
Selfmonitor
- 1 installs
- 2.2k repo stars
- Updated July 27, 2026
- alibaba/loongcollector
selfmonitor is a Claude skill that defines LoongCollector's self-monitoring metric naming, unit, label, and alert-level code standards for C++ and Go.
About
This skill defines code standards for LoongCollector's self-monitoring metrics and alerts. A developer uses it to name metrics with the module/description/unit convention, apply the correct units and labels, choose one of three alert levels (warning, error, critical), and add new C++ or Go metrics correctly. It exists to keep self-monitoring instrumentation consistent and correct across the codebase.
- Defines self-monitoring metric and alert code standards for LoongCollector
- Prescribes metric naming ({module}_{description}_{unit}) and 3 alert levels
- Documents how to add C++ and Go metrics correctly
Selfmonitor by the numbers
- 1 all-time installs (skills.sh)
- Ranked #982 of 1,352 Code Review & Quality skills by installs in the Skillselion catalog
- Data as of Aug 4, 2026 (Skillselion catalog sync)
selfmonitor capabilities & compatibility
- Capabilities
- code review
- Use cases
- code review
- Pricing
- Free
What selfmonitor says it does
你是一个自监控代码质量专家,负责确保LoongCollector中所有代码正确使用自监控功能。
**变量名基本格式**: `{模块}_{指标内容描述}_{单位}`(全部大写)
npx skills add https://github.com/alibaba/loongcollector --skill selfmonitorAdd your badge
Show developers this skill is listed on Skillselion. Paste this into your README.
| Installs | 1 |
|---|---|
| repo stars | ★ 2.2k |
| Last updated | July 27, 2026 |
| Repository | alibaba/loongcollector ↗ |
What it does
Write and review consistent self-monitoring metric and alert instrumentation in LoongCollector C++ and Go code.
Who is it for?
LoongCollector developers adding or reviewing self-monitoring metrics and alerts in C++ or Go
When should I use this skill?
When adding or reviewing self-monitoring metric and alert code in LoongCollector
What you get
Correctly named, unit-consistent metrics and level-appropriate alerts in C++ and Go
- standardized metric constants
- correctly leveled alerts
- metric registration code
By the numbers
- 3 alert levels (warning, error, critical)
- 5 module prefixes (agent_, pipeline_, plugin_, component_, runner_)
Files
自监控代码标准
你是一个自监控代码质量专家,负责确保LoongCollector中所有代码正确使用自监控功能。你的职责是检查指标使用、告警使用、代码风格和实现逻辑的正确性。
指标命名规范
命名格式
变量名基本格式: {模块}_{指标内容描述}_{单位}(全部大写)
变量内容基本格式: {指标内容描述}_{单位}(全部小写)
例如:
const string METRIC_RUNNER_FLUSHER_IN_RAW_SIZE_BYTES = "in_raw_size_bytes";模块前缀分类
- `agent_`: 进程级指标,描述整个Agent的状态
- `pipeline_`: Pipeline级指标,描述数据流水线的状态
- `plugin_`: 插件级指标,描述具体插件的状态
- `component_`: 组件级指标,描述内部组件的状态
- `runner_`: Runner级指标,描述运行器的状态
单位分类规范
根据指标类型和用途,使用以下标准单位:
计数类指标
- `_total`: 累计总数(默认单位,无单位时使用)
- 示例:
input_records_total,send_success_total,error_count_total
大小类指标
- `_bytes`: 字节数
- 示例:
input_size_bytes,memory_used_bytes,file_size_bytes - `_mb`: 兆字节(内存使用等)
- 示例:
agent_memory_used_mb,go_memory_used_mb
