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# Day 30 Pt.2 | 探针 Agent 开发
> 使用 Go 实现轻量级、跨平台的系统监控探针
**实战阶段 II**：大脑（Master）已经就绪，现在我们需要编写派往各处的“斥候”——**Agent**。这个 Go 程序将运行在业务服务器上。它必须满足运维的三大铁律：**占用低**（不能干扰业务）、**零依赖**（部署时不许安装 Runtime）、**自愈强**（Master 挂了不能崩）。
## 学习内容 (30 mins)
**如何获取 CPU 使用率？**
* **Linux 原理**: 读取 `/proc/stat` 文件，计算时间片差值。
* **Go 原理**: 我们不需要自己解析文件。`gopsutil` 库封装了底层系统调用 (syscall)，能跨平台（Linux/Windows/Mac）一致地获取信息。
* **注意事项**: 获取 CPU 使用率需要**采样时间**。比如采样 1 秒，意味着函数会阻塞 1 秒来计算这一秒内的平均负载。
**为什么不用 net/http 标准库？**
* **标准库**: 功能太基础，设置超时、重试、JSON 序列化都要自己写很多代码。
* **Resty**: 类似 Python 的 Requests 库。它内置了 **Automatic Retries** (自动重试) 和 **Connection Pooling** (连接池)，这对 Agent 这种需要长期运行的网络程序至关重要。
**DevOps 的魔法**
* **场景**: 你在 Mac 上开发，但生产服务器是 Linux，甚至还有几台 Windows。
* **做法**: 只需要在编译时指定 `GOOS=linux` 和 `GOARCH=amd64`。
* **结果**: Go 编译器会直接生成目标平台机器码。这也是 Go 在运维领域吊打 Python 的核心原因——**分发极其容易**。
***
## 开发任务 (90 mins)
确保你已经初始化了 Go 项目并拉取了库。
```bash Terminal theme={null}
mkdir -p ~/final-project/agent && cd ~/final-project/agent
# 1. 初始化模块
go mod init github.com/akria/monitor-agent
# 2. 获取系统信息采集库
go get github.com/shirou/gopsutil/v3
# 3. 获取 HTTP 客户端库
go get github.com/go-resty/resty/v2
```
单文件 `main.go` 搞定一切。我们将结构体定义、采集逻辑、上报逻辑写在一起。
```go agent/main.go theme={null}
package main
import (
"fmt"
"os"
"time"
"github.com/go-resty/resty/v2"
"github.com/shirou/gopsutil/v3/cpu"
"github.com/shirou/gopsutil/v3/disk"
"github.com/shirou/gopsutil/v3/mem"
)
// Data Model: 必须与 Python Master 的 Pydantic Schema 一致
// json tag 指定了序列化后的字段名
type MetricPayload struct {
Hostname string `json:"hostname"`
IP string `json:"ip"`
CPU float64 `json:"cpu"`
Mem float64 `json:"mem"`
Disk float64 `json:"disk"`
}
// 配置常量
const MasterURL = "http://127.0.0.1:8000/api/v1/report"
// CollectAndReport 执行一次完整的 "采集 -> 上报" 流程
func CollectAndReport(client *resty.Client) {
// --- 1. 采集阶段 ---
host, _ := os.Hostname()
// CPU: 采样 1秒。注意这会阻塞当前协程 1秒
// 返回的是一个 slice，因为可能是多核，我们取第一个(总平均)
cpuPercent, _ := cpu.Percent(1*time.Second, false)
// Mem & Disk
memStats, _ := mem.VirtualMemory()
diskStats, _ := disk.Usage("/") // 采集根分区
// --- 2. 组装阶段 ---
payload := MetricPayload{
Hostname: host,
IP: "192.168.1.10", // 暂写死，拓展任务里教怎么获取
CPU: cpuPercent[0],
Mem: memStats.UsedPercent,
Disk: diskStats.UsedPercent,
}
// --- 3. 上报阶段 ---
fmt.Printf("📤 Reporting: %+v ... ", payload)
// Chain API 调用风格
resp, err := client.R().
SetBody(payload).
Post(MasterURL)
if err != nil {
fmt.Printf("❌ Failed: %v\n", err)
return
}
// 检查业务状态码
if resp.StatusCode() == 201 {
fmt.Println("✅ Sent.")
