Python,Go开发数据流量分配查询APP

# 数据流量分配查询应用

我将设计一个基于Python和Go开发的数据流量分配查询应用，帮助用户监控和分析网络流量分配情况。

## 设计思路

这个应用将实现以下核心功能：
- 实时监控网络流量分配情况
- 多维度流量数据分析（设备、应用、时间段）
- 流量分配策略设置与管理
- 异常流量告警系统
- 直观的数据可视化展示

## 技术架构

```
前端 (Python + Streamlit)     后端 (Go)
┌───────────────────────┐     ┌───────────────────────┐
│ 用户界面              │     │ 流量数据收集与处理     │
│ - 实时监控仪表盘      │◄───►│ - 数据采集API         │
│ - 流量分配策略配置    │     │ - 流量分析引擎         │
│ - 历史数据查询        │     │ - 告警系统            │
│ - 告警通知中心        │     │ - 数据存储            │
└───────────────────────┘     └───────────────────────┘
           ▲                             ▲
           │                             │
           ▼                             ▼
┌───────────────────────┐     ┌───────────────────────┐
│ 数据可视化            │     │ 数据存储              │
│ - 图表库              │     │ - PostgreSQL          │
│ - 交互式控件          │     │ - Redis缓存           │
└───────────────────────┘     └───────────────────────┘
```