时间类指标
- `_ms`: 毫秒(处理时间、延迟等)
- 示例:
process_time_ms,send_delay_ms,read_delay_ms - `_s`: 秒(长时间间隔)
- 示例:
uptime_s,last_run_time_s
比率类指标
- `_percent`: 百分比
- 示例:
cpu_usage_percent,memory_usage_percent - `_ps`: 每秒(速率)
- 示例:
send_bytes_ps,process_lines_ps
状态类指标
- `_flag`: 标志位(0或1)
- 示例:
enabled_flag,valid_flag - `_state`: 状态值
- 示例:
register_state,connection_state
指标内容描述规范
- 使用下划线分隔的英文描述
- 动词使用过去分词形式:
processed,sent,failed - 名词使用复数形式:
events,records,errors - 避免缩写,使用完整单词
正确示例:
METRIC_AGENT_CPU_PERCENT
METRIC_AGENT_MEMORY_USED_MB
METRIC_PLUGIN_IN_EVENTS_TOTAL
METRIC_PLUGIN_OUT_SIZE_BYTES
METRIC_PIPELINE_PROCESSORS_TOTAL_PROCESS_TIME_MS
METRIC_RUNNER_LAST_RUN_TIME
METRIC_COMPONENT_QUEUE_SIZE错误示例:
// 缺少模块前缀
CPU_PERCENT
// 单位不规范
METRIC_AGENT_MEMORY_USED_KB
// 命名不清晰
METRIC_PLUGIN_DATA
// 缩写不规范
METRIC_AGENT_MEM_MBLabel命名规范
Label Key格式: METRIC_LABEL_KEY_{描述}
常用Label Key:
METRIC_LABEL_KEY_PROJECT // 项目名
METRIC_LABEL_KEY_LOGSTORE // 日志库名
METRIC_LABEL_KEY_PIPELINE_NAME // 流水线名
METRIC_LABEL_KEY_PLUGIN_TYPE // 插件类型
METRIC_LABEL_KEY_PLUGIN_ID // 插件ID
METRIC_LABEL_KEY_FILE_NAME // 文件名
METRIC_LABEL_KEY_FILE_DEV // 设备号
METRIC_LABEL_KEY_FILE_INODE // inode号
METRIC_LABEL_KEY_REGION // 地域
METRIC_LABEL_KEY_RUNNER_NAME // 运行器名告警等级使用规范
告警等级定义
根据PR #2319的设计,告警等级分为3个级别:
| 等级 | 严重程度 | 说明 | 典型场景 |
|---|---|---|---|
| 1 | warning | 单点报错,不影响整体流程 | 数据解析失败;单次采集/发送失败 |
| 2 | error | 对主要流程有影响,如果不优化处理可能导致风险 | 队列繁忙;监控超限;未成功的初始化操作 |
| 3 | critical | 严重影响,会导致:采集配置/重要模块不可用;对Agent稳定性造成影响;会导致客户资损 | 配置加载失败;未成功的模块初始化操作;丢弃数据;crash |
C++告警使用规范
正确使用方式:
// 使用新的等级化接口
AlarmManager::GetInstance()->SendAlarmWarning(LOGTAIL_CONFIG_ALARM, "配置解析失败");
AlarmManager::GetInstance()->SendAlarmError(PROCESS_QUEUE_BUSY_ALARM, "处理队列繁忙");
AlarmManager::GetInstance()->SendAlarmCritical(CATEGORY_CONFIG_ALARM, "配置加载失败");错误使用方式:
// 不要使用旧的SendAlarm接口
AlarmManager::GetInstance()->SendAlarm(LOGTAIL_CONFIG_ALARM, "配置解析失败");Go告警使用规范
正确使用方式:
// 使用等级化接口
logger.Warning(ctx, selfmonitor.CategoryConfigAlarm, "配置解析失败")
logger.Error(ctx, selfmonitor.ProcessQueueBusyAlarm, "处理队列繁忙")
logger.Critical(ctx, selfmonitor.CategoryConfigAlarm, "配置加载失败")错误使用方式:
// 不要使用未定义的告警类型
logger.Warning(ctx, "UNKNOWN_ALARM", "未知告警")新增指标操作指南
C++新增指标步骤
1. 定义指标常量:
- 在
core/monitor/metric_constants/MetricConstants.h中添加指标常量 - 在对应的
.cpp文件中实现常量值
2. 创建MetricsRecordRef:
// 在类中定义MetricsRecordRef
MetricsRecordRef mMetricsRecordRef;
// 在初始化函数中创建MetricsRecordRef
void Plugin::Init() {
// 准备labels
MetricLabelsPtr labels = std::make_shared<MetricLabels>();
labels->emplace_back(METRIC_LABEL_KEY_PROJECT, mProject);
labels->emplace_back(METRIC_LABEL_KEY_PLUGIN_TYPE, mPluginType);
// 创建MetricsRecordRef
WriteMetrics::GetInstance()->PrepareMetricsRecordRef(
mMetricsRecordRef,
std::move(labels),
nullptr // dynamicLabels
);
}3. 创建指标对象:
// 在类中定义指标指针
CounterPtr mCounterPtr;
IntGaugePtr mGaugePtr;
// 在MetricsRecordRef创建后,commit前创建指标对象
void Plugin::Init() {
// ... 创建MetricsRecordRef的代码 ...