} else {
fmt.Printf("⚠️ Server Error: %s\n", resp.Status())
}
}
func main() {
fmt.Println("🚀 Agent version 1.0.0 is running...")
// 1. 初始化 HTTP Client (复用连接池)
client := resty.New()
client.SetTimeout(2 * time.Second) // 务必设置超时，防止卡死
client.SetRetryCount(3) // 自动重试 3 次
// 2. 立即执行一次 (启动时自检)
CollectAndReport(client)
// 3. 启动定时器 (Ticker)
// 类似于 Python 的 while True + sleep，但更精准
ticker := time.NewTicker(5 * time.Second)
// 4. 阻塞主线程，不断响应 Ticker 事件
for range ticker.C {
CollectAndReport(client)
}
}
```
**代码解释**：
* **`cpu.Percent(1*time.Second, false)`**：采样 1 秒计算 CPU 使用率，会阻塞 1 秒
* **`resty.New()`**：创建 HTTP 客户端，支持连接池和自动重试
* **`time.NewTicker(5 * time.Second)`**：定时器，每 5 秒触发一次
* **`for range ticker.C`**：阻塞主线程，响应定时器事件
**Agent 的设计哲学**：
* **轻量级**：资源占用小，不影响业务
* **自愈能力**：Master 挂了不崩溃，自动重试
* **零依赖**：编译后是单个二进制，无需运行时
**验证步骤**:
1. **启动 Master**: 确保 Pt.1 开发的 Master 服务正在运行
2. **运行 Agent**: `go run main.go`
3. **观察终端**:
* Agent 端显示: `📤 Reporting... ✅ Sent.`
* Master 端显示: `POST /api/v1/report 201`
4. **断在 Master**: 关掉 Master 服务。Agent 应该报错 `Connection Refused`，但**不会崩溃退出**，而是等待下一次 Ticker。这就是健壮性
5. **恢复 Master**: 重新启动 Master，Agent 应该自动恢复上报
**常见错误**：
* ❌ **CPU 始终为 0**: 因为 `cpu.Percent(0, false)` 没给采样时间。必须给 `1*time.Second` 或更多。
* ❌ **Panic: index out of range**: 如果系统极度繁忙导致获取不到 CPU 数据，`cpuPercent` 可能是空的。生产代码需要 check `len(cpuPercent) > 0`。
假设公司的服务器是 Linux 的。
```bash Compile theme={null}
# 编译成 Linux 64位 可执行文件
# CGO_ENABLED=0: 禁用 CGO，确保生成纯静态二进制，不依赖系统 libc
CGO_ENABLED=0 GOOS=linux GOARCH=amd64 go build -o monitor_agent_linux main.go
# 检查产物
ls -lh monitor_agent_linux
# 你会发现它只有 7-10MB 左右
```
***
## 拓展任务 (30 mins)
**任务**：目前 `MasterURL` 是写死的。
**挑战**：改造代码，优先读取环境变量 `MASTER_URL`。如果没有环境变量，再读取同目录下 `config.json` 文件。这是标准的云原生应用配置加载顺序。
**任务**：如何获取机器的真实 Outbound IP？
**提示**：不要遍历网卡（可能会拿到虚拟 IP）。
```go theme={null}
// 原理：假装要连 Google DNS，看系统给分配了哪个本地 IP
conn, _ := net.Dial("udp", "8.8.8.8:80")
defer conn.Close()
localAddr := conn.LocalAddr().(*net.UDPAddr)
return localAddr.IP.String()
```
***
## 今日产出物
* `monitor_agent_linux` - 可直接 scp 到服务器运行的二进制文件
* `main.go` - 具备重试和超时控制的 Agent 源码
***
## 参考代码
GitHub 完整代码仓库
Go 最流行的 HTTP 客户端库
***
## 实际应用场景
* 在 K8s 中，Agent 也可以作为 Sidecar 容器和业务容器跑在一个 Pod 里。
* 虽然 Agent 是 Go 写的二进制，但依然可以封装进极小的 Docker 镜像（使用 `scratch` 或 `alpine` 基础镜像）。
**Next Step**: 左手 Python Master，右手 Go Agent。现在，我们要把它们装进 Docker 容器里，完成**终极交付 (Pt.3)**。
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Day 30 | Pt.1 后端服务开发
Day 30 | Pt.3 毕业交付与总结