作为一个程序员，很多时候虽然我喜欢盯着 console 输出的一堆数字看一些系统变化指标，但俗话说，一图胜千言，如果能自动的将很多数据生成图表展示，会更加清晰明了，而且能直接从变化的曲线上面得知更多的信息。这也就是我特别喜欢 Prometheus + Grafana 的原因。
但很多项目，尤其是临时的一些测试项目，我不可能为了看一个数据图表就搭建一套 Prometheus + Grafana 系统，那样效率太低，更多时候，我还是希望能有一个更简单的工具将一些数据展示出来。
幸运的是，我们可以通过 plot 非常方便的做到。plot 是一个用 Go 语言实现的绘图库，我们可以通过它绘制非常丰富的图表，并且可以输出成多种格式。另外，plot 还提供了非常方便的 interface，我们可以通过它来定制自己的图表。
简单示例
我们可以通过 plot 自己提供的 plotutil 工具绘制简单的图形。
Line and Points
因为最近刚在看可汗学院的微观经济学，所以就以 price 和 quantity demand 来作为第一个例子，价格和需求数量通常是成反比的关系，绘制的图形应该是一条下降的曲线。为了简化代码行数，这里特意去掉了错误处理。
import (
"github.com/gonum/plot"
"github.com/gonum/plot/plotter"
"github.com/gonum/plot/plotutil"
"github.com/gonum/plot/vg"
)
func main() {
p, _ := plot.New()
p.Title.Text = "Hello Price"
p.X.Label.Text = "Quantity Demand"
p.Y.Label.Text = "Price"
points := plotter.XYs{
{2.0, 60000.0},
{4.0, 40000.0},
{6.0, 30000.0},
{8.0, 25000.0},
{10.0, 23000.0},
}
plotutil.AddLinePoints(p, points)
p.Save(4*vg.Inch, 4*vg.Inch, "price.png")
}
执行之后，我们就能可以得到一个命名为 price 的 png 文件，看起来就是这样的：
Histograms
在用 Prometheus 和 Grafana 的时候，我其实对一些 histogram 的 metric 的展示不怎么满意，因为 Grafana 的 X 轴是时间相关的，所以并不能展示柱状图，只能使用 histogram_quantile 或者其他函数得到相关的变化曲线，用 plot 则可以非常方便的将 Prometheus 的数据拿出来画图。
一个简单的例子:
import (
"github.com/gonum/plot"
"github.com/gonum/plot/plotter"
"github.com/gonum/plot/vg"
)
func main() {
p, _ := plot.New()
p.Title.Text = "Histogram"
bins := plotter.XYs{
{10, 10},
{20, 20},
{30, 50},
{40, 20},
{50, 10},
}
h, _ := plotter.NewHistogram(bins, 5)
p.Add(h)
p.Save(4*vg.Inch, 4*vg.Inch, "histogram.png")
}
柱状图如下：
自定制 Plotter
Plotter
除了使用 plot 提供的图表之外，我们还可以非常方便定制自己的图表。这里我们简单的画一个边长为 20 的正方形。首先定义 Sqaures:
type Squares struct {
plotter.XYs
}
Squares 里面就只有一批 points，用来表示各个正方形的中心 point。然后我们实现 Plotter 的 Plot 函数，如下：
func (s *Squares) Plot(c draw.Canvas, plt *plot.Plot) {
trX, trY := plt.Transforms(&c)
c.SetColor(color.RGBA{R: 196, B: 128, A: 255})
r := vg.Length(10.0)
for _, p := range s.XYs {
p1 := vg.Point{trX(p.X) - r, trY(p.Y) - r}
p2 := vg.Point{trX(p.X) - r, trY(p.Y) + r}
p3 := vg.Point{trX(p.X) + r, trY(p.Y) + r}
p4 := vg.Point{trX(p.X) + r, trY(p.Y) - r}
var p vg.Path
p.Move(p1)
p.Line(p2)
p.Line(p3)
p.Line(p4)
p.Line(p1)
p.Close()
c.Fill(p)
}
}
上面的 Plot 函数里面，我们使用 plt.Transforms(&c) ，得到两个转换函数，能够将后面正方形的 point 转换到实际的 canvas 的 point 上面。
func main() {
points := plotter.XYs{
{2, 2},
{4, 4},
{6, 6},
{8, 8},
{10, 10},
}
s := Squares{points}
p, _ := plot.New()
p.Title.Text = "Squares"
p.X.Label.Text = "X"
p.Y.Label.Text = "Y"
p.X.Min = 0
p.X.Max = 20
p.Y.Min = 0
p.Y.Max = 20
p.Add(&s)
p.Save(4*vg.Inch, 4*vg.Inch, "squares.png")
}
创建一个 Sqaures，然后执行，得到图表：
DataRanger
在上面的例子中，我们使用了类似 p.X.Min = 0, p.X.Max = 20 的方式来设置整个图表的范围，但实际我们更希望能动态的调整，因为我们不可能预估到实际的范围到底有多大，这里可以使用 DataRange 来实现：
func (s *Squares) DataRange() (float64, float64, float64, float64) {
return plotter.XYRange(s.XYs)
}
得到图表如下：
GlyphBoxer
虽然通过 DataRange 能解决范围的问题，但我们又发现，一些正方形在边界上面被切掉了，这主要是因为我们是以正方形的中心绘制的，一个解决方法就是 DataRange 返回更大的区间，能够覆盖掉整个正方向。但另一个更好的办法就是使用 GlyphBoxes，用来显示的告诉要绘制的图表的位置和大小。
func (s *Squares) GlyphBoxes(plt *plot.Plot) []plot.GlyphBox {
boxes := make([]plot.GlyphBox, len(s.XYs))
r := vg.Length(10.0)
for i, p := range s.XYs {
boxes[i].X = plt.X.Norm(p.X)
boxes[i].Y = plt.Y.Norm(p.Y)
boxes[i].Rectangle = vg.Rectangle{
Min: vg.Point{X: -r, Y: -r},
Max: vg.Point{X: +r, Y: +r},
}
}
return boxes
}
现在看起来就是这样了：
后记
可以看到，使用 plot，我们可以非常方便的绘制图表。当然，plot 的功能远远不止上面说的那么简单，譬如我们可以直接获取 Prometheus 的数据然后绘图，在发送给 Slack，或者画一个 PieChart。
后面，我们也会考虑在一些内部的系统上面使用 plot，譬如性能测试框架，每次提交之后，跑很多性能测试，收集到每次的性能测试结果，使用 plot 绘图展示等等。