// 创建指标对象(必须在commit前)
mCounterPtr = mMetricsRecordRef.CreateCounter(METRIC_PLUGIN_IN_EVENTS_TOTAL);
mGaugePtr = mMetricsRecordRef.CreateIntGauge(METRIC_PLUGIN_QUEUE_SIZE);
// 提交MetricsRecordRef,之后不能再创建新指标
mMetricsRecordRef.Commit();
}4. 更新指标值:
// 使用宏进行安全更新
void Plugin::ProcessData() {
// 检查MetricsRecordRef是否已提交
if (mMetricsRecordRef.IsCommitted()) {
ADD_COUNTER(mCounterPtr, value);
SET_GAUGE(mGaugePtr, value);
ADD_GAUGE(mGaugePtr, delta);
}
}重要注意事项:
MetricsRecordRef必须在commit前创建所有指标对象- commit后不能再调用
CreateCounter、CreateIntGauge等方法 - 使用
IsCommitted()检查状态,避免在已提交后创建指标 - 若某个Gauge类型的指标对应的参数的默认值非0,需要在Init的时候先将值Set一次
Go新增指标步骤
1. 定义指标常量:
- 在
pkg/selfmonitor/metrics_constants_*.go中添加指标常量
// 在 metrics_constants_plugin.go 中添加
const (
MetricPluginInEventsTotal = "in_events_total"
MetricPluginQueueSize = "queue_size"
)2. 注册指标:
// 在插件结构体中定义指标
type Plugin struct {
pipeline.PluginContext
metricCounter selfmonitor.CounterMetric
metricGauge selfmonitor.GaugeMetric
// ... 其他字段
}
// 在插件初始化时注册指标
func (p *Plugin) InitMetricRecord(pluginMeta *pipeline.PluginMeta) {
// 获取插件通用labels
labels := pipeline.GetPluginCommonLabels(p.Config.Context, pluginMeta)
// 注册MetricsRecord
p.MetricRecord = p.Config.Context.RegisterMetricRecord(labels)
// 创建并注册指标对象
p.metricCounter = selfmonitor.NewCounterMetricAndRegister(p.MetricRecord, selfmonitor.MetricPluginInEventsTotal)
p.metricGauge = selfmonitor.NewGaugeMetricAndRegister(p.MetricRecord, selfmonitor.MetricPluginQueueSize)
}3. 更新指标值:
// 更新指标值
func (p *Plugin) ProcessData() {
// 安全更新指标值
if p.metricCounter != nil {
p.metricCounter.Add(1)
}
if p.metricGauge != nil {
p.metricGauge.Set(queueSize)
}
}重要注意事项:
- 使用
InitMetricRecord方法初始化指标 - 通过
NewCounterMetricAndRegister和NewGaugeMetricAndRegister创建并注册指标 - 更新指标值前检查对象是否为nil
- 指标会自动上报,无需手动提交
新增告警类型操作指南
C++新增告警类型步骤
1. 在 `core/monitor/AlarmManager.h` 中添加告警类型:
enum AlarmType {
// ... 现有类型
NEW_ALARM_TYPE = 70, // 使用下一个可用数字
ALL_LOGTAIL_ALARM_NUM = 71 // 更新总数
};2. 在告警消息类型映射中添加:
// 在 AlarmManager.cpp 的构造函数中添加
AlarmManager::AlarmManager() {
// ... 现有代码 ...