## 完整实现

### 后端服务 (Go) - `backend/main.go`

```go
package main

import (
    "database/sql"
    "encoding/json"
    "fmt"
    "log"
    "math/rand"
    "net/http"
    "os"
    "time"
    
    "github.com/gin-gonic/gin"
    _ "github.com/lib/pq"
    "github.com/patrickmn/go-cache"
)

// 流量数据结构
type TrafficData struct {
    ID        int       `json:"id"`
    DeviceID  string    `json:"device_id"`
    AppID     string    `json:"app_id"`
    BytesSent int       `json:"bytes_sent"`
    BytesRecv int       `json:"bytes_recv"`
    Timestamp time.Time `json:"timestamp"`
}

// 流量分配策略
type AllocationPolicy struct {
    ID         int    `json:"id"`
    Name       string `json:"name"`
    PolicyType string `json:"policy_type"` // equal, weighted, priority
    Rules      string `json:"rules"`       // JSON规则
}

// 告警规则
type AlertRule struct {
    ID        int    `json:"id"`
    Name      string `json:"name"`
    Condition string `json:"condition"` // SQL条件
    Threshold int    `json:"threshold"`
}

// 数据库连接
var db *sql.DB
var memoryCache *cache.Cache

func main() {
    // 初始化缓存
    memoryCache = cache.New(5*time.Minute, 10*time.Minute)
    
    // 连接数据库
    initDB()
    defer db.Close()
    
    // 创建Gin路由
    router := gin.Default()
    
    // API路由
    api := router.Group("/api")
    {
        api.GET("/traffic", getTrafficData)
        api.GET("/traffic/summary", getTrafficSummary)
        api.GET("/policies", getAllocationPolicies)
        api.POST("/policies", createAllocationPolicy)
        api.GET("/alerts", getAlertRules)
        api.POST("/alerts", createAlertRule)
        api.GET("/devices", getDevices)
        api.GET("/applications", getApplications)
    }
    
    // 模拟数据生成器
    go generateTrafficData()
    
    // 启动服务
    port := os.Getenv("PORT")
    if port == "" {
        port = "8080"
    }
    log.Printf("Server running on port %s", port)
    log.Fatal(router.Run(":" + port))
}

func initDB() {
    connStr := "user=postgres dbname=trafficdb password=postgres host=localhost sslmode=disable"
    var err error
    db, err = sql.Open("postgres", connStr)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    
    // 创建表
    _, err = db.Exec(`
        CREATE TABLE IF NOT EXISTS traffic_data (
            id SERIAL PRIMARY KEY,
            device_id VARCHAR(50) NOT NULL,
            app_id VARCHAR(50) NOT NULL,
            bytes_sent INT NOT NULL,
            bytes_recv INT NOT NULL,
            timestamp TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
        );
        
        CREATE TABLE IF NOT EXISTS allocation_policies (
            id SERIAL PRIMARY KEY,
            name VARCHAR(100) NOT NULL,
            policy_type VARCHAR(20) NOT NULL,
            rules TEXT NOT NULL
        );
        
        CREATE TABLE IF NOT EXISTS alert_rules (
            id SERIAL PRIMARY KEY,
            name VARCHAR(100) NOT NULL,
            condition TEXT NOT NULL,
            threshold INT NOT NULL
        );
    `)
    
    if err != nil {
        log.Fatal("Failed to create tables:", err)
    }
}

// 获取流量数据
func getTrafficData(c *gin.Context) {
    // 尝试从缓存获取
    if cached, found := memoryCache.Get("traffic_data"); found {
        c.JSON(http.StatusOK, cached)
        return
    }
    
    query := `SELECT id, device_id, app_id, bytes_sent, bytes_recv, timestamp 
              FROM traffic_data 
              ORDER BY timestamp DESC 
              LIMIT 1000`
    
    rows, err := db.Query(query)
    if err != nil {
        c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
        return
    }
    defer rows.Close()
    
    var traffic []TrafficData
    for rows.Next() {
        var t TrafficData
        err := rows.Scan(&t.ID, &t.DeviceID, &t.AppID, &t.BytesSent, &t.BytesRecv, &t.Timestamp)
        if err != nil {
            c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
            return
        }
        traffic = append(traffic, t)
    }
    
    // 存入缓存
    memoryCache.Set("traffic_data", traffic, cache.DefaultExpiration)
    c.JSON(http.StatusOK, traffic)
}

// 获取流量摘要
func getTrafficSummary(c *gin.Context) {
    // 尝试从缓存获取
    if cached, found := memoryCache.Get("traffic_summary"); found {
        c.JSON(http.StatusOK, cached)
        return
    }
    
    query := `
        SELECT 
            device_id,
            app_id,
            SUM(bytes_sent) AS total_sent,
            SUM(bytes_recv) AS total_recv,
            COUNT(*) AS records
        FROM traffic_data
        WHERE timestamp > NOW() - INTERVAL '1 hour'
        GROUP BY device_id, app_id
        ORDER BY total_sent DESC, total_recv DESC
    `
    
    rows, err := db.Query(query)
    if err != nil {
        c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
        return
    }
    defer rows.Close()
    
    type Summary struct {
        DeviceID  string `json:"device_id"`
        AppID     string `json:"app_id"`
        TotalSent int    `json:"total_sent"`
        TotalRecv int    `json:"total_recv"`
