Ответ
Для мониторинга производительности и состояния конвейеров обработки данных (data pipelines) в Go, построенных, как правило, на каналах и горутинах, используются следующие ключевые метрики:
Пропускная способность (Throughput)
- Что это: Количество элементов (сообщений, задач), обрабатываемых за единицу времени (например, в секунду).
- Зачем: Показывает общую производительность системы.
- Пример расчета:
processedPerSecond := float64(totalProcessed) / time.Since(start).Seconds()
Задержка (Latency)
- Что это: Время, которое требуется на обработку одного элемента от входа в пайплайн до выхода из него.
- Зачем: Помогает выявить медленные этапы обработки.
- Пример расчета:
start := time.Now(); process(item); latency := time.Since(start)
Уровень ошибок (Error Rate)
- Что это: Процент операций, завершившихся ошибкой, от общего числа обработанных элементов.
- Зачем: Индикатор стабильности и надежности пайплайна.
- Пример расчета:
errorRate := float64(errorsCount) / float64(totalCount) * 100
Давление (Backpressure) / Глубина очереди
- Что это: Количество элементов, ожидающих обработки в буферизированном канале на каждом этапе.
- Зачем: Является важнейшим индикатором наличия "бутылочного горлышка". Если очередь на одном из этапов постоянно растет, значит, этот этап не справляется с нагрузкой.
- Пример расчета:
queueLength := len(pipelineChan)
Загрузка воркеров (Worker Utilization)
- Что это: Процент времени, в течение которого горутины-воркеры активны (выполняют работу), а не простаивают в ожидании данных.
- Зачем: Помогает понять, достаточно ли выделено ресурсов (горутин) для обработки нагрузки, или их слишком много.
Для сбора и визуализации этих метрик в продакшене обычно используют такие инструменты, как Prometheus (с клиентской библиотекой prometheus/client_golang) и OpenTelemetry. Для простых случаев можно использовать встроенный пакет expvar.