微服务性能监控 APM工具

Elastic APM

Elastic APM是基于Elastic Stack构建的应用性能监控（APM）系统。
请求日志：用来实时监控应用性能信息，包括HTTP请求调用时长、数据库查询信息、缓存调用信息和外部的HTTP请求调用信息。有助于我们快速找出并解决性能问题。
日志跟踪：自动收集应用中未处理的错误和异常，显示异常的堆栈信息，有助于快速定位异常和了解出现频率。
JVM度量：度量指标是调试生产系统时的另一个重要信息来源。Elastic APM Agent 会自动收集主机级别的度量指标（比如Java JVM和Go Runtime的指标）。
调用链：支持分布式请求链路追踪，使你能够在一个视图中分析整个服务架构的性能问题。

组件

Elastic APM 包括四大组件: APM Agent, APM Server, Elasticsearch, Kibana。
APM Agent：以应用程序库的形式提供，负责收集应用运行时的性能监控数据和错误数据，短时间缓存后发送APM Server。
APM Server：一个独立的组件，负责接收APM Agent中发送的性能监控数据。验证并处理完数据后，会转存储到Elasticsearch中，之后就可以在Kibana APM 应用中查看性能监控数据了。
Elasticsearch：用于存储应用性能监控数据并提供聚合功能。
Kibana APM app：可视化查看APM性能监控数据，有助于找到性能瓶颈。

数据模型

Elastic APM Agent 从其检测的应用程序中捕获不同类型的信息。这些操作被称为事件，可以是Span, Transaction, Error, or Metric。
Span（跨度）：Span包含一次操作过程中代码执行路径的信息。它从操作的开始到结束进行度量，并且可以与其他Span具有父/子关系
Transaction（事务）：Transaction是一种特殊的Span，具有与之关联的其他属性。它描述了Elastic APM Agent捕获的最高级别事件，比如一次请求、一次批处理任务等
Error（错误）：Error事件至少包含错误发生的原始异常或创建的日志的信息
Metric（度量）：APM Agent 自动获取基本的主机级别指标，包括系统和进程级别的CPU和内存指标。也可以获取特定于代理的指标，例如Java Agent中的JVM指标和Go Agent中的Go运行时指标

使用实践

安装Elasticsearch和Kibana安装Elastic APM之前，我们需要先安装好Elasticsearch和Kibana
安装APM Server
修改配置文件apm-server.yml，修改下Elasticsearch的连接地址即可；

output.elasticsearch:
  hosts: ["localhost:9200"]

使用如下命令启动APM Server即可，启动成功APM Server将在8200端口运行；

apm-sever -e

在Kibana中检测APM Server是否启动成功
SpringBoot集成APM Agent

<!--Elastic Agent相关依赖-->
<dependency>
    <groupId>co.elastic.apm</groupId>
    <artifactId>apm-agent-attach</artifactId>
    <version>1.17.0</version>
</dependency>

在应用启动类的main方法中添加Elastic APM的Attach API；

@SpringBootApplication
public class MallTinyApplication {

    public static void main(String[] args) {
        ElasticApmAttacher.attach();
        SpringApplication.run(MallTinyApplication.class, args);
    }

}

在resource目录下添加Elastic APM的配置文件elasticapm.properties；

# 配置服务名称
service_name=macro-apm
# 配置应用所在基础包
application_packages=com.z.tiny
# 配置APM Server的访问地址
server_urls=http://localhost:8002

在Kibana中检测APM Agent是否启动成功

查看性能监控信息

多次调用应用接口，即可查看到应用性能信息；
打开某个Transaction查看详情，我们可以看到连SQL执行耗时信息都给我们统计好了；
不仅如此，打开执行查询的Span查看详情，连SQL语句都给我们收集好了；
在项目中添加一个有远程调用接口，看看能不能收集到请求调用链路；

    @ApiOperation("远程调用获取所有品牌信息")
    @RequestMapping(value = "/remoteListAll", method = RequestMethod.GET)
    @ResponseBody
    public CommonResult<List<PmsBrand>> remoteListAll() {
        //模拟耗时操作
        ThreadUtil.sleep(1, TimeUnit.SECONDS);
        //远程调用获取数据
        String response = HttpUtil.get("http://localhost:8001/brand/listAll");
        JSONObject jsonObject = new JSONObject(response);
        JSONArray data = jsonObject.getJSONArray("data");
        List<PmsBrand> brandList = data.toList(PmsBrand.class);
        return CommonResult.success(brandList);
    }

发现完全可以，Elastic APM完全可以取代Sleuth+Zipkin来做微服务的请求链路跟踪了；
接下来我们人为制造一个异常，在方法中添加int i=1/0;即可，查看下收集到的异常信息；
再来看下应用主机的度量信息，非常全面，CPU、内存、JVM信息都有了，以后性能调优的时候可以看看！

原文链接：https://blog.csdn.net/wolfjson/article/details/118066629