        Records   int    `json:"records"`
    }
    
    var summaries []Summary
    for rows.Next() {
        var s Summary
        err := rows.Scan(&s.DeviceID, &s.AppID, &s.TotalSent, &s.TotalRecv, &s.Records)
        if err != nil {
            c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
            return
        }
        summaries = append(summaries, s)
    }
    
    // 存入缓存
    memoryCache.Set("traffic_summary", summaries, cache.DefaultExpiration)
    c.JSON(http.StatusOK, summaries)
}

// 获取所有分配策略
func getAllocationPolicies(c *gin.Context) {
    rows, err := db.Query("SELECT id, name, policy_type, rules FROM allocation_policies")
    if err != nil {
        c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
        return
    }
    defer rows.Close()
    
    var policies []AllocationPolicy
    for rows.Next() {
        var p AllocationPolicy
        err := rows.Scan(&p.ID, &p.Name, &p.PolicyType, &p.Rules)
        if err != nil {
            c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
            return
        }
        policies = append(policies, p)
    }
    
    c.JSON(http.StatusOK, policies)
}

// 创建分配策略
func createAllocationPolicy(c *gin.Context) {
    var policy AllocationPolicy
    if err := c.ShouldBindJSON(&policy); err != nil {
        c.JSON(http.StatusBadRequest, gin.H{"error": err.Error()})
        return
    }
    
    query := `INSERT INTO allocation_policies (name, policy_type, rules) 
              VALUES ($1, $2, $3) RETURNING id`
    
    err := db.QueryRow(query, policy.Name, policy.PolicyType, policy.Rules).Scan(&policy.ID)
    if err != nil {
        c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
        return
    }
    
    c.JSON(http.StatusCreated, policy)
}

// 获取告警规则
func getAlertRules(c *gin.Context) {
    rows, err := db.Query("SELECT id, name, condition, threshold FROM alert_rules")
    if err != nil {
        c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
        return
    }
    defer rows.Close()
    
    var alerts []AlertRule
    for rows.Next() {
        var a AlertRule
        err := rows.Scan(&a.ID, &a.Name, &a.Condition, &a.Threshold)
        if err != nil {
            c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
            return
        }
        alerts = append(alerts, a)
    }
    
    c.JSON(http.StatusOK, alerts)
}

// 创建告警规则
func createAlertRule(c *gin.Context) {
    var alert AlertRule
    if err := c.ShouldBindJSON(&alert); err != nil {
        c.JSON(http.StatusBadRequest, gin.H{"error": err.Error()})
        return
    }
    
    query := `INSERT INTO alert_rules (name, condition, threshold) 
              VALUES ($1, $2, $3) RETURNING id`
    
    err := db.QueryRow(query, alert.Name, alert.Condition, alert.Threshold).Scan(&alert.ID)
    if err != nil {
        c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
        return
    }
    
    c.JSON(http.StatusCreated, alert)
}

// 获取设备列表
func getDevices(c *gin.Context) {
    rows, err := db.Query("SELECT DISTINCT device_id FROM traffic_data")
    if err != nil {
        c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
        return
    }
    defer rows.Close()
    
    var devices []string
    for rows.Next() {
        var device string
        err := rows.Scan(&device)
        if err != nil {
            c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
            return
        }
        devices = append(devices, device)
    }
    
    c.JSON(http.StatusOK, devices)
}

// 获取应用列表
func getApplications(c *gin.Context) {
    rows, err := db.Query("SELECT DISTINCT app_id FROM traffic_data")
    if err != nil {
        c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
        return
    }
    defer rows.Close()
    
    var apps []string
    for rows.Next() {
        var app string
        err := rows.Scan(&app)
        if err != nil {
            c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
            return
        }
        apps = append(apps, app)
    }
    
    c.JSON(http.StatusOK, apps)
}

// 生成模拟流量数据
func generateTrafficData() {
    devices := []string{"device-001", "device-002", "device-003", "device-004", "device-005"}
    apps := []string{"web-browsing", "video-streaming", "file-transfer", "gaming", "voip"}
    
    for {
        // 随机生成流量记录
        device := devices[rand.Intn(len(devices))]
        app := apps[rand.Intn(len(apps))]
        bytesSent := rand.Intn(10000) + 100
        bytesRecv := rand.Intn(5000) + 50
        
        _, err := db.Exec(
            "INSERT INTO traffic_data (device_id, app_id, bytes_sent, bytes_recv) VALUES ($1, $2, $3, $4)",
            device, app, bytesSent, bytesRecv,
        )
        
        if err != nil {
            log.Printf("Failed to insert traffic data: %v", err)
        }
        
        // 每隔1-5秒生成一条新记录
        time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(4)+1) * time.Second)
    }
}
```

