3. 资源消耗指标定义：CPU、内存、磁盘IO、网络带宽的关键指标、采集与监控方法

在Loki日志采集Agent的优化工程中，精确度量资源消耗是性能调优的起点。本章定义CPU、内存、磁盘IO、网络带宽四大维度的关键指标，并给出对应的采集与监控方法，确保优化前后有可量化的对比基准。

3.1 CPU关键指标与采集方法

CPU消耗直接影响Agent的吞吐能力和宿主应用的资源争抢程度。核心指标如下：

3.2 内存关键指标与采集方法

内存泄漏或过度分配会导致Agent被OOM Killer终止，或触发宿主Swap降级。关键指标如下：

3.3 磁盘IO关键指标与采集方法

磁盘IO是日志采集Agent最核心的瓶颈之一，尤其是日志轮转和批量写入场景。关键指标如下：

3.4 网络带宽关键指标与采集方法

网络带宽决定Agent向Loki写入日志的吞吐上限，以及是否对宿主业务网络造成干扰。关键指标如下：

3.5 四维指标监控架构图

下图展示Agent资源消耗监控的整体数据流：从操作系统接口采集原始指标，经过聚合、存储、告警，最终呈现到监控面板。

3.6 采集频率与精度权衡

采集频率过高会引入额外开销，过低则无法捕捉瞬时峰值。推荐配置如下：

3.7 指标采集代码示例（Go）

以下代码展示如何在Go Agent中采集CPU和内存指标，并暴露为Prometheus格式：

package metrics

import (
    "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
    "github.com/shirou/gopsutil/v3/process"
)

var (
    cpuPercent = prometheus.NewGauge(prometheus.GaugeOpts{
        Name: "agent_cpu_percent",
        Help: "Agent process CPU usage percentage.",
    })
    rssBytes = prometheus.NewGauge(prometheus.GaugeOpts{
        Name: "agent_memory_rss_bytes",
        Help: "Agent process resident set size in bytes.",
    })
)

func init() {
    prometheus.MustRegister(cpuPercent, rssBytes)
}

// CollectProcessMetrics 每10秒采集一次进程指标
func CollectProcessMetrics(pid int32) {
    p, err := process.NewProcess(pid)
    if err != nil {
        return
    }
    for {
        cpu, _ := p.CPUPercent()
        mem, _ := p.MemoryInfo()
        cpuPercent.Set(cpu)
        if mem != nil {
            rssBytes.Set(float64(mem.RSS))
        }
        time.Sleep(10 * time.Second)
    }
}