Глава 0: Введение

Что такое melisai?

melisai — это единый бинарный файл на Go, который выполняет комплексный анализ производительности Linux-сервера. Он собирает метрики из ядра, анализирует их и выдаёт структурированный JSON-отчёт, который может использоваться людьми, AI/LLM или системами мониторинга.

Представьте, что вы запускаете 30+ диагностических команд одновременно, но с единым структурированным выводом и автоматическим анализом.

Проблема: «Сервер тормозит»

Каждый системный администратор слышал это. Сервер медленный. Но что значит «медленный»?

• CPU перегружен?
• Приложение ждёт дисковый I/O?
• Утечка памяти вызывает swapping?
• Сеть теряет пакеты?
• Контейнер достигает CPU-квоты?

Без системного подхода вы запускаете случайные команды и гадаете. melisai предоставляет этот системный подход.

Методология USE

melisai построен на методологии USE Брендана Грегга — фреймворке для анализа производительности систем. USE расшифровывается как:

Буква	Значение	Вопрос
U	Utilization (Утилизация)	Насколько загружен этот ресурс? (0–100%)
S	Saturation (Насыщение)	Есть ли очередь на работу? (runqueue, swap, очередь I/O)
E	Errors (Ошибки)	Были ли ошибки? (drops, ретрансмиссии, ECC)

Вы задаёте эти три вопроса для каждого системного ресурса:

┌──────────┬──────────────────────┬──────────────────────┬────────────────────┐
│ Ресурс   │ Утилизация           │ Насыщение            │ Ошибки             │
├──────────┼──────────────────────┼──────────────────────┼────────────────────┤
│ CPU      │ 100% - idle%         │ load_avg / num_cpus  │ —                  │
│ Память   │ (total-available)/   │ swap_used / swap_    │ major page faults  │
│          │ total × 100          │ total × 100          │ (OOM events)       │
│ Диск     │ io_time / interval   │ io_in_progress       │ ошибки устройства  │
│ Сеть     │ использование        │ drops, overflows     │ errors, retrans    │
│          │ полосы               │                      │                    │
└──────────┴──────────────────────┴──────────────────────┴────────────────────┘

Почему USE работает

Без USE вы можете проверить утилизацию CPU и остановиться. Но высокая утилизация CPU без насыщения — это совершенно нормально: вы используете то, за что заплатили. Проблема начинается, когда появляется насыщение (работа стоит в очереди) или возникают ошибки.

USE гарантирует, что вы проверите все три измерения для каждого ресурса, и не пропустите ни одного узкого места.

Обзор архитектуры

┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        melisai binary                            │
├──────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                  │
│  ┌─────────────┐    ┌──────────────┐    ┌──────────────────────┐ │
│  │   CLI       │    │ Оркестратор  │    │    Вывод             │ │
│  │  (cobra)    │───▶│(параллельный)│───▶│  JSON / FlameGraph   │ │
│  └─────────────┘    │  + профили   │    │  + AI Prompt         │ │
│                     │  + сигналы   │    └──────────────────────┘ │
│                     └──────┬───────┘                             │
│                            │                                     │
│              ┌─────────────┼─────────────┐                       │
│              ▼             ▼             ▼                       │
│  ┌───────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐            │
│  │  Уровень 1    │ │  Уровень 2   │ │  Уровень 3   │            │
│  │  Коллекторы   │ │  BCC         │ │  eBPF        │            │
│  │  (procfs/     │ │  Executor    │ │  (cilium/    │            │
│  │   sysfs)      │ │  + Security  │ │   ebpf)      │            │
│  │               │ │  + Parsers   │ │              │            │
│  │  7 коллекторов│ │  20 тулзов   │ │  BTF/CO-RE   │            │
│  └───────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘            │
│              │             │             │                       │
│              └─────────────┼─────────────┘                       │
│                            ▼                                     │
│              ┌──────────────────────────┐                        │
│              │     Слой модели          │                        │
│              │  • Report (JSON-схема)   │                        │
│              │  • USE-метрики           │                        │
│              │  • Обнаружение аномалий  │                        │
│              │  • Health score (0-100)  │                        │
│              │  • Рекомендации          │                        │
│              └──────────────────────────┘                        │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Уровни сбора данных (Tiers)

Не каждая Linux-система имеет одинаковые возможности. Минимальный контейнер может иметь только /proc, а bare-metal сервер с современным ядром может использовать нативный eBPF. melisai справляется с этим через три уровня:

Уровень 1 — procfs/sysfs (всегда доступен)

Чтение виртуальных файловых систем, которые ядро Linux предоставляет каждому процессу:

• /proc/stat — утилизация CPU по каждому ядру
• /proc/meminfo — детализация памяти
• /proc/diskstats — счётчики I/O блочных устройств
• /proc/net/dev — статистика сетевых интерфейсов
• /sys/block/*/queue/scheduler — параметры I/O планировщика
• /sys/fs/cgroup/ — лимиты ресурсов контейнера

Не требует root. Работает на любом ядре Linux. Это 7 встроенных коллекторов.

Уровень 2 — BCC Tools (root + bcc-tools)

Инструменты BCC (BPF Compiler Collection) трассируют функции ядра в реальном времени:

• runqlat — гистограмма задержки в CPU-планировщике
• biolatency — задержка блочного I/O по дискам
• tcpconnlat — время установления TCP-соединения
• profile — CPU flame graph через сэмплирование стеков

Активация: Используйте --profile standard (часть инструментов) или --profile deep (все инструменты). Требуют root и пакет bcc-tools.

Уровень 3 — Нативный eBPF (root + ядро ≥ 5.8)

Использование Go-библиотеки cilium/ebpf для загрузки BPF-программ напрямую — без Python, без внешних зависимостей:

• BTF (BPF Type Format) для CO-RE (Compile Once, Run Everywhere)
• Прямая трассировка ядра без внешних зависимостей

Активация: Используется автоматически вместо BCC, если доступно в профилях standard/deep. Требует root и современное ядро (≥ 5.8).

Профили сбора данных

melisai поддерживает три профиля, контролирующих время сбора и набор инструментов:

Профиль	Длительность	Возможности
quick	10 секунд	Уровень 1 (procfs). Работает без root.
standard	30 секунд	Включает Уровень 2/3 (гистограммы). Требует root.
deep	60 секунд	Включает все инструменты (стеки, медленная ФС). Требует root.

Структура отчёта

Вывод — это один JSON-документ, разработанный для людей и машин:

{
  "metadata": {
    "tool": "melisai",
    "hostname": "web-server-01",
    "profile": "standard"
  },
  "categories": {
    "cpu": [ "... результаты коллекторов ..." ],
    "memory": [ "..." ],
    "disk": [ "..." ],
    "network": [ "..." ]
  },
  "summary": {
    "health_score": 78,
    "anomalies": [
      { "severity": "warning", "message": "Утилизация CPU 87.3%" }
    ],
    "recommendations": [
      { "title": "Включить TCP BBR", "commands": ["sysctl -w ..."] }
    ]
  }
}

Команды CLI

# Основная команда — сбор метрик системы
sudo melisai collect [флаги]
  --profile string    Профиль: quick|standard|deep (по умолчанию "standard")
  --focus string      Области фокуса (через запятую): cpu,disk,network,stacks
  --output string     Путь к файлу вывода (по умолчанию: stdout)
  --ai-prompt         Включить промпт для AI-анализа

# Сравнить два отчёта
melisai diff <baseline.json> <current.json> [--json]

# Проверить возможности системы
melisai capabilities

# Установить BPF-инструменты
sudo melisai install

---

Далее: Глава 1 — Основы Linux для анализа производительности