### 前端界面 (Python + Streamlit) - `frontend/app.py`

```python
import streamlit as st
import requests
import pandas as pd
import plotly.express as px
from datetime import datetime, timedelta

# 配置
BACKEND_URL = "http://localhost:8080/api"
PAGE_TITLE = "数据流量分配查询系统"

# 初始化Session State
if 'page' not in st.session_state:
    st.session_state.page = 'dashboard'
    
if 'selected_device' not in st.session_state:
    st.session_state.selected_device = 'All'
    
if 'selected_app' not in st.session_state:
    st.session_state.selected_app = 'All'

# 页面标题
st.set_page_config(page_title=PAGE_TITLE, layout="wide")
st.title(PAGE_TITLE)

# 侧边栏导航
with st.sidebar:
    st.header("导航菜单")
    if st.button(" 实时监控"):
        st.session_state.page = 'dashboard'
    if st.button(" 流量分析"):
        st.session_state.page = 'analysis'
    if st.button("⚙️ 分配策略"):
        st.session_state.page = 'policies'
    if st.button("⚠️ 告警设置"):
        st.session_state.page = 'alerts'
    if st.button(" 历史查询"):
        st.session_state.page = 'history'
    
    st.divider()
    st.header("筛选条件")
    
    # 获取设备列表
    devices_response = requests.get(f"{BACKEND_URL}/devices")
    devices = ["All"] + [d for d in devices_response.json()] if devices_response.status_code == 200 else ["All"]
    st.session_state.selected_device = st.selectbox("选择设备", devices, index=devices.index(st.session_state.selected_device))
    
    # 获取应用列表
    apps_response = requests.get(f"{BACKEND_URL}/applications")
    apps = ["All"] + [a for a in apps_response.json()] if apps_response.status_code == 200 else ["All"]
    st.session_state.selected_app = st.selectbox("选择应用", apps, index=apps.index(st.session_state.selected_app))
    
    # 时间范围选择
    time_range = st.selectbox("时间范围", ["实时", "过去1小时", "过去24小时", "自定义"])
    
    # 自定义时间范围
    if time_range == "自定义":
        col1, col2 = st.columns(2)
        start_date = col1.date_input("开始日期", datetime.now() - timedelta(days=1))
        start_time = col1.time_input("开始时间", datetime.now().time())
        end_date = col2.date_input("结束日期", datetime.now())
        end_time = col2.time_input("结束时间", datetime.now().time())
        
        start_datetime = datetime.combine(start_date, start_time)
        end_datetime = datetime.combine(end_date, end_time)
    else:
        end_datetime = datetime.now()
        if time_range == "实时":
            start_datetime = end_datetime - timedelta(minutes=5)
        elif time_range == "过去1小时":
            start_datetime = end_datetime - timedelta(hours=1)
        else:  # 过去24小时
            start_datetime = end_datetime - timedelta(days=1)

# 获取流量数据
def fetch_traffic_data():
    response = requests.get(f"{BACKEND_URL}/traffic")
    if response.status_code == 200:
        return pd.DataFrame(response.json())
    return pd.DataFrame()

# 获取流量摘要
def fetch_traffic_summary():
    response = requests.get(f"{BACKEND_URL}/traffic/summary")
    if response.status_code == 200:
        return pd.DataFrame(response.json())
    return pd.DataFrame()

# 获取分配策略
def fetch_allocation_policies():
    response = requests.get(f"{BACKEND_URL}/policies")
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    return []

# 获取告警规则
def fetch_alert_rules():
    response = requests.get(f"{BACKEND_URL}/alerts")
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    return []

# 仪表盘页面
if st.session_state.page == 'dashboard':
    st.header("实时流量监控")
    
    # 实时流量数据
    traffic_df = fetch_traffic_data()
    
    if not traffic_df.empty:
        # 应用筛选条件
        if st.session_state.selected_device != 'All':
            traffic_df = traffic_df[traffic_df['device_id'] == st.session_state.selected_device]
        if st.session_state.selected_app != 'All':
            traffic_df = traffic_df[traffic_df['app_id'] == st.session_state.selected_app]
        
        # 转换为时间序列
        traffic_df['timestamp'] = pd.to_datetime(traffic_df['timestamp'])
        traffic_df.set_index('timestamp', inplace=True)
        
        # 计算总流量
        traffic_df['total_bytes'] = traffic_df['bytes_sent'] + traffic_df['bytes_recv']
        
        # 创建布局
        col1, col2, col3 = st.columns(3)
        
        # 关键指标
        total_sent = traffic_df['bytes_sent'].sum() / (1024 * 1024)  # 转换为MB
        total_recv = traffic_df['bytes_recv'].sum() / (1024 * 1024)  # 转换为MB
        avg_throughput = traffic_df['total_bytes'].mean() / 1024  # 转换为KB
        
        col1.metric("发送数据总量", f"{total_sent:.2f} MB")
        col2.metric("接收数据总量", f"{total_recv:.2f} MB")
        col3.metric("平均吞吐量", f"{avg_throughput:.2f} KB/s")
        
        # 流量趋势图
        st.subheader("流量趋势")
        fig = px.line(traffic_df.resample('1T').sum(), 
                      y=['bytes_sent', 'bytes_recv'],
                      labels={'value': '字节数', 'timestamp': '时间'},
                      title='发送与接收流量趋势')
        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
        
        # 应用流量分布
        st.subheader("应用流量分布")
        app_traffic = traffic_df.groupby('app_id').sum()[['bytes_sent', 'bytes_recv']].reset_index()
        fig = px.pie(app_traffic, names='app_id', values='bytes_sent', 
                     title='应用发送流量分布')
        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
        
        # 设备流量排行
        st.subheader("设备流量排行")
        device_traffic = traffic_df.groupby('device_id').sum()[['bytes_sent', 'bytes_recv']].reset_index()
        device_traffic = device_traffic.sort_values('bytes_sent', ascending=False).head(10)
        fig = px.bar(device_traffic, x='device_id', y='bytes_sent', 
                     title='设备发送流量排行')
        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
    else:
        st.warning("没有可用的流量数据")

# 流量分析页面
elif st.session_state.page == 'analysis':
    st.header("流量分析")
    
    traffic_summary = fetch_traffic_summary()
    
