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APM工具对比

本文转自：APM工具对比

市面上有很多分布式链路监控的工具，客观对比。

调研

市面上的APM（Application Performance Management）理论模型大多都是借鉴，Google Dapper论文。

我最近也在选取使用哪一个工具，这里的对比是在Spring Cloud 中的使用。

对比三种工具：

• zipkin：Twitter公司开源的一个分布式追踪工具，被Spring Cloud Sleuth集成，使用广泛而稳定
• skywalking：中国人吴晟（华为）开源的一款分布式追踪，分析，告警的工具，现在是Apache旗下开源项目
• cat：大众点评开源的一款分布式链路追踪工具。

整体架构

zipkin

zipkin分为zipkin服务端和客户端，每一个被监控的服务都是客户端。

组件：

• 追踪器：位于客户端，并记录有关发生的操作的时间和元数据，对用户透明
• Reporter： 将数据发送到Zipkin的检测应用程序
• Transport ：传输数据：HTTP, Kafka and Scribe.
• Collector：位于服务端中，收集传输来的数据
• Storage ：存储数据，默认存储在内存中
• search ：查询api，JSON应用编程接口，被UI调用
• UI ：Web UI提供了一种基于服务，时间Annotation查看跟踪的方法。UI中没有内置身份验证

skywalking

组件：

skywalking分为四个部分:探针，平台后端，存储，UI

• Probes,探针，探针因使用的语言不同而不通，收集数据并且格式化为skywalking所需的格式。
• Platform backend 平台后端，对应于zipkin server，可以集群部署，聚合，分析，将数据展示在UI中
• Storage：存储，可扩展的存储，可以使es，H2，MySQL集群
• UI 丰富的可视化功能，提供身份验证

cat

• cat-client 业务模块，埋点，发送消息给consumer
• cat-consumer，分析从client接收的数据
• cat-home 将数据展示在控制端
• 存储

基本原理

zipkin

┌─────────────┐ ┌───────────────────────┐  ┌─────────────┐  ┌──────────────────┐
│ User Code   │ │ Trace Instrumentation │  │ Http Client │  │ Zipkin Collector │
└─────────────┘ └───────────────────────┘  └─────────────┘  └──────────────────┘
       │                 │                         │                 │
           ┌─────────┐
       │ ──┤GET /foo ├─? │ ────┐                   │                 │
           └─────────┘         │ record tags
       │                 │ ?───┘                   │                 │
                           ────┐
       │                 │     │ add trace headers │                 │
                           ?───┘
       │                 │ ────┐                   │                 │
                               │ record timestamp
       │                 │ ?───┘                   │                 │
                             ┌─────────────────┐
       │                 │ ──┤GET /foo         ├─? │                 │
                             │X-B3-TraceId: aa │     ────┐
       │                 │   │X-B3-SpanId: 6b  │   │     │           │
                             └─────────────────┘         │ invoke
       │                 │                         │     │ request   │
                                                         │
       │                 │                         │     │           │
                                 ┌────────┐          ?───┘
       │                 │ ?─────┤200 OK  ├─────── │                 │
                           ────┐ └────────┘
       │                 │     │ record duration   │                 │
            ┌────────┐     ?───┘
       │ ?──┤200 OK  ├── │                         │                 │
            └────────┘       ┌────────────────────────────────┐
       │                 │ ──┤ asynchronously report span     ├────? │
                             │                                │
                             │{                               │
                             │  "traceId": "aa",              │
                             │  "id": "6b",                   │
                             │  "name": "get",                │
                             │  "timestamp": 1483945573944000,│
                             │  "duration": 386000,           │
                             │  "annotations": [              │
                             │--snip--                        │
                             └────────────────────────────────┘

当发起一个调用，Trace Instrumentation会拦截请求，添加tag，添加traceID和spanID进http头，当服务返回时，它会异步地向Collector发送数据。Collector受到数据后存储，分析，同时UI会展示数据在界面上。

skywalking

探针将数据通过gRPC或者HTTP传输给后端平台（server），后端平台将数据存储在Storage中，并且分析数据将结果展示在UI中

cat

客户端：收集数据通过ThreadLocal，将数据存在ThreadLocal中，当结束时发送数据给服务端。

举例：

序列化与通信：自定义的序列化协议，Netty数据传输

服务端：

监控模型：

• Transaction：适合记录跨越系统边界的程序访问行为,比如远程调用，数据库调用，也适合执行时间较长的业务逻辑监控，Transaction用来记录一段代码的执行时间和次数
• Event：用来记录一件事发生的次数，开销较小
• Heartbeat：表示程序内定期产生的统计信息, 如CPU利用率, 内存利用率, 连接池状态, 系统负载等
• Metric：用于记录业务指标、指标可能包含对一个指标记录次数、记录平均值、记录总和，业务指标最低统计粒度为1分钟

接入方式

数据收集

UI

数据存储方案

支持语言

使用者

版本迭代速度

其它

注：OpenTracing通过提供平台无关、厂商无关的API，使得开发人员能够方便的添加（或更换）追踪系统的实现。

总结

zipkin

• 优点：轻量级，springcloud集成，使用人数多，成熟
• 不足：功能简单，只有链路监控

skywalking

• 优点：采集数据丰富，UI友好，扩展性高，使用者多，支持中间件以及框架多，社区活跃
• 不足：成熟度不够高

cat

• 优点采集数据非常丰富，UI友好，粒度最细
• 代码侵入，需改动业务代码，git不够活跃，更新缓慢，存储支持不够广泛

这些工具各有长短，根据实际场景不同选择之。

参考文档

https://zipkin.io/
https://github.com/apache/skywalking
https://github.com/dianping/cat/wiki
https://juejin.im/post/5a274614518825592c07f8b8
https://www.jianshu.com/p/0fbbf99a236e

java apm工具

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原文地址：https://www.cnblogs.com/cheyunhua/p/13396614.html