Coroot 开源可观测性与 AI 根因分析平台零插桩监控、eBPF 采集与一键部署实战指南【免费下载链接】corootCoroot is an open-source observability and APM tool with AI-powered Root Cause Analysis. It combines metrics, logs, traces, continuous profiling, and SLO-based alerting with predefined dashboards and inspections.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/corootCoroot 是一个开源的云原生可观测性与 APM应用性能监控平台核心定位是把采集指标、日志、追踪升级为直接给出可执行的洞察。本文以仓库根目录 README.md 为主线结合 main.go、deploy/docker-compose.yaml、config/config.go 等源码系统讲解它的功能体系、数据接入方式、部署与配置方法帮助你理解并落地一套从零插桩采集到 AI 根因分析的完整观测方案。项目定位不只是采集而是把数据变成洞察Coroot 的出发点非常明确——收集指标、日志和追踪本身并不会让应用变得可观测Collecting metrics, logs, and traces alone doesnt make your applications observableCoroot 会把这些数据转化为你可以直接行动的洞察。从仓库结构看Coroot 是一个单体 Go 服务入口 main.go模块覆盖 api、collector、auditor、constructor、watchers、db、clickhouse、prom 等后端自带一套 Vue 3 前端front所有静态资源通过go:embed直接嵌入二进制见 main.go因此它可以作为单个 Docker 容器或单个 Deployment 部署到任意 Kubernetes 集群。它提供的能力覆盖四种遥测数据metrics、logs、traces、profiles并在此基础上叠加了 SLO 告警、预置检查项Inspections、部署追踪与成本监控最后通过 AI 驱动的原因分析RCA把问题收敛到根因。该版本为 Community Edition见 main.go。核心功能体系1. 零插桩可观测性Zero-instrumentation observability这是 Coroot 最核心的差异化能力通过 eBPF 自动采集指标、日志、追踪与性能剖析数据无需修改业务代码提供覆盖 100% 系统的 Service Map服务地图不留盲区预置的 Inspections检查项无需任何配置即可对每个应用进行审计。这里的 Service Map 对应前端视图 ServiceMap.vue 与后端 api/views/overview/service_map.go它会自动发现集群内的应用、中间件及其调用关系。2. 应用健康摘要Application Health Summary面对成百上千个服务时Coroot 提供应用健康状态总览对应前端 AppHealth.vue 与 model/status.go 中的状态模型应用日志的自动洞察无需逐个手动排查日志聚类与模式识别见 model/log.goSLO服务级别目标跟踪对应 model/sli.go 与前端 CheckConfigSLOAvailabilityForm.vue。3. 分布式追踪一键下钻任何异常请求任何异常只需一次点击即可调查基于 OpenTelemetry 的中立厂商插桩标准对于无法插桩的遗留系统或第三方服务Coroot 的 eBPF 采集可以在不改代码的情况下捕获请求。从源码看追踪数据链路包括 OTLP gRPC 服务collector/grpc.go 注册了LogsService与TraceService、HTTP 接收端/v1/tracesmain.go以及 ClickHouse 中的追踪存储clickhouse/traces.go前端对应 TracingTrace.vue 与 Traces.vue。4. 日志洞察扫一眼即可掌握关键信息Log patterns开箱即用的事件聚类见 model/log.go 与前端 LogPattern.vue日志到追踪的无缝关联logs-to-traces correlation基于 ClickHouse 的极速全文搜索存储实现见 clickhouse/logs.go前端见 Logs.vue。5. 一键性能剖析Profiling将任何 CPU 或内存的意外尖峰分析到具体的代码行不靠猜测精确知道资源花在了哪里通过与系统基线行为对比轻松调查任何异常。剖析数据的采集与存储见 collector/profiles.go火焰图展示见前端 FlameGraph.vue界面入口为 Profiling.vue。6. 内置专家系统Built-in expertiseCoroot 能够自动识别大部分常见问题官方宣称可自动识别超过 80% 的问题——该数值来自 README 的官方表述当应用未达到 SLO 时Coroot 会发送一条包含所有相关检查结果的告警你可以针对单个应用或整个项目轻松调整任意检查项。