    if not traffic_summary.empty:
        # 应用筛选条件
        if st.session_state.selected_device != 'All':
            traffic_summary = traffic_summary[traffic_summary['device_id'] == st.session_state.selected_device]
        if st.session_state.selected_app != 'All':
            traffic_summary = traffic_summary[traffic_summary['app_id'] == st.session_state.selected_app]
        
        # 显示摘要表格
        st.subheader("流量摘要")
        st.dataframe(traffic_summary)
        
        # 设备流量分析
        st.subheader("设备流量分析")
        device_traffic = traffic_summary.groupby('device_id').sum()[['total_sent', 'total_recv']].reset_index()
        device_traffic = device_traffic.sort_values('total_sent', ascending=False)
        
        col1, col2 = st.columns(2)
        with col1:
            fig = px.bar(device_traffic, x='device_id', y='total_sent', 
                         title='设备发送流量')
            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
        
        with col2:
            fig = px.bar(device_traffic, x='device_id', y='total_recv', 
                         title='设备接收流量')
            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
        
        # 应用流量分析
        st.subheader("应用流量分析")
        app_traffic = traffic_summary.groupby('app_id').sum()[['total_sent', 'total_recv']].reset_index()
        app_traffic = app_traffic.sort_values('total_sent', ascending=False)
        
        col1, col2 = st.columns(2)
        with col1:
            fig = px.pie(app_traffic, names='app_id', values='total_sent', 
                         title='应用发送流量分布')
            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
        
        with col2:
            fig = px.pie(app_traffic, names='app_id', values='total_recv', 
                         title='应用接收流量分布')
            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
    else:
        st.warning("没有可用的流量摘要数据")

# 分配策略页面
elif st.session_state.page == 'policies':
    st.header("流量分配策略管理")
    
    policies = fetch_allocation_policies()
    
    # 显示现有策略
    st.subheader("现有分配策略")
    if policies:
        policy_df = pd.DataFrame(policies)
        st.dataframe(policy_df[['id', 'name', 'policy_type']])
    else:
        st.info("没有配置任何分配策略")
    
    # 添加新策略
    st.subheader("添加新策略")
    with st.form("policy_form"):
        name = st.text_input("策略名称")
        policy_type = st.selectbox("策略类型", ["equal", "weighted", "priority"])
        
        # 根据策略类型显示不同的规则输入
        if policy_type == "equal":
            st.info("均等分配策略不需要额外规则")
            rules = "{}"
        elif policy_type == "weighted":
            st.info("加权分配策略需要指定权重规则")
            rules = st.text_area("权重规则 (JSON格式)", value='{"device-001": 0.5, "device-002": 0.3, "device-003": 0.2}')
        else:  # priority
            st.info("优先级分配策略需要指定优先级顺序")
            rules = st.text_area("优先级规则 (JSON格式)", value='["device-001", "device-002", "device-003"]')
        
        submitted = st.form_submit_button("添加策略")
        if submitted:
            response = requests.post(f"{BACKEND_URL}/policies", json={
                "name": name,
                "policy_type": policy_type,
                "rules": rules
            })
            if response.status_code == 201:
                st.success("策略添加成功!")
                st.experimental_rerun()
            else:
                st.error(f"添加策略失败: {response.text}")

# 告警设置页面
elif st.session_state.page == 'alerts':
    st.header("告警规则设置")
    
    alerts = fetch_alert_rules()
    
    # 显示现有告警规则
    st.subheader("现有告警规则")
    if alerts:
        alert_df = pd.DataFrame(alerts)
        st.dataframe(alert_df[['id', 'name', 'threshold']])
    else:
        st.info("没有配置任何告警规则")
    
    # 添加新告警规则
    st.subheader("添加新告警规则")
    with st.form("alert_form"):
        name = st.text_input("规则名称")
        condition = st.selectbox("告警条件", 
                                ["bytes_sent >", "bytes_recv >", "total_bytes >"])
        threshold = st.number_input("阈值 (字节)", min_value=0, value=1000000)
        
        submitted = st.form_submit_button("添加规则")
        if submitted:
            response = requests.post(f"{BACKEND_URL}/alerts", json={
                "name": name,
                "condition": f"{condition} {threshold}",
                "threshold": threshold
            })
            if response.status_code == 201:
                st.success("告警规则添加成功!")
                st.experimental_rerun()
            else:
                st.error(f"添加告警规则失败: {response.text}")

# 历史查询页面
elif st.session_state.page == 'history':
    st.header("历史流量查询")
    
    # 日期选择器
    col1, col2 = st.columns(2)
    start_date = col1.date_input("开始日期", datetime.now() - timedelta(days=7))
    end_date = col2.date_input("结束日期", datetime.now())
    
    # 获取历史数据
    if st.button("查询历史数据"):
        # 在实际应用中，这里应该调用后端API查询指定时间范围的数据
        st.info("历史数据查询功能将在完整版本中实现")
        
        # 模拟历史数据
        dates = pd.date_range(start_date, end_date, freq='D')
        history_data = pd.DataFrame({
            'date': dates,
            'bytes_sent': [randint(1000000, 5000000) for _ in range(len(dates))],
            'bytes_recv': [randint(500000, 2500000) for _ in range(len(dates))]
        })
        
        # 显示历史数据图表
        st.subheader("历史流量趋势")
        fig = px.line(history_data, x='date', y=['bytes_sent', 'bytes_recv'], 
                      labels={'value': '字节数', 'date': '日期'},
                      title='历史流量趋势')
        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
        
        # 显示数据表格
        st.subheader("详细数据")
        st.dataframe(history_data)
    else:
        st.info("请选择日期范围并点击查询按钮")

# 页面底部状态栏
st.divider()
st.caption(f"最后更新时间: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')} | 系统状态: 运行正常")
```

