当前位置:首页 > 文章列表 > Golang > Go问答 > Beego 和 Newrelic 集成问题

Beego 和 Newrelic 集成问题

来源:stackoverflow 2024-04-29 11:36:34 0浏览 收藏

今日不肯埋头,明日何以抬头!每日一句努力自己的话哈哈~哈喽,今天我将给大家带来一篇《Beego 和 Newrelic 集成问题》,主要内容是讲解等等,感兴趣的朋友可以收藏或者有更好的建议在评论提出,我都会认真看的!大家一起进步,一起学习!

问题内容

我正在使用 beego (https://beego.me) 在 go 中创建一个 web 应用程序。

我需要捕获 newrelic 中的应用程序监控和计量指标,并能够查看 newrelic 中的所有事务。

我已遵循此文档,并使用 beego gorelic 在我的代码中初始化 newrelic 代理。

这是我的 router.go 类 -

import (
    "github.com/astaxie/beego"
    "github.com/yvasiyarov/beego_gorelic"
)

func init() {
    beego_gorelic.initnewrelicagent()
    beego.router("path", &controller{}, "functionname") // code broken intentionally
}

在我的 app.conf 中,我提供了 newrelic 许可证密钥和应用程序名称,如下所示:

newreliclicense = "key"
newrelicappname = "app name"

当我在 dev 模式下运行应用程序时,我能够看到正在打印的指标,如下所示:

send data:{
    "agent": {
        "host": "localhost",
        "version": "0.0.6",
        "pid": 13942
    },
    "components": [
        {
            "name": "name",
            "guid": "com.github.yvasiyarov.gorelic",
            "duration": 60,
            "metrics": {
                "component/runtime/gc/gctime/max[nanoseconds]": 0,
                "component/runtime/gc/gctime/mean[nanoseconds]": 0,
                "component/runtime/gc/gctime/min[nanoseconds]": 0,
                "component/runtime/gc/gctime/percentile95[nanoseconds]": 0,
                "component/runtime/gc/numberofgccalls[calls]": 0,
                "component/runtime/gc/pausetotaltime[nanoseconds]": 0,
                "component/runtime/general/nocgocalls[calls]": 1,
                "component/runtime/general/nogoroutines[goroutines]": 6,
                "component/runtime/memory/inuse/heap[bytes]": 538368,
                "component/runtime/memory/inuse/mcacheinuse[bytes]": 13888,
                "component/runtime/memory/inuse/mspaninuse[bytes]": 13192,
                "component/runtime/memory/inuse/stack[bytes]": 360448,
                "component/runtime/memory/inuse/total[bytes]": 538368,
                "component/runtime/memory/operations/nofrees[frees]": 128,
                "component/runtime/memory/operations/nomallocs[mallocs]": 2903,
                "component/runtime/memory/operations/nopointerlookups[lookups]": 0,
                "component/runtime/memory/sysmem/buckhash[bytes]": 3078,
                "component/runtime/memory/sysmem/heap[bytes]": 66748416,
                "component/runtime/memory/sysmem/mcache[bytes]": 16384,
                "component/runtime/memory/sysmem/mspan[bytes]": 16384,
                "component/runtime/memory/sysmem/stack[bytes]": 360448,
                "component/runtime/memory/sysmem/total[bytes]": 69928960,
                "component/http/responsetime/max[ms]": 0,
                "component/http/responsetime/mean[ms]": 0,
                "component/http/responsetime/min[ms]": 0,
                "component/http/responsetime/percentile75[ms]": 0,
                "component/http/responsetime/percentile90[ms]": 0,
                "component/http/responsetime/percentile95[ms]": 0,
                "component/http/throughput/1minute[rps]": 0,
                "component/http/throughput/ratemean[rps]": 0
            }
        }
    ],
    "url": "https://platform-api.newrelic.com/platform/v1/metrics"
}

这告诉我新的遗迹代理已启动并正在捕获数据。

除此之外,我没有编写任何其他代码来将 newrelic 集成到我的代码中。

这些指标没有通过这些设置和设置报告给 newrelic,而且我无法找到更好的文档来解决这个问题。

我错过了什么?

此外,还有其他方法可以将 newrelic 集成到 beego 应用程序中吗?

