对于一名终日奋斗在业务最前线的后端工程师来说，监控打点服务就像是全视之眼，时刻监督着线上数据，并且在故障发生时为工程师们提供诊断信息。
监控打点服务收集的数据在我看来主要可以分为两类，一类是非业务类数据，一类是业务类数据。一般来说，运维工程师会对非业务类的数据比较关注，如线上服务器CPU负载，内存使用量等；而对于业务团队的后端工程师来说，则更为关注业务类的数据，比如说对于一个负责红包开发的业务团队，就会比较关注红包发放API的QPS，一旦红包发放的QPS相比往日异常，则可能线上出现了业务逻辑上的异常。
说到红包，就顺便说个笑话吧，有一天早上饿了么负责红包业务的工程师收到oncall，线上发红包API的QPS相比往日增加了一倍，怀疑是昨晚的发布导致了红包的异常发放。工程师们仔细地review了代码，发现昨晚发布的代码确实没有问题，半小时后，他们终于发现了原因：美团外卖的服务器挂了😊。
扯回正题，监控打点服务还有一个非常重要的报警功能，一旦某个数据指标达到工程师的阀门值，则通过邮件，短信，钉钉等方法通知工程师。
其实监控打点服务在当今业界已经有很多成熟开源的方案，我现在要实现的只不过是再造一次轮子罢了，但是既然要造轮子，总得清楚这个轮子的结构和功能。那么首先来谈谈，实现一个监控打点服务需要哪些组件。
监控打点服务，主要分为三个组件，分别是Client，Server，Backend：
- Client可以视为C/S架构中的C，通常作为SOA框架中的一个组件实现，不同的SOA服务通过Client发送打点数据。
- Server则可以视为C/S架构中的S，负责收集来自不同服务的打点数据，定期将数据发送到Backend。
- Backend可以视为存储磁盘，存储打点数据并提供查询功能，通常实现为一个时序数据库。
接下来我将会通过Python实现Client组件和Server组件，读者只需具有基本的Python基础和后端服务概念即可。
组件关系
Client组件通过StatsD协议与Server进行沟通，Server则根据Backend的沟通协议，定时将收集到的数据存储到Backend之中。
在了解了三个组件的关系以后，下面来逐一分析每个组件需要实现的具体功能。
Client组件
指标函数
Client组件既然是面向广大后端工程师提供打点服务，那么最重要的莫过于提供打点的指标函数了，StatsD协议中提供了四种比较常见的指标函数：
- counter：counter函数就是最常见的计数器操作，对某一个key的value进行增加或者减少。
- timer：timer函数主要用于表示一个时间段内的数据变化，比如在一段时间内的最大值，最小值，平均值。
- gauge：gauge函数与counter函数类似，但是Server会对gauge指标函数的数据进行特殊处理，在存储数据到Backend时不会重置gauge指标函数的数据。
- set：set函数的概念类似于Python中的set概念，Server会收集通过set指标函数的unique key，形成一个集合。
之前提到Server会定时将数据存储到Backend中，其中counter，timer，set指标函数相关的数据在发送以后都会重置数据，而gauge指标函数相关的数据则会保留。
两个协议
Client与Server之间的沟通需要两个协议，一个是TCP／IP层的协议，一个是文本协议。
TCP／IP层的协议只有两个选择：选择TCP还是UDP，TCP主要用于一些对数据准确性比较重要的场景，比如一天只会发送一次的打点数据；而UDP则适用于短时间内发送大量数据的场景，对于性能也比较友好。
文本协议则选择StatsD协议，协议的规范非常简单：
1 | <key>:value|type[|@sample_rate] |
这里解释一下sample_rate的概念，sample_rate是介于0到1之间的一位小数，假设sample_rate设置为0.1，那么对于同一个key，10次之中大概只会有一次数据会被真正发送到Server中，当Server知道sample_rate为0.1时，就会自动将value乘上10。通过这种抽样的方法，虽然降低了打点数据的准确率，但是进一步提高了数据传输性能。
Server 组件
Server组件主要负责收集Client的数据，并将数据定时flush到Backend中。
基本功能
- Server需要常驻于程序后台，因此将被实现为守护进程，由init进程管理。
- Server需要根据StatsD协议解析外部的数据，并将数据存储于内存的数据结构中。
- Server需要实现一个定时器，将数据定时flush到Backend中，可选的定时器模型如多线程模型（threading.Timer），协程模型（gevent）等。
- Server需要对接多个Backend，因此需要将Backend的一些基本操作抽象出来。
- Server启动时需要从命令行中读取很多的配置参数，一般来说Python的argparse库足以应付大多数的情况，但是这一回我选择使用更为优雅的click，写法则可以参考Gunicorn中settings meta写法。
协议交互
Server除了通过StatsD协议与Client进行交互以外，Server还要规定协议与Backend进行交互，以Graphite作为Backend为例，能与Graphite沟通的协议有纯文本的HTTP协议，Python的Pickle协议，AMQP协议等。
Backend组件
Backend通常使用开源的分布式时序数据库，在本系列教程中并不会实现，但是有兴趣的同学可以参考graphite的whisper组件，是一个通过Python实现的800多行的时序数据库，这规模大小实在是很有让人一探究竟的冲动。