispatchHandler consumer
//
//	@param msg *sarama.ConsumerMessage
//	@param consumer *databus.KafkaConsumer
//	@return err error
//	@author honeygong
func ConsumerDispatchHandler(msg *kafka.Message, consumer *kc.Consumer) (err error) {
	ctx, err := _consumer.NewProfileContext(msg, consumer, 1*time.Minute)
	if err != nil {
		return
	}
	ctx.AddBaseHandler(ctx.UnpackKafkaMessage, "", true)
	ctx.AddBaseHandler(ctx.InitPerformanceEvent, "", true).AddBaseHandler(ctx.AnalyzeEvent, "", true)
	ctx.AddBaseHandler(ctx.WriteKafka, "", true)
	ctx.Run()
	return
}

性能事件

1. crash

   go">// Crash performance event crash
   //
   //	@author kevineluo
   //	@update 2023-07-05 07:46:11
   type Crash struct {
   	// upload fields
   	MemoryFreeBytes  int64  `json:"memory_free"`
   	MemoryMaxBytes   int64  `json:"memory_max"`
   	MemoryTotalBytes int64  `json:"memory_total"`
   	RemainDiskBytes  int64  `json:"remain_disk"`
   	CrashedThread    string `json:"crashed_thread"`
   	CrashType        string `json:"crash_type"`
   	LoseData         string `json:"lose_data"`
   	RepeatOccur      string `json:"repeat_occur"`
   
   	// analysis fields(produced by profile)
   	MemoryUsage float64 `json:"memory_usage"`
   	CrashDegree float64 `json:"crash_degree"`
   }
   

2. lag

   // Lag performance event lag
   //
   //	@author kevineluo
   //	@update 2023-07-05 07:24:12
   type Lag struct {
   	// upload fields
   	TimeCost         int64  `json:"time_cost"`
   	Stage            string `json:"stage"`
   	ProcessName      string `json:"process_name"`
   	Type             string `json:"type"`
   	FunctionTimeCost int64  `json:"function_time_cost"`
   	Range0           int64  `json:"range_0"`
   	Range1           int64  `json:"range_1"`
   	Range2_4         int64  `json:"range_2_4"`
   	Range4_8         int64  `json:"range_4_8"`
   	Range8_16        int64  `json:"range_8_16"`
   	Range16Inf       int64  `json:"range_16_inf"`
   	DropCollectMS    int64  `json:"drop_collect_ms"`
   	DropCount        int64  `json:"drop_count"`
   
   	// analysis fields(produced by profile)
   	MainFuncPercent float64 `json:"main_func_percent"`
   	Fluency         float64 `json:"fluency"`
   	FPS             float64 `json:"fps"`
   }
   

ProfileContext维护Events

SLI ：监控的指标目标

Venus：数据上报时延、成功率

Profile：数据的完整率、健康率、数据上报的处理时间延迟、成功率

Coding项目管理

项目待办、进度、需求、文档管理

待办：

1. 阅读代码
2. 分配任务
3. 设计SLI

**提供：**2台服务器和CK