测试工具常见开源APM监控工具介绍

Posted 2021-04-29 非功能之路

随着分布式应用、云计算的不断深入发展，业务系统的逻辑结构变得越来越复杂，目前很多应用都采用了分布式架构，即从一个大程序演变成一系列服务的形式，运行在不同的平台不同的机器上，这种架构的复杂性和灵活性为发现和定位性能问题、系统安全运维带来了更高的挑战。此时需要一种新的技术手段，用来关注应用哪些问题影响了企业服务的性能和可用性，关注如何识别这些问题以及如何解决这些问题。本文将介绍目前业界主流的APM技术工具，解决分布式架构带来的监控和运维上的挑战。

1、背景知识

APM（ApplicationPerformance Management）是一种应用性能监控工具，通过汇聚业务系统各处理环节的实时数据，分析业务系统各事务处理的交易路径和处理时间，实现对应用的全链路性能监测。目前主流的APM工具，基本都是参考了Google的Dapper（大规模分布式系统的跟踪系统）体系，通过跟踪业务请求的处理过程，完成对应用系统在前后端处理、服务端调用的性能消耗跟踪，提供可视化的界面来展示对跟踪数据的分析。

APM工具与传统的性能监控工具的区别在于，不仅仅提供一些零散的资源监控点和指标，其主要关注在系统内部执行、系统间调用的性能瓶颈分析，这样更有利于定位到问题的具体原因。

2、工具介绍

近年来APM技术和市场得到了快速发展，随着移动互联网的爆发，APM的产业扩张的比较明显，重心也从最初的IT和技术运维转到了商业核心业务，相关产品也如雨后春笋般大量涌现出来，商业产品有国外的Dynatrace、Appdynamics、New Relic，国内的RichAPM、听云、OneAPM等，开源产品也得到了迅速发展。随后小编带大家一起了解几种业界主流的开源APM工具。

2.1、Pinpoint

Pinpoint是由一个韩国团队实现并开源，针对Java编写的大规模分布式系统设计，通过JavaAgent的机制做字节代码植入，实现加入traceid和获取性能数据的目的，对应用代码零侵入。

图1：Pinpoint架构示意图

Pinpoint通过在Host App启动时加入PinpointAgent来采集数据，然后把采集到的跟踪数据和性能数据实时发送到Pinpoint Collector，Collector收集之后存放到HBase数据库中，由HBase做MapReduce运算，分析出分布式系统的机器访问关系拓扑图、每个节点的线程状态、请求/响应数据、调用栈信息、应用程序的性能数据，通过Pinpoint WebUI可以进行实时的展示。

2.2、SkyWalking

Skywalking是由国内一位叫吴晟的工程师开源，已加入Apache孵化器，是一个APM系统，为微服务架构和云原生架构系统设计。它通过探针自动收集所需的指标，并进行分布式追踪。通过这些调用链路以及指标，Skywalking APM会感知应用间关系和服务间关系，并进行相应的指标统计。Skywalking支持链路追踪和监控应用组件基本涵盖主流框架和容器，如国产PRC Dubbo和motan等，国际化的spring boot，spring cloud。

图2：Skywalking架构示意图

Skywalking总体架构主要分为三部分：

1）SkywalkingAgent：探针，原理同Pinpoint一样，使用JavaAgent做字节代码植入，用来收集和发送数据到Skywalking Collector；

2）SkywalkingCollector：链路数据收集器，数据可以落地到ElasticSearch或者H2；

3）SkywalkingUI：Web可视化平台，用来展示落地的数据。

2.3、Zipkin

Zipkin是由Twitter开源，是分布式链路调用监控系统，聚合各业务系统调用延迟数据，达到链路调用监控跟踪。Zipkin基于Google的Dapper论文实现，主要完成数据的收集、存储、搜索与界面展示。Java应用端的数据采集通过Brave组件来实现，Brave组件通过实现一系列的Java拦截器，来做到对http/servlet请求、数据库访问的调用过程跟踪，然后在spring之类的配置文件里加入这些拦截器，完成对Java应用的性能数据采集。

图3：Zipkin架构示意图

Zipkin主要分为四个部分：

1）ZipkinCollector：采集数据传输到Collector之后，Collector负责校验数据、存储数据、为数据建立索引；

2）Storage：Zipkin的数据可以存储在Cassandra、ElasticSearch和mysql中；

3）Query API：提供数据的查询和检索服务；

4）Web UI：可视化展示平台，用于展示跟踪数据。

2.4、CAT

CAT是由大众点评开源的项目，基于Java开发的实时应用监控平台，包括实时应用监控，业务监控，可以提供十几张报表展示。Cat的定位是实时监控平台，但与其说是监控平台，更像是个数据仓库，在数据仓库的基础上提供丰富的报表分析功能。CAT实现跟踪的手段是通过在代码里面增加一些“埋点”来记录自己需要的数据，是一个侵入式的项目，开发团队对此大都有抵触情绪。

图4：CAT架构示意图

CAT分客户端和服务器端，客户端使用cat接口向服务器端上报统一格式的日志信息。CAT的客户端是产生日志的地方（一般来说就是被监控的应用，上图中的应用节点），相应的服务器端则是接受日志、消费日志的地方（上图中的server节点），日志消费后生成会日志报表。

3、总结

本文中小编主要介绍了4种主流的开源APM工具，最后我们从代码侵入方式、数据落地方式、性能分析报表等三个方面对上述工具进行对比分析：

通过对比可知，主流APM工具为了更好地进行推广，主要采用了侵入程度低的方式完成对应用代码的改造。并且为了应对云计算、微服务、容器化的迅速发展与应用带来的APM监控的数据的海量增长的趋势，数据落地方式也主要以海量存储数据库为主。未来在数据分析和性能分析方面，大数据和机器学习将在APM领域发挥重要的作用，APM的功能也将从单一的资源监控和应用监控，向异常检测、性能诊断、未来预测等自动化、智能化等方向发展，让我们共同期待开源社区或组织带来功能更强大的免费产品！

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