这一能力由 auditor 模块审计/检查器和 watchers 模块共同实现watchers.Start会定期构建系统模型并调用auditor.Audit见 watchers/watchers.go审计结果驱动告警与事件。检查项涵盖 CPU、内存、网络、存储、JVM、Python、Node.js、MySQL、PostgreSQL、Redis、MongoDB、Memcached、GPU、SLO 等领域完整清单见 auditor 目录。7. 部署追踪Deployment Tracking自动发现并监控 Kubernetes 集群中的每一次应用发布rollout无需与 CI/CD 流水线集成每个版本自动与上一版本对比不会错过任何细微的性能劣化结合成本监控开发者可以跟踪每次变更对云账单的影响。实现位于 watchers/deployments.go 与 model/application_deployment.go前端对应 Deployments.vue。8. 成本监控Cost Monitoring把云成本细化到具体应用不需要访问你的云账号也不需要任何额外配置支持 AWS、GCP、Azure。成本计算由 cloud-pricing 模块价格目录管理器与 model/costs.go 实现价格数据缓存于data/cloud-pricing目录见 main.go。系统架构与数据链路从 main.go 的启动流程可以还原出整体架构配置加载config.Load()读取 YAML 配置文件与命令行参数config/config.go元数据库初始化默认使用 SQLite数据目录data_dir下配置了pg-connection-string时改用 PostgreSQLmain.goBootstrap创建默认项目、写入 bootstrap 的 Prometheus / ClickHouse 集成配置config/bootstrap.go指标缓存cache.NewCache建立 Prometheus/ClickHouse 查询缓存TTL 默认 30 天config/config.gogRPC Collectorgrpc.NewServer启动 OTLP gRPC 接收端默认:4317collector.New注册日志/追踪 gRPC 服务并将数据批量写入 ClickHouse批大小上限 10000 条、超时 5 秒见 collector/collector.go审计与告警watchers.Start按缓存更新事件触发constructor.New构建系统世界模型→auditor.Audit执行检查→ incidents / deployments / alerts 三个并行的评估器watchers/watchers.goHTTP 服务gorilla/mux 路由同时承载 UI 静态资源、/api/*管理接口、/v1/*遥测接收接口、Prometheus HTTP API 兼容代理/api/project/{project}/prom/api/v1/*以及 MCPModel Context ProtocolOAuth 端点。多副本部署时watchers通过数据库锁GetPrimaryLock保证同一时间只有一个副本执行审计/告警任务watchers/watchers.go。安装部署Coroot 可以以 Docker 容器方式运行也可以部署到任意 Kubernetes 集群。这里以仓库自带的 deploy/docker-compose.yaml 为完整参考它一次拉起 6 个组件coroot 主服务、node-agent、cluster-agent、prometheus、clickhouse。name: coroot services: coroot: restart: always image: ghcr.io/coroot/coroot${LICENSE_KEY:-ee} # 定义 LICENSE_KEY 时使用 coroot-ee 镜像 pull_policy: always user: root volumes: - coroot_data:/data ports: - 8080:8080 command: - --data-dir/data - --bootstrap-prometheus-urlhttp://prometheus:9090 - --bootstrap-refresh-interval15s - --bootstrap-clickhouse-addressclickhouse:9000 environment: - LICENSE_KEY${LICENSE_KEY:-} depends_on: clickhouse: condition: service_healthy prometheus: condition: service_healthy各组件职责如下组件镜像作用corootghcr.io/coroot/coroot主服务提供 UI、API、OTLP 接收端与审计引擎node-agentghcr.io/coroot/coroot-node-agent节点级 eBPF 采集器privileged: true并挂载/sys/kernel/tracing、/sys/kernel/debug、cgroupfs通过--collector-endpointhttp://coroot:8080上报cluster-agentghcr.io/coroot/coroot-cluster-agent集群级指标采集器15 秒抓取一次指标并写入本地 WALprometheusprom/prometheus:v2.53.5指标存储开启了--web.enable-remote-write-receiver接收 remote writeclickhouseclickhouse/clickhouse-server:24.3日志、追踪、剖析数据的存储Docker Compose 快速启动git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/coroot cd coroot/deploy docker compose up -d启动后访问http://主机:8080。