附注我没有使用beego filters作为预处理器,而是在控制器中使用prepare方法来预处理请求。然而,这个库似乎在 beego 框架中添加了 2 个过滤器,如下所示:

beego.insertfilter("*", beego.beforerouter, initnewrelictimer, false)
    beego.insertfilter("*", beego.finishrouter, reportmetricstonewrelic, false)

其他日志:

2020/01/09 20:13:29 Init GC metrics collection. Poll interval 10 seconds.
2020/01/09 20:13:29 Init memory allocator metrics collection. Poll interval 60 seconds.
2020/01/09 20:13:29 Init HTTP metrics collection.
2020/01/09 20:13:29 [I] [gorelic.go:71] NewRelic agent started 
2020/01/09 20:13:29 Can not get metrica: Runtime/System/Threads, got error:this metrica was not implemented yet for darwin
2020/01/09 20:13:29 Can not get metrica: Runtime/System/FDSize, got error:this metrica was not implemented yet for darwin
2020/01/09 20:13:29 Can not get metrica: Runtime/System/Memory/VmPeakSize, got error:this metrica was not implemented yet for darwin
2020/01/09 20:13:29 Can not get metrica: Runtime/System/Memory/VmCurrent, got error:this metrica was not implemented yet for darwin
2020/01/09 20:13:29 Can not get metrica: Runtime/System/Memory/RssPeak, got error:this metrica was not implemented yet for darwin
2020/01/09 20:13:29 Can not get metrica: Runtime/System/Memory/RssCurrent, got error:this metrica was not implemented yet for darwin
2020/01/09 20:13:29 Send data:{
    "agent": {
        "host": "localhost",
        "version": "0.0.6",
        "pid": 14931
    },
    "components": [
        {
            "name": "App Name",
            "guid": "com.github.yvasiyarov.GoRelic",
            "duration": 60,
            "metrics": {
                "Component/Runtime/GC/GCTime/Max[nanoseconds]": 0,
                "Component/Runtime/GC/GCTime/Mean[nanoseconds]": 0,
                "Component/Runtime/GC/GCTime/Min[nanoseconds]": 0,
                "Component/Runtime/GC/GCTime/Percentile95[nanoseconds]": 0,
                "Component/Runtime/GC/NumberOfGCCalls[calls]": 0,
                "Component/Runtime/GC/PauseTotalTime[nanoseconds]": 0,
                "Component/Runtime/General/NOCgoCalls[calls]": 1,
                "Component/Runtime/General/NOGoroutines[goroutines]": 8,
                "Component/Runtime/Memory/InUse/Heap[bytes]": 591616,
                "Component/Runtime/Memory/InUse/MCacheInuse[bytes]": 13888,
                "Component/Runtime/Memory/InUse/MSpanInuse[bytes]": 16592,
                "Component/Runtime/Memory/InUse/Stack[bytes]": 393216,
                "Component/Runtime/Memory/InUse/Total[bytes]": 591616,
                "Component/Runtime/Memory/Operations/NoFrees[frees]": 132,
                "Component/Runtime/Memory/Operations/NoMallocs[mallocs]": 2988,
                "Component/Runtime/Memory/Operations/NoPointerLookups[lookups]": 0,
                "Component/Runtime/Memory/SysMem/BuckHash[bytes]": 3078,
                "Component/Runtime/Memory/SysMem/Heap[bytes]": 66715648,
                "Component/Runtime/Memory/SysMem/MCache[bytes]": 16384,
                "Component/Runtime/Memory/SysMem/MSpan[bytes]": 32768,
                "Component/Runtime/Memory/SysMem/Stack[bytes]": 393216,
                "Component/Runtime/Memory/SysMem/Total[bytes]": 69928960,
                "Component/http/responseTime/max[ms]": 0,
                "Component/http/responseTime/mean[ms]": 0,
                "Component/http/responseTime/min[ms]": 0,
                "Component/http/responseTime/percentile75[ms]": 0,
                "Component/http/responseTime/percentile90[ms]": 0,
                "Component/http/responseTime/percentile95[ms]": 0,
                "Component/http/throughput/1minute[rps]": 0,
                "Component/http/throughput/rateMean[rps]": 0
            }
        }
    ],
    "URL": "https://platform-api.newrelic.com/platform/v1/metrics"
}

这可能是问题所在吗?我该如何解决这个问题?