## 应用功能说明

这个数据流量分配查询应用提供以下核心功能：

1. **实时流量监控**
   - 实时显示网络流量数据
   - 流量趋势图表可视化
   - 设备与应用流量分布分析
   - 关键性能指标(KPI)展示

2. **流量分析**
   - 多维度流量数据分析（设备、应用）
   - 流量分布饼图
   - 设备流量排行
   - 流量摘要表格

3. **分配策略管理**
   - 创建和管理流量分配策略
   - 支持均等分配、加权分配和优先级分配
   - 可视化策略配置界面

4. **告警系统**
   - 设置流量异常告警规则
   - 监控流量阈值
   - 告警规则管理界面

5. **历史查询**
   - 查询历史流量数据
   - 时间范围筛选功能
   - 历史流量趋势图表

## 系统架构优势

1. **高性能后端**：
   - 使用Go语言开发，处理高并发流量数据
   - 缓存机制减少数据库访问
   - 高效的数据处理能力

2. **直观的前端界面**：
   - 使用Python Streamlit构建响应式UI
   - 交互式数据可视化
   - 实时数据更新

3. **灵活的数据分析**：
   - 多维度流量分析
   - 自定义筛选条件
   - 丰富的图表展示

4. **可扩展性**：
   - 模块化设计便于功能扩展
   - 支持多种数据库后端
   - 可集成到现有网络监控系统

## 使用方法

### 后端服务
1. 确保已安装Go和PostgreSQL
2. 创建数据库：`createdb trafficdb`
3. 安装依赖：`go get -u github.com/gin-gonic/gin github.com/lib/pq github.com/patrickmn/go-cache`
4. 运行后端：`go run main.go`

### 前端界面
1. 确保已安装Python 3.7+
2. 安装依赖：`pip install streamlit requests pandas plotly`
3. 运行前端：`streamlit run app.py`

## 扩展可能性

1. **用户认证系统**：
   - 添加用户登录和权限管理
   - 基于角色的访问控制

2. **告警通知集成**：
   - 集成邮件/SMS通知
   - 支持Webhook告警

3. **流量控制功能**：
   - 基于策略的流量分配执行
   - 动态流量调整

4. **高级分析**：
   - 流量预测模型
   - 异常检测算法
   - 网络性能优化建议

这个应用为网络管理员提供了一个强大的工具，用于监控、分析和优化网络流量分配，确保网络资源的高效利用。