首次启动默认管理员账号的初始密码定义在 db/db.go 的AdminUserDefaultPassword常量中可通过--auth-bootstrap-admin-password或环境变量AUTH_BOOTSTRAP_ADMIN_PASSWORD覆盖也可以运行coroot set-admin-password命令交互式设置见 main.go。生产环境注意事项从 compose 文件推导Prometheus 与 ClickHouse 的端口默认只绑定在127.0.0.1避免把存储端口直接暴露到公网coroot 以user: root运行并挂载数据卷coroot_data这是为了持久化元数据库、指标缓存与云价格数据ClickHouse 通过 configs 注入配置关闭了自身的 query log 等内部日志表见 deploy/docker-compose.yaml减少存储开销。Kubernetes 部署将 Coroot 部署到 Kubernetes 时可直接使用仓库中的 manifests/coroot.yaml 作为起点包含 Deployment、Service 等基本资源并按需补充 PVC 与 Ingress。更多安装方式k8s-operator、Docker Swarm、RHEL、Ubuntu、Windows 等可参考仓库 docs/docs/installation 下的安装文档。配置参数详解Coroot 同时支持三种配置来源YAML 配置文件--config或环境变量CONFIG、命令行参数、环境变量。配置合并与校验逻辑见 config/config.go命令行参数定义见 config/flags.go。常用参数如下参数 / 环境变量默认值说明--listen/LISTEN:8080HTTP 监听地址--https-listen/HTTPS_LISTEN空HTTPS 监听地址需配合 TLS 证书--url-base-path/URL_BASE_PATH/部署在子路径时使用如/coroot/--data-dir/DATA_DIR./data数据目录SQLite 元数据库、缓存、价格数据--default-time-range/DEFAULT_TIME_RANGE1hUI/API 默认时间范围如 30m、1h、3h须为整分钟--cache-ttl/CACHE_TTL30d指标缓存 TTL--traces-ttl/TRACES_TTL7d追踪数据 TTL--logs-ttl/LOGS_TTL7d日志数据 TTL--profiles-ttl/PROFILES_TTL7d剖析数据 TTL--metrics-ttl/METRICS_TTL7d指标数据 TTL--pg-connection-string/PG_CONNECTION_STRING空PostgreSQL 连接串不设置则使用 SQLite--auth-anonymous-role/AUTH_ANONYMOUS_ROLE空关闭认证并给匿名用户分配 Admin/Editor/Viewer 角色--auth-bootstrap-admin-password/AUTH_BOOTSTRAP_ADMIN_PASSWORD内置默认值默认 Admin 用户密码--do-not-check-for-deploymentsfalse关闭部署自动追踪--do-not-check-for-updatesfalse关闭新版本检查--disable-usage-statisticsfalse关闭匿名使用统计--disable-builtin-alertsfalse关闭所有内置告警规则--bootstrap-prometheus-url空引导默认项目的 Prometheus 地址--bootstrap-refresh-interval空引导 Prometheus 的抓取刷新间隔compose 示例为 15s--bootstrap-clickhouse-address空引导默认项目的 ClickHouse 地址native 协议如clickhouse:9000--grpc-listen/GRPC_LISTEN:4317OTLP gRPC 接收端监听地址--global-prometheus-*/GLOBAL_PROMETHEUS_*空全局 Prometheus 集成URL、账号、自定义请求头、remote-write、use-clickhouse 等--global-clickhouse-*/GLOBAL_CLICKHOUSE_*空全局 ClickHouse 集成地址、账号、TLS 等值得注意的两个细节依据 config/config.go 与 config/config.go 的校验逻辑ClickHouse 地址校验address必须包含 host 与 port例如clickhouse:9000否则启动失败Prometheus 校验refresh_interval必须大于 0URL 必须带http://或https://协议前缀extra_selector会被校验为合法的 Prometheus 标签选择器。