一、插件架构设计规范

1.1 模块化分层设计

云监控插件应采用清晰的分层架构，至少包含数据采集层、数据处理层、数据上报层三部分。数据采集层负责对接监控目标（如服务器、数据库、中间件），需支持多种采集协议（如SSH、JDBC、HTTP API）；数据处理层实现数据清洗、聚合、转换逻辑，建议使用流式处理框架（如Apache Flink）；数据上报层需兼容主流监控系统接口（如Prometheus、Zabbix、InfluxDB）。
示例代码（Go语言采集层框架）：

type Collector interface {
    Collect() ([]Metric, error)
    Name() string
}
type CPUCollector struct{}
func (c *CPUCollector) Collect() ([]Metric, error) {
    // 实现CPU指标采集逻辑
    return []Metric{{Name: "cpu_usage", Value: 85.5}}, nil
}

1.2 插件生命周期管理

插件需实现完整的生命周期接口，包括初始化（Init）、启动（Start）、停止（Stop）、销毁（Destroy）方法。初始化阶段应完成依赖注入、配置校验；启动阶段需建立数据采集通道；停止阶段要确保资源释放；销毁阶段需清理临时文件。
关键要求：

• 启动超时时间≤5秒
• 停止操作需在3秒内完成
• 资源泄漏检测覆盖率100%

二、数据采集与处理规范

2.1 采集指标标准化

监控指标需遵循统一命名规范：[系统类型]_[组件名称]_[指标类型]_[单位]。例如：

• 服务器CPU使用率：server_cpu_usage_percent
• MySQL连接数：mysql_connections_count
• Redis缓存命中率：redis_cache_hit_ratio

2.2 数据质量保障

• 采样频率：关键指标（如CPU、内存）建议≥1次/5秒，非关键指标≥1次/60秒
• 数据精度：数值型指标保留2位小数
• 异常值处理：连续3次采集失败应触发告警，并记录错误日志

数据校验示例：

def validate_metric(metric):
    if metric['value'] < 0 or metric['value'] > 100:
        raise ValueError(f"Invalid metric value: {metric['value']}")
    if not re.match(r'^[a-z0-9_]+$', metric['name']):
        raise ValueError("Metric name contains invalid characters")

三、安全与合规规范

3.1 认证授权机制

• 支持OAuth2.0、JWT等标准认证协议
• 敏感操作（如配置修改）需二次验证
• 访问日志保留时间≥90天

3.2 数据传输安全

• 强制使用TLS 1.2及以上版本
• 敏感数据（如密码）需加密存储，推荐使用AES-256-GCM
• 日志脱敏处理，禁止记录明文凭证

加密示例（Java）：

public String encrypt(String data, String secret) throws Exception {
    SecretKeySpec key = new SecretKeySpec(secret.getBytes(), "AES");
    Cipher cipher = Cipher.getInstance("AES/GCM/NoPadding");
    cipher.init(Cipher.ENCRYPT_MODE, key);
    byte[] encrypted = cipher.doFinal(data.getBytes());
    return Base64.getEncoder().encodeToString(encrypted);
}

四、性能优化规范

4.1 资源控制

• CPU占用率≤5%（空闲时）
• 内存占用≤100MB
• 网络带宽占用≤1Mbps（持续传输时）

4.2 并发处理

• 支持至少100个并发采集任务
• 使用连接池管理数据库/API连接
• 实现背压机制防止系统过载

性能测试工具推荐：

• 压测工具：Locust、JMeter
• 监控工具：Prometheus + Grafana
• 调优工具：pprof（Go）、JProfiler（Java）

五、日志与错误处理规范

5.1 日志分级

级别	适用场景	保留策略
DEBUG	开发调试	7天
INFO	正常流程	30天
WARN	可恢复异常	90天
ERROR	严重故障	永久

5.2 错误码体系

定义三级错误码：[系统代码]_[模块代码]_[具体错误]。例如：

• CMN_001_CONFIG_PARSE_ERROR：配置解析失败
• DB_002_CONNECTION_TIMEOUT：数据库连接超时

六、部署与运维规范

6.1 容器化支持

• 提供Docker镜像，基础镜像建议使用Alpine Linux
• 资源限制示例：

  resources:
  limits:
    cpu: "500m"
    memory: "256Mi"
  requests:
    cpu: "100m"
    memory: "64Mi"

6.2 配置管理

• 支持环境变量注入配置
• 提供默认配置文件模板
• 实现配置热加载功能

配置示例（YAML）：

monitor:
  targets:
    - name: "web-server"
      type: "nginx"
      endpoints:
        - "http://localhost/status"
      interval: 10
  alert:
    threshold:
      cpu: 90
      memory: 85

七、测试与验证规范

7.1 测试覆盖率

• 单元测试覆盖率≥80%
• 集成测试覆盖主要业务场景
• 混沌工程测试覆盖网络中断、服务降级等场景

7.2 兼容性测试

• 操作系统：CentOS 7/8, Ubuntu 18.04/20.04
• 数据库：MySQL 5.7+, PostgreSQL 10+
• 云平台：AWS EC2, Azure VM, 阿里云ECS

八、文档与交付规范

8.1 技术文档要求

• 提供README.md（含快速开始指南）
• 编写API文档（使用Swagger/OpenAPI）
• 维护CHANGELOG.md记录版本变更

8.2 交付物清单

1. 插件二进制文件/Docker镜像
2. 配置示例文件
3. 测试报告
4. 部署脚本
5. 用户手册

结语：遵循本规范开发的云监控插件，可实现99.9%的可用性，数据采集准确率≥99.5%，故障发现时间（MTTD）≤1分钟。建议开发者建立持续集成流水线，结合SonarQube进行代码质量检查，确保插件长期稳定运行。实际开发中，可根据具体监控场景调整参数，但需保持核心架构与接口的兼容性。