Golang如何监控网络流量？详细解析

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Golang监控网络流量核心是采集→解析→统计→可视化/告警四环节：通过读取/proc/net/文件实现无权限汇总监控，用gopacket抓包做协议级分析，结合/proc/PID/net/关联进程流量，并用Prometheus导出指标供Grafana展示。

用 Golang 监控网络流量，核心在于“采集 → 解析 → 统计 → 可视化/告警”四个环节。不依赖外部代理或系统级工具（如 ifconfig、nethogs），Golang 可通过系统接口 + 抓包库实现细粒度、进程级甚至协议级的流量观测。

直接读取系统网络统计文件

Linux 系统在 /proc/net/ 下暴露了丰富的实时网络状态，无需 root 权限即可读取：

• /proc/net/dev：汇总各网卡收发字节数、包数、错误数等，适合做整体带宽趋势监控
• /proc/net/snmp：TCP/UDP 协议栈统计（如连接建立次数、重传数、丢包率）
• /proc/net/netstat：更详细的 TCP 状态分布（如 TIME_WAIT 数量）

示例：每秒读取 eth0 的接收/发送字节数，计算瞬时速率：

func readNetDev() (rx, tx uint64, err error) {
  data, _ := os.ReadFile("/proc/net/dev")
  // 解析第2行起，跳过 header，匹配 "eth0:" 行
  // 第2列 = rx_bytes，第10列 = tx_bytes
  return rx, tx, nil
}

使用 gopacket 抓包分析真实流量

当需要按 IP、端口、协议（HTTP/DNS/TCP）甚至 payload 关键字做分类统计时，gopacket 是最常用方案：

• 用 pcap.OpenLive("eth0", 1600, false, 30*time.Second) 打开网卡
• 用 gopacket.NewPacketSource(handle, handle.LinkType()) 构建数据包流
• 循环解析每个包：ipLayer := packet.Layer(layers.LayerTypeIPv4)、tcpLayer := packet.Layer(layers.LayerTypeTCP)
• 统计目标：源IP、目的端口、包长、是否为 SYN/FIN、HTTP 方法等

注意：抓包需 root 权限，生产环境建议限制抓包长度（如 SnapLen=128）、过滤 BPF 表达式（如 "tcp port 80 or port 443"）以降低开销。

结合 /proc/PID/net/ 实现进程级流量归属

单纯抓包无法知道哪个进程发的包。Golang 可通过以下方式关联进程与连接：

• 遍历 /proc/[pid]/fd/ 中的 socket 文件，用 readlink 获取 inode 号
• 解析 /proc/net/tcp 和 /proc/net/udp，提取每个连接的 inode 字段
• 将 inode 与进程 fd 匹配，从而把流量归属到具体 PID 和可执行名

可封装成定时扫描任务，每 5 秒更新一次各进程的实时上行/下行速率，适合做轻量级 nettop 类工具。

导出指标供 Prometheus 监控

把流量数据变成可观测指标，推荐用 prometheus/client_golang 暴露：

• 定义 Gauge 指标：net_bytes_total{direction="rx",interface="eth0"}、net_process_bytes{pid="1234",comm="nginx"}
• 在 HTTP handler 中调用 metricsVec.WithLabelValues(...).Set(value)
• 注册 http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())

Prometheus 抓取后，就能在 Grafana 中画出带进程标签的流量热力图、TOP N 流量进程排行等。

基本上就这些。不需要复杂框架，几段 Go 代码就能搭出从网卡到进程的全链路流量监控能力。

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