此外配置文件支持os.ExpandEnv展开环境变量config/config.go因此 YAML 中可以直接写${VAR}形式的占位符。多项目与配置文件驱动的进阶使用Coroot 支持在配置文件中定义多个项目Project适用于多租户或多集群场景config/project.go。每个项目可声明name项目名apiKeys/api_keys接入遥测数据的 API Key校验逻辑要求项目必须定义 API Key除非使用memberProjects或remoteCorootmemberProjects成员项目用于聚合多个集群为一个多集群项目remoteCoroot把另一套 Coroot 实例作为数据源通过其 API Key 读取指标与日志notificationIntegrationsSlack、PagerDuty、Opsgenie、Teams、Webhook 等通知集成实现见 notifications 目录applicationCategories应用分类customApplications自定义应用alertingRules告警规则支持对内置规则按 id 覆盖名称、severity、for、模板等合并逻辑见 config/project.goinspectionOverridesSLO 可用性/延迟检查的覆盖objectivePercent、objectiveThreshold。这些配置在启动时通过cfg.Bootstrap写入数据库并标记为只读见 config/bootstrap.go其中syncConfigAlertingRules会按 id 对内置告警规则执行存在则更新、缺失则新建的同步策略config/bootstrap.go。数据接入方式汇总综合 main.go 与 collector/grpc.goCoroot 提供以下接入通道OTLP gRPC首选:4317端口接收 OpenTelemetry 的 Trace 与 Log 导出标准 OTLP 协议项目识别通过 gRPC metadata 中的X-API-Key头见 collector/grpc.goHTTP 接收端/v1/metrics、/v1/traces、/v1/logs、/v1/profiles、/v1/configmain.go供 coroot-node-agent / coroot-cluster-agent 上报eBPF 零插桩采集node-agentprivileged容器 内核 tracing/debug 挂载自动捕获节点级指标、请求与剖析数据Prometheus 集成支持抓取既有 Prometheus 或使用其 remote-write 能力use_clickhouse模式可直接把指标存进 ClickHousePrometheus HTTP API 兼容代理Coroot 自身暴露/api/project/{project}/prom/api/v1/*与/api/v1/query_range等端点可用 API Key 认证后对接 Grafana 等下游工具main.go。遥测数据最终批量写入 ClickHouse每次最多 10000 条或 5 秒内刷出collector/collector.go并受各 TTL 参数约束当 ClickHouse 磁盘使用率超过阈值默认 70%可配clickhouse_space_manager_usage_threshold时空间管理器会自动清理旧分区config/config.go。小结Coroot 的价值在于把观测的三层闭环采集 → 关联 → 洞察中的最后一步自动化通过 eBPF 实现零插桩采集用 Service Map 建立全量拓扑用 Inspections 完成内置专家审计用 SLO 告警收敛噪音再用部署追踪和成本监控把每次变更的影响量化。仓库中的 README.md 给出了功能全貌而 deploy/docker-compose.yaml 提供了一条开箱即用的落地路径——克隆仓库后执行docker compose up -d即可在几分钟内体验完整的可观测性平台。若需深入源码建议从 main.go 的启动链路入手依次阅读 config、collector、constructor、auditor 与 watchers 五个模块。【免费下载链接】corootCoroot is an open-source observability and APM tool with AI-powered Root Cause Analysis. It combines metrics, logs, traces, continuous profiling, and SLO-based alerting with predefined dashboards and inspections.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/coroot创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考