Excalidraw监控指标采集：Prometheus+Grafana集成-洪萨配资

Excalidraw监控指标采集：Prometheus+Grafana集成

在现代协作型应用的运维实践中，一个看似“轻量”的工具往往承载着关键的团队协同价值。Excalidraw 作为一款广受欢迎的开源手绘风格白板工具，虽然架构简洁、部署方便，但一旦出现协作中断或响应延迟，对用户体验的影响却是成倍放大的——毕竟，谁愿意在头脑风暴正酣时突然被踢出画布？

问题在于，Excalidraw 原生并未暴露任何运行时指标。这意味着当用户反馈“连接不稳定”时，运维人员只能靠猜：是网络抖动？服务器资源耗尽？还是某个边缘请求触发了后端雪崩？这种“黑盒”状态显然无法满足企业级部署的需求。

于是，我们开始思考：能否在不修改 Excalidraw 源码的前提下，为它加上一套完整可观测性体系？答案是肯定的。通过引入 Prometheus 和 Grafana，我们不仅实现了对服务状态的实时掌控，还构建了一个可复用、易扩展的监控框架。

把“哑巴服务”变成会说话的系统

要让 Excalidraw “开口说话”，第一步就是让它输出可被理解的“语言”——即标准化的监控指标。由于其本身没有/metrics接口，我们必须借助外部手段来“注入”监控能力。

最直接且非侵入的方式，是在反向代理层完成数据采集。Nginx + OpenResty（支持 Lua 脚本）正是理想选择。它位于所有请求的必经之路，既能捕获 HTTP 流量特征，又不会干扰主应用逻辑。

下面是一个典型的 Nginx 配置片段，用于收集基础请求指标：

lua_shared_dict prometheus_metrics 10M; init_by_lua_block { require("prometheus").init("prometheus_metrics") } server { location /metrics { content_by_lua_block { local prometheus = require("prometheus") prometheus:collect() } } location / { # 记录每个请求的基本信息 log_by_lua_block { local prometheus = require("prometheus").init() local counter = prometheus:counter( "http_requests_total", "Total number of HTTP requests", {"method", "status"} ) counter:inc(1, {ngx.var.request_method, ngx.var.status}) } proxy_pass http://excalidraw_backend; proxy_set_header Host $host; } }

这段代码做了什么？
它利用 OpenResty 的log_by_lua_block钩子，在每次请求结束后自动递增计数器，并按方法和状态码打上标签。最终，这些数据会通过/metrics端点以如下格式暴露：

# HELP http_requests_total Total number of HTTP requests # TYPE http_requests_total counter http_requests_total{method="GET",status="200"} 456 http_requests_total{method="POST",status="500"} 3

这个接口正是 Prometheus 所期待的“标准答案”。

📌 小贴士：指标命名非常讲究。使用snake_case而非camelCase，动词用_total后缀表示累计值，这些都是 Prometheus 社区约定俗成的最佳实践。遵守它们，能让后续查询更自然、更一致。

当然，你也可以选择独立 exporter 或 Sidecar 容器模式。但在大多数中小规模部署中，反向代理层埋点依然是成本最低、维护最简单的方案。

指标采集不是目的，理解系统行为才是

有了数据源，下一步自然是可视化。Grafana 的强大之处，不只是画图好看，而是它能将冰冷的数字转化为可读性强、有上下文意义的洞察。

假设我们要监控 Excalidraw 的核心体验指标：响应速度与稳定性。我们可以创建两个关键面板：

实时流量趋势图

{ "expr": "rate(http_requests_total[5m])", "legendFormat": "{{method}} → {{status}}", "unit": "req/s" }

这行 PromQL 表达式计算的是过去 5 分钟内每秒请求数的增长率。为什么用rate()而不是直接看count？因为原始计数器是单调递增的，难以看出波动；而rate()提供的是“瞬时速率”，更适合观察流量变化趋势。

你可以一眼看出：
- 是否存在突发流量？
- 错误率是否随高峰并发上升？
- 某些 API 是否被异常调用？

延迟分布热力图

对于性能敏感的操作（如 AI 图表生成），仅看平均延迟是有误导性的。P95、P99 才真正反映用户体验上限。

为此，建议使用直方图（histogram）类型指标：

- job_name: 'excalidraw-ai' metrics_path: '/api/metrics' static_configs: - targets: ['ai-service:8080']

后端需上报类似以下结构的数据：

http_request_duration_seconds_bucket{le="0.1"} 120 http_request_duration_seconds_bucket{le="0.5"} 180 http_request_duration_seconds_bucket{le="+Inf"} 200

在 Grafana 中配置为Heatmap或Histogram面板，就能直观看到延迟分布情况。如果发现大部分请求都在 100ms 内完成，但 P99 达到 2s，那说明偶发长尾请求需要优化——可能是缓存未命中，或是模型推理超时。

