# 07 — 可观测性

> **一句话概括**：35 个 Prometheus 指标 + 3 个 Grafana 仪表盘 + 10 条告警规则，覆盖全栈，让系统运行状态一目了然。

---

```mermaid
flowchart LR
    A["🌐 Request"] --> B["📊 Metrics<br/>Middleware"]
    B --> C["⚙️ Application<br/>Logic"]
    C --> D["📈 Prometheus<br/>Scrape"]
    D --> E["📉 Grafana<br/>Dashboard"]
    D --> F["🚨 AlertManager<br/>Notify"]

    style A fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2
    style B fill:#fff3e0,stroke:#f57c00
    style C fill:#e8f5e9,stroke:#388e3c
    style D fill:#fce4ec,stroke:#c62828
    style E fill:#e8eaf6,stroke:#303f9f
    style F fill:#ffebee,stroke:#b71c1c
```

---

## 📐 指标体系总览

Gen2D 遵循 Prometheus 命名最佳实践，所有指标使用 `gen2d_` 前缀，共 **35 个指标**，分为 **6 大组**：

| 组 | 指标数 | 采集方式 | 侵入性 |
|:--:|:------:|---------|:------:|
| HTTP 层 | 5 | Gin 中间件自动采集 | 零侵入 |
| 限流层 | 2 | 限流中间件自动采集 | 零侵入 |
| 队列层 | 5 | 队列实现内部埋点 | 低 |
| 协程池层 | 6 | 池内部埋点 | 低 |
| Pipeline 层 | 5 | 管线节点回调 | 低 |
| 基础设施层 | 5 | 连接状态监控 | 低 |

---

## 📊 五大指标组详解

### 1️⃣ HTTP 层指标

Gin 中间件自动采集，**零业务代码侵入**。

| 指标名 | 类型 | 标签 | 说明 |
|--------|------|------|------|
| `gen2d_http_requests_total` | Counter | method, path, status | 请求总量 |
| `gen2d_http_request_duration_seconds` | Histogram | method, path | 请求延迟分布 |
| `gen2d_http_request_size_bytes` | Histogram | method, path | 请求体大小 |
| `gen2d_http_response_size_bytes` | Histogram | method, path | 响应体大小 |
| `gen2d_http_requests_in_flight` | Gauge | — | 当前并发请求数 |

> 💡 **FullPath() 的关键作用**：使用路由模板 `/api/v1/tasks/:taskId` 而非实际路径 `/api/v1/tasks/abc123`，避免高基数标签导致 Prometheus 内存爆炸。

### 2️⃣ 限流层指标

| 指标名 | 类型 | 标签 | 说明 |
|--------|------|------|------|
| `gen2d_ratelimit_requests_total` | Counter | scope, endpoint, result | 限流决策总量 |
| `gen2d_ratelimit_remaining_tokens` | Gauge | scope, endpoint | 剩余令牌数 |

- `scope`：`user` / `global`
- `result`：`allowed` / `denied`

### 3️⃣ 任务队列层指标

| 指标名 | 类型 | 标签 | 说明 |
|--------|------|------|------|
| `gen2d_queue_depth` | Gauge | driver | 当前队列积压深度 |
| `gen2d_queue_submitted_total` | Counter | driver | 入队总量 |
| `gen2d_queue_consumed_total` | Counter | driver | 出队总量 |
| `gen2d_queue_submit_duration_seconds` | Histogram | driver | 入队耗时 |
| `gen2d_queue_errors_total` | Counter | driver, error_type | 队列错误总量 |

- `driver`：`memory` / `rabbitmq`

### 4️⃣ 协程池层指标

| 指标名 | 类型 | 标签 | 说明 |
|--------|------|------|------|
| `gen2d_pool_active_workers` | Gauge | — | 活跃 worker 数 |
| `gen2d_pool_queued_tasks` | Gauge | — | 池内排队任务数 |
| `gen2d_pool_submitted_total` | Counter | — | 提交到池的任务总量 |
| `gen2d_pool_completed_total` | CounterVec | result | 完成的任务总量 |
| `gen2d_pool_rejected_total` | Counter | — | 被拒绝的任务 |
| `gen2d_pool_task_duration_seconds` | Histogram | — | 任务执行耗时 |

### 5️⃣ Pipeline 业务层指标

| 指标名 | 类型 | 标签 | 说明 |
|--------|------|------|------|
| `gen2d_pipeline_total` | CounterVec | status | Pipeline 执行总量 |
| `gen2d_pipeline_duration_seconds` | HistogramVec | status | 端到端耗时 |
| `gen2d_pipeline_stage_duration_seconds` | HistogramVec | stage | 各阶段耗时 |
| `gen2d_pipeline_retries_total` | CounterVec | stage | 各阶段重试次数 |
| `gen2d_pipeline_tasks_active` | Gauge | — | 当前执行中的 Pipeline 数 |