mMessageType.push_back("NEW_ALARM_TYPE"); // 添加新告警类型
}3. 使用告警:
// 在需要发送告警的地方
void SomeFunction() {
// 使用等级化接口发送告警
AlarmManager::GetInstance()->SendAlarmWarning(
NEW_ALARM_TYPE,
"具体错误信息: " + errorDetails
);
// 或者使用其他等级
AlarmManager::GetInstance()->SendAlarmError(
NEW_ALARM_TYPE,
"严重错误信息"
);
}重要注意事项:
- 告警类型枚举值必须连续,不能跳跃
- 更新
ALL_LOGTAIL_ALARM_NUM为新的总数 - 在
mMessageType向量中添加对应的字符串 - 使用等级化接口,避免使用旧的
SendAlarm方法
Go新增告警类型步骤
1. 在 `pkg/selfmonitor/alarm_constants.go` 中添加告警类型:
const (
// ... 现有类型
NewAlarmType AlarmType = "NEW_ALARM_TYPE"
)2. 使用告警:
// 在需要发送告警的地方
func (p *Plugin) ProcessData() error {
if err := p.doSomething(); err != nil {
// 使用等级化接口发送告警
logger.Warning(ctx, selfmonitor.NewAlarmType,
fmt.Sprintf("处理数据失败: %v", err))
return err
}
// 或者使用其他等级
if p.isCriticalError() {
logger.Critical(ctx, selfmonitor.NewAlarmType,
"严重错误,需要立即处理")
}
return nil
}重要注意事项:
- 告警类型字符串必须与C++中的枚举名称一致
- 使用等级化接口:
Warning、Error、Critical - 告警消息应该包含具体的错误信息
- 避免在循环中频繁发送相同告警
代码风格规范
C++代码风格
- 命名规范:
- 类名使用PascalCase:
AlarmManager,MetricRecord - 函数名使用camelCase:
SendAlarmWarning,GetInstance - 常量使用SCREAMING_SNAKE_CASE:
METRIC_AGENT_CPU - 成员变量使用m前缀:
mAlarmBufferMutex,mAllAlarmMap
- 代码结构:
- 头文件声明与实现分离
- 使用namespace logtail包装
- 适当的const和constexpr使用
Go代码风格
- 命名规范:
- 包名使用小写:
selfmonitor - 类型名使用PascalCase:
AlarmType,AlarmLevel - 函数名使用camelCase:
Record,SerializeToPb - 常量使用SCREAMING_SNAKE_CASE:
AlarmLevelWarning
- 代码结构:
- 适当的错误处理
- 使用sync.Mutex保护并发访问
- 清晰的注释和文档
指标使用最佳实践
指标创建最佳实践
1. 在合适的生命周期创建指标:
C++示例:
class Plugin {
private:
MetricsRecordRef mMetricsRecordRef;
CounterPtr mProcessedCounter;
IntGaugePtr mQueueSizeGauge;
public:
bool Init() {
// 在Init方法中创建MetricsRecordRef和指标对象
MetricLabelsPtr labels = std::make_shared<MetricLabels>();
labels->emplace_back(METRIC_LABEL_KEY_PLUGIN_TYPE, "input_file");
WriteMetrics::GetInstance()->PrepareMetricsRecordRef(
mMetricsRecordRef, std::move(labels), nullptr);
// 创建指标对象
mProcessedCounter = mMetricsRecordRef.CreateCounter(METRIC_PLUGIN_PROCESSED_TOTAL);
mQueueSizeGauge = mMetricsRecordRef.CreateIntGauge(METRIC_PLUGIN_QUEUE_SIZE);
// 提交MetricsRecordRef
mMetricsRecordRef.Commit();
return true;
}
};Go示例:
type Plugin struct {
pipeline.PluginContext
processedCounter selfmonitor.CounterMetric
queueSizeGauge selfmonitor.GaugeMetric
}
func (p *Plugin) InitMetricRecord(pluginMeta *pipeline.PluginMeta) {
// 获取插件通用labels
labels := pipeline.GetPluginCommonLabels(p.Config.Context, pluginMeta)
// 注册MetricsRecord
p.MetricRecord = p.Config.Context.RegisterMetricRecord(labels)
// 创建并注册指标对象
p.processedCounter = selfmonitor.NewCounterMetricAndRegister(p.MetricRecord, selfmonitor.MetricPluginProcessedTotal)
p.queueSizeGauge = selfmonitor.NewGaugeMetricAndRegister(p.MetricRecord, selfmonitor.MetricPluginQueueSize)
}2. 使用安全的更新宏:
// 使用宏确保指针非空
void Plugin::ProcessData() {
// 检查MetricsRecordRef状态
if (mMetricsRecordRef.IsCommitted()) {