真实场景中的排障实战

理论说得再多，不如一次真实故障排查来得深刻。

协作断连之谜

某天，多位用户同时报告“白板协作频繁掉线”。日志里没有明显错误，前端也未报错。怎么办？

我们在 Nginx 层增加了 WebSocket 连接数的监控：

local gauge = prometheus:gauge("websocket_connections", "Active WebSocket connections") -- 在 upgrade 阶段记录连接建立 header_filter_by_lua_block { if ngx.var.http_upgrade == "websocket" then gauge:inc() end } -- 注意：此处简化处理，实际应结合连接关闭事件 dec()

然后在 Grafana 绘制websocket_connections曲线，结果发现每天下午 3 点左右，连接数都会骤降至零，持续约 10 秒。

进一步关联主机监控，发现同一时间 CPU 使用率达到 100%，内存也被耗尽。最终定位到是定时备份脚本占用了全部 I/O 资源，导致 Node.js 事件循环卡顿，WebSocket 心跳超时。

解决方案很简单：调整备份任务优先级，并增加资源限制。但如果没有这套监控体系，这个问题可能会长期被视为“网络问题”而被搁置。

AI 功能为何慢如蜗牛？

另一个典型问题是：用户调用“AI 生成图表”功能时，等待时间长达十几秒。

我们首先确认该接口是否已被纳入监控范围。如果没有，立刻在 API 网关处添加埋点：

// 伪代码示例 func handleGenerateDiagram(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { start := time.Now() defer func() { duration := time.Since(start).Seconds() ai_request_duration.Observe(duration) }() // ...业务逻辑 }

再次查看 Grafana 面板，发现 P95 延迟为 8.7s，其中 7s 消耗在模型推理阶段。这意味着前端优化无济于事，真正的瓶颈在后端。

基于此数据，团队决定引入两级缓存策略：
- 对常见关键词（如“架构图”、“流程图”）预生成模板；
- 对新请求启用异步处理，先返回占位符，完成后推送结果。

上线后，P95 下降到 1.2s，用户体验显著改善。

架构设计背后的权衡艺术

在整个集成过程中，有几个关键决策点值得深入探讨。

侵入 vs 非侵入：要不要改源码？

有人可能会问：为什么不直接修改 Excalidraw 源码，加入 Prometheus SDK？这样更精确、更可控。

理论上没错，但现实要考虑维护成本。Excalidraw 是第三方项目，每次升级都可能覆盖你的修改。而通过反向代理层采集，做到了完全解耦——即使未来换成别的白板工具，这套监控架构也能平滑迁移。

当然，这也意味着你无法获取某些深层次指标（如内存对象数量）。因此，平衡点在于：优先采集“够用”的通用指标，必要时再考虑局部侵入。

拉取 vs 推送：该选哪种模式？

Prometheus 默认采用 pull 模式，即主动从目标拉取数据。这种方式简单可靠，适合长期运行的服务。

但对于短生命周期任务（如 CI 构建、一次性脚本），pull 模式就不适用了——还没等 Prometheus 来抓取，进程已经退出了。

这时可以引入 Pushgateway，让任务自己把结果推上去：

echo "build_duration_seconds 123" | curl --data-binary @- http://pushgateway:9091/metrics/job/ci_build

不过要注意，Pushgateway 不适合高频推送，否则容易成为性能瓶颈。一般只用于批处理类场景。

安全边界不能破

暴露/metrics接口是一把双刃剑。一方面它是监控的基础入口，另一方面也可能泄露敏感信息。

我们采取了三项措施：
1.网络隔离：将/metrics限制在内网访问，禁止公网暴露；
2.身份验证：对敏感环境启用 Basic Auth；
3.数据脱敏：避免在标签中包含 user_id、session_id 等可识别字段，必要时进行哈希处理。

例如：

-- ❌ 危险做法 counter:inc(1, {user_id="u12345"}) -- ✅ 安全做法 counter:inc(1, {user_hash=sha256("u12345")})

可观测性的真正价值：从救火到预见

很多人把监控当作“故障发生后的诊断工具”，但这只是它的基础功能。真正的价值在于提前发现问题苗头，实现主动干预。

比如，我们可以设置一条告警规则：

- alert: HighErrorRate expr: rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m]) / rate(http_requests_total[5m]) > 0.05 for: 2m labels: severity: critical annotations: summary: "Excalidraw 错误率超过 5%" description: "过去5分钟内，5xx 请求占比已达 {{ $value | humanize }}%"

这条规则的意思是：如果连续两分钟内，5xx 错误请求占比超过 5%，就触发告警。配合 Alertmanager，可以自动发送通知给值班人员。

更进一步，还可以结合历史数据做趋势预测。例如使用predict_linear()函数判断磁盘空间何时耗尽，或分析每日活跃用户增长曲线，为容量规划提供依据。