可观测性 (Observability)

看不见的服务是无法维护的。在微服务时代，我们需要 Metrics (指标) 和 Tracing (追踪) 来洞察系统内部。

1. Metrics (Prometheus)

我们需要导出关键指标，如 QPS、连接数、延迟等。

1.1. 暴露指标接口

利用 evhttp 开一个 /metrics 接口。

void metrics_handler(struct evhttp_request *req, void *arg) {
    struct evbuffer *buf = evbuffer_new();
    // 格式化 Prometheus 文本格式
    evbuffer_add_printf(buf, "# HELP active_connections Current active connections\n");
    evbuffer_add_printf(buf, "# TYPE active_connections gauge\n");
    evbuffer_add_printf(buf, "active_connections %d\n", current_connections);
    
    evhttp_send_reply(req, HTTP_OK, "OK", buf);
    evbuffer_free(buf);
}

1.2. 关键指标

业务指标: QPS, 错误率。
Libevent 指标:
- event_base_get_num_events(base, EVENT_BASE_COUNT_ACTIVE): 当前激活事件数。
- event_base_get_num_events(base, EVENT_BASE_COUNT_ADDED): 总注册事件数。

2. Tracing (OpenTelemetry)

异步回调会导致 Trace Context 丢失。我们需要手动传递 Context。

2.1. Context 传递

在创建 bufferevent 时，将 Trace Context 封装在 ctx 结构体中，作为 cbarg 传入。

struct ConnectionContext {
    opentelemetry::trace::SpanContext span_ctx;
    // ...
};

void read_cb(struct bufferevent *bev, void *arg) {
    ConnectionContext *ctx = (ConnectionContext *)arg;
    // 恢复 Span
    auto span = tracer->StartSpan("read_cb", ctx->span_ctx);
    // ...
}

3. 精细化耗时追踪

为了定位慢请求，我们需要记录每个阶段的耗时。 * T0: accept 连接。 * T1: read_cb 收到完整请求。 * T2: 业务处理完成 (DB 返回)。 * T3: write_cb 发送完成。

通过计算 T1-T0, T2-T1, T3-T2，我们可以绘制出请求的火焰图，精准定位瓶颈。

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