> 🔍 **stage_duration 定位瓶颈**：通过 `stage` 标签（如 `asset_generator`、`quality_check`）可以精确定位哪个阶段是性能瓶颈。

### 6️⃣ 基础设施层指标

| 指标名 | 类型 | 标签 | 说明 |
|--------|------|------|------|
| `gen2d_redis_operations_total` | CounterVec | op, result | Redis 操作总量 |
| `gen2d_redis_operation_duration_seconds` | HistogramVec | op | Redis 操作延迟 |
| `gen2d_redis_connection_pool_size` | Gauge | — | Redis 连接池大小 |
| `gen2d_rabbitmq_connection_status` | Gauge | — | RabbitMQ 连接状态 |
| `gen2d_rabbitmq_reconnect_total` | Counter | — | RabbitMQ 重连次数 |

---

## 🔧 中间件集成

### Metrics 中间件工作流程

```go
func Metrics() gin.HandlerFunc {
    return func(c *gin.Context) {
        path := c.FullPath()           // 路由模板，避免高基数
        HTTPRequestsInFlight.Inc()     // 进入时 +1
        defer HTTPRequestsInFlight.Dec() // 离开时 -1

        reqSize := c.Request.ContentLength  // 请求体大小 before
        c.Next()                            // 执行后续链
        elapsed := time.Since(start)        // 耗时 after
        HTTPRequestsTotal.WithLabelValues(...).Inc()
    }
}
```

**关键设计**：
- `in_flight` 使用 `defer` 保证异常退出也能正确递减
- 请求体大小在 `c.Next()` 之前采集（此时 Content-Length 已知）
- 响应体大小在 `c.Next()` 之后采集（此时 Writer 已写入）

---

## 📉 Grafana 仪表盘

| 仪表盘 | 用途 | 关键面板 |
|--------|------|---------|
| **Overview** | 全局概览 | 请求量、错误率、延迟 P50/P95/P99、活跃连接 |
| **Pipeline** | 管线监控 | 成功率、各阶段耗时、重试率、活跃任务数 |
| **Infrastructure** | 基础设施 | Redis/RabbitMQ 状态、队列深度、池饱和度 |

---

## 🚨 告警规则

共 **10 条告警规则**，覆盖限流、队列、协程池、管线和基础设施：

| 告警名 | 级别 | 条件 | 说明 |
|--------|:----:|------|------|
| `RateLimitHighDenialRate` | ⚠️ | 限流拒绝率 > 5%（持续 5m） | 可能遭受攻击或配置过严 |
| `QueueBacklog` | ⚠️ | 队列深度 > 50（持续 2m） | 消费能力不足 |
| `QueueErrors` | 🔴 | 5 分钟内错误 > 5 次 | 队列服务异常 |
| `PoolSaturation` | ⚠️ | 活跃 worker 占比 > 90%（持续 5m） | 考虑扩容 |
| `PoolTaskRejected` | ⚠️ | 5 分钟内拒绝 > 5 个 | 池容量不足 |
| `PipelineSuccessRateLow` | 🔴 | 成功率 < 90%（持续 10m） | 生成服务异常 |
| `RedisDown` | 🔴 | 连接池大小 = 0（持续 1m） | Redis 不可用 |
| `RabbitMQDisconnected` | 🔴 | 连接状态 = 0（持续 1m） | RabbitMQ 断连 |
| `HighErrorRate` | 🔴 | 5xx 错误率 > 5%（持续 5m） | 服务异常 |
| `HighLatency` | ⚠️ | P95 延迟 > 5s（持续 5m） | 影响用户体验 |

> 🛡️ **告警级别说明**：🔴 Critical 表示需要立即处理，⚠️ Warning 表示需要关注但不紧急。

---

## 📦 基础设施指标

除业务指标外，Gen2D 还监控外部依赖的健康状态：

```mermaid
flowchart LR
    subgraph "基础设施监控"
        R["Redis"] -->|"operations_total"| M["Prometheus"]
        R -->|"connection_pool_size"| M
        Q["RabbitMQ"] -->|"connection_status"| M
        Q -->|"reconnect_total"| M
    end
    M --> G["Grafana"]
    M --> A["AlertManager"]

    style R fill:#fce4ec,stroke:#c62828
    style Q fill:#fff3e0,stroke:#f57c00
    style M fill:#e8f5e9,stroke:#388e3c
    style G fill:#e8eaf6,stroke:#303f9f
    style A fill:#ffebee,stroke:#b71c1c
```

- **Redis**：操作延迟、成功率、连接池大小
- **RabbitMQ**：连接状态（1=connected, 0=disconnected）、重连次数

---

## 🔗 关联文档

- [← 返回索引](00-index.md)
- [10 — 中间件链](10-middleware-chain.md) — Metrics 中间件的挂载位置
- [09 — 限流](09-rate-limiting.md) — 限流指标的采集方式
- [14 — 部署架构](14-deployment.md) — Prometheus + Grafana 的部署配置