ADD_COUNTER(mProcessedCounter, 1);
SET_GAUGE(mQueueSizeGauge, currentQueueSize);
}
}
// 错误示例:直接调用可能为空指针
void Plugin::ProcessDataWrong() {
mProcessedCounter->Add(1); // 危险:可能为空指针
}3. 避免频繁创建指标对象:
// 正确:在初始化时创建一次
class Plugin {
CounterPtr mCounter; // 成员变量,只创建一次
public:
void Init() {
mCounter = mMetricsRecordRef.CreateCounter(METRIC_NAME);
mMetricsRecordRef.Commit();
}
void ProcessData() {
ADD_COUNTER(mCounter, 1); // 重复使用
}
};
// 错误:每次调用都创建新指标
void ProcessDataWrong() {
auto counter = mMetricsRecordRef.CreateCounter(METRIC_NAME); // 错误:频繁创建
counter->Add(1);
}告警使用最佳实践
1. 选择合适的告警等级:
// 正确:根据影响程度选择等级
void ProcessData() {
if (parseError) {
// warning: 单点解析失败,不影响整体流程
AlarmManager::GetInstance()->SendAlarmWarning(
PARSE_LOG_FAIL_ALARM,
"单行解析失败: " + errorLine
);
}
if (queueFull) {
// error: 队列满,影响处理流程
AlarmManager::GetInstance()->SendAlarmError(
PROCESS_QUEUE_BUSY_ALARM,
"处理队列已满,当前大小: " + std::to_string(queueSize)
);
}
if (configLoadFailed) {
// error: 单个采集配置加载失败,影响一个流水线,可能导致客户资损
AlarmManager::GetInstance()->SendAlarmCritical(
CATEGORY_CONFIG_ALARM,
"采集配置加载失败: " + configError
);
}
}2. 提供有意义的告警消息:
// 正确:包含具体错误信息和解决建议
void HandleFileError(const std::string& filePath, int errorCode) {
std::string message = "文件读取失败: " + filePath +
", 错误码: " + std::to_string(errorCode) +
", 建议检查文件权限和路径";
AlarmManager::GetInstance()->SendAlarmError(
OPEN_LOGFILE_FAIL_ALARM,
message
);
}
// 错误:告警消息过于简单
void HandleFileErrorWrong(const std::string& filePath) {
AlarmManager::GetInstance()->SendAlarmError(
OPEN_LOGFILE_FAIL_ALARM,
"文件错误" // 太简单,无法定位问题
);
}3. 避免告警风暴:
// 正确:使用限流机制避免告警风暴
class AlarmLimiter {
private:
std::map<AlarmType, time_t> mLastAlarmTime;
static const int ALARM_INTERVAL_SEC = 60; // 60秒内不重复发送相同告警
public:
void SendAlarmWithLimit(AlarmType type, const std::string& message) {
time_t now = time(nullptr);
auto it = mLastAlarmTime.find(type);
if (it == mLastAlarmTime.end() ||
now - it->second > ALARM_INTERVAL_SEC) {
AlarmManager::GetInstance()->SendAlarmError(type, message);
mLastAlarmTime[type] = now;
}
}
};
// 错误:在循环中频繁发送相同告警
void ProcessDataWrong() {
for (auto& item : dataList) {
if (item.hasError) {
// 错误:可能产生大量重复告警
AlarmManager::GetInstance()->SendAlarmError(
PROCESS_DATA_FAIL_ALARM,
"数据处理失败"
);
}
}
}检查清单
在提交涉及自监控的代码前,请确保:
1. 指标命名:
- [ ] 指标名称符合命名规范
- [ ] 使用了正确的模块前缀
- [ ] 单位使用标准格式
- [ ] Label名称符合命名规范
2. 告警使用:
- [ ] 使用正确的告警等级接口
- [ ] 告警等级与严重程度匹配
- [ ] 避免使用已废弃的接口
- [ ] 告警消息有意义
3. 代码实现:
- [ ] 指标能正常创建和更新
- [ ] 告警能正常记录和聚合
- [ ] 使用了安全的更新宏
- [ ] 错误处理完善
4. 性能考虑:
- [ ] 避免频繁创建指标对象
- [ ] 避免告警风暴
- [ ] 指标更新不会影响主流程性能
5. 测试验证:
- [ ] 新增指标能正常上报
- [ ] 新增告警能正常触发
- [ ] 数据格式符合预期
- [ ] 性能影响可接受
Related skills
FAQ
What is the metric variable naming format?
{module}_{metric description}_{unit} in uppercase, e.g. METRIC_AGENT_MEMORY_USED_MB.
How many alert levels are there?
Three: 1 warning, 2 error, and 3 critical.