标签：JAVA APM
几种分布式调用链监控组件的比较分布式调用链监控组件在这样的环境下产生了。最出名的是谷歌公开的论文提到的 Dapper 。开发Dapper是为了收集更多的复杂分布式系统的行为信息，然后呈现给Google的开发者们。这样的分布式系统有一个特殊的好处，因为那些大规模的低端服务器，作为互联网服务的载体，是一个特殊的经济划算的平台。想要在这个上下文中理解分布式系统的行为，就需要监控那些横跨了不同的应用、不同的服务器之间的关联动作。
市面上的APM（Application Performance Management）理论模型大多都是借鉴（borrow） Google Dapper 论文，本文重点关注以下几种APM组件：
Pinpoint
Pinpoint是一款对Java编写的大规模分布式系统的APM工具，由韩国人开源的分布式跟踪组件。github地址：GitHub - naver/pinpoint: Pinpoint is an open source APM (Application Performance Management) tool for large-scale distributed systems written in Java.对java领域的性能分析有兴趣的朋友都应该看看这个开源项目，通过JavaAgent的机制来做字节码代码植入，实现加入traceid和抓取性能数据的目的。NewRelic、Oneapm之类的工具在java平台上的性能分析也是类似的机制。
SkyWalking
github地址：wu-sheng/sky-walking这是国内一位叫吴晟的兄弟开源的，也是一个对JAVA分布式应用程序集群的业务运行情况进行追踪、告警和分析的系统，在github上也有400多颗星了。功能相对pinpoint还是稍弱一些，插件还没那么丰富，不过也很难得了。
Zipkin
官网：OpenZipkin · A distributed tracing systemgithub地址：GitHub - openzipkin/zipkin: Zipkin is a distributed tracing system这个是twitter开源出来的，也是参考Dapper的体系来做的。Zipkin的java应用端是通过一个叫Brave的组件来实现对应用内部的性能分析数据采集。Brave的github地址：https://github.com/openzipkin/brave这个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。然后通过在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。用于收集服务的定时数据，以解决微服务架构中的延迟问题，包括数据的收集、存储、查找和展现。
CAT
github地址：GitHub - dianping/cat: Central Application Tracking这个是大众点评开源出来的，实现的功能也还是蛮丰富的，国内也有一些公司在用了。不过他实现跟踪的手段，是要在代码里硬编码写一些“埋点”，也就是侵入式的。这样做有利有弊，好处是可以在自己需要的地方加埋点，比较有针对性；坏处是必须改动现有系统，很多开发团队不愿意。
比较
前面三个工具里面，我推荐的顺序依次是Pinpoint—》Zipkin—》CAT。
原因很简单，就是这三个工具对于程序源代码和配置文件的侵入性，是依次递增的：
Pinpoint：基本不用修改源码和配置文件，只要在启动命令里指定javaagent参数即可，对于运维人员来讲最为方便；
Zipkin：需要对Spring、web.xml之类的配置文件做修改，相对麻烦一些；
CAT：因为需要修改源码设置埋点，因此基本不太可能由运维人员单独完成，而必须由开发人员的深度参与了，而很多开发人员是比较抗拒在代码中加入这些东西滴；相对于传统的监控软件（Zabbix之流）的区别，APM跟关注在对于系统内部执行、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，而不仅仅像传统监控软件一样只提供一些零散的监控点和指标，就算告警了也不知道问题是出在哪里。
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原文地址：http://blog.51cto.com/lookingdream/2088203