解决方案


我正在回答我自己的问题,因为我相信我已经找到了一种方法,并且它也可能对其他人有帮助 - 显然这只是更努力地寻找现有插件的问题。我发现这个插件:https://github.com/sergeylanzman/newrelic_beego 正是我所需要的。

如果我们观察代码,作者创建了 3 个方法 -

  1. 开始交易
  2. 名称交易
  3. 结束交易

并将它们作为过滤器插入 beego 环境中。在底层,作者使用了官方的 newrelic go agent (https://github.com/newrelic/go-agent),并使用 transactions 来报告 apm 数据。

这里是来自插件的示例代码,它注册了 3 个过滤器 -

beego.InsertFilter("*", beego.BeforeRouter, StartTransaction, false)
    beego.InsertFilter("*", beego.AfterExec, NameTransaction, false)
    beego.InsertFilter("*", beego.FinishRouter, EndTransaction, false)
    beego.Info("NewRelic agent start")

它使用 beego 的 context 结构来跟踪跨函数的交易数据(如 context 文档中所述)

随着我们的进展,我将继续对此进行更多探索,并添加对外部调用、数据库调用和分布式跟踪的跟踪,但这解决了我的问题。

附注我已经停止使用之前使用的插件,因为这个包还会向 newrelic 报告 go 运行时统计信息,从而使其他插件过时(个人意见:))

到这里,我们也就讲完了《Beego 和 Newrelic 集成问题》的内容了。个人认为,基础知识的学习和巩固,是为了更好的将其运用到项目中,欢迎关注golang学习网公众号,带你了解更多关于的知识点!

版本声明
本文转载于:stackoverflow 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
《火星救援》同作者科幻小说《挽救计划》改编电影 2026 年上映,“高司令”主演《火星救援》同作者科幻小说《挽救计划》改编电影 2026 年上映,“高司令”主演
上一篇
《火星救援》同作者科幻小说《挽救计划》改编电影 2026 年上映,“高司令”主演
Java 函数的最新趋势和最佳实践有哪些?
下一篇
Java 函数的最新趋势和最佳实践有哪些?
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    542次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    508次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    497次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    484次学习
查看更多
AI推荐
  • 笔灵AI生成答辩PPT:高效制作学术与职场PPT的利器
    笔灵AI生成答辩PPT
    探索笔灵AI生成答辩PPT的强大功能,快速制作高质量答辩PPT。精准内容提取、多样模板匹配、数据可视化、配套自述稿生成,让您的学术和职场展示更加专业与高效。
    13次使用
  • 知网AIGC检测服务系统:精准识别学术文本中的AI生成内容
    知网AIGC检测服务系统
    知网AIGC检测服务系统,专注于检测学术文本中的疑似AI生成内容。依托知网海量高质量文献资源,结合先进的“知识增强AIGC检测技术”,系统能够从语言模式和语义逻辑两方面精准识别AI生成内容,适用于学术研究、教育和企业领域,确保文本的真实性和原创性。
    22次使用
  • AIGC检测服务:AIbiye助力确保论文原创性
    AIGC检测-Aibiye
    AIbiye官网推出的AIGC检测服务,专注于检测ChatGPT、Gemini、Claude等AIGC工具生成的文本,帮助用户确保论文的原创性和学术规范。支持txt和doc(x)格式,检测范围为论文正文,提供高准确性和便捷的用户体验。
    30次使用
  • 易笔AI论文平台:快速生成高质量学术论文的利器
    易笔AI论文
    易笔AI论文平台提供自动写作、格式校对、查重检测等功能,支持多种学术领域的论文生成。价格优惠,界面友好,操作简便,适用于学术研究者、学生及论文辅导机构。
    38次使用
  • 笔启AI论文写作平台:多类型论文生成与多语言支持
    笔启AI论文写作平台
    笔启AI论文写作平台提供多类型论文生成服务,支持多语言写作,满足学术研究者、学生和职场人士的需求。平台采用AI 4.0版本,确保论文质量和原创性,并提供查重保障和隐私保护。
    35次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议隐私政策
返回登录
  • 重置密码