浅谈全链路监控
在性能测试领域，近几年全链路压测能够说是愈来愈火热，但据我了解，真正玩得转的，就那么几家知名的大厂或者有大厂背景的公司。html
缘由无非这几点：愈加复杂的业务和庞大的数据量倒逼技术，以及技术建设到了必定程度须要创造更多的价值。以前的博客也介绍过，前端
而伴随全链路压测一路成长但不为大多数测试童鞋所知的，还有全链路监控。这篇博客，简单介绍下关于全链路监控的一些知识。。。数据库
1、基础知识服务器
一、调用链是全链路追踪监控的核心概念。架构
二、定义：从请求源头（前端页面、移动端）到最后的底层服务（好比DB、Redis）的全部中间调用环节。异步
三、常见全链路监控工具对比分布式
除了上述几种全链路监控工具，还有skywalking等，但不一样工具各自的优缺点不一样，还须要根据技术团队的技术特色和需求合理选型。工具
2、全链路监控特质性能
一、低侵入性
监控系统应尽量减小对业务系统的侵入，保持对使用方的透明性，减小开发人员的负担，下降接入门槛和难度。
二、低性能影响
因为全链路监控系统须要对各类应用中间件进行日志数据采集，大多都须要在业务系统内进行“埋点”或放置agent，通常都是在核心业务流程。
所以应尽量下降对业务系统形成的性能影响，通常来讲，对CPU的耗用低于2%能够做为一个参考阈值。
三、灵活全面的接入策略
为了尽量下降接入成本，应该提供灵活的监控配置策略，让业务方决定是否接入，以及收集数据的范围和粒度，并提供对应的技术方案保障监控策略生效。
四、时效性
实时有效的监控数据展现功能，帮助相关人员理解系统行为，为流程、架构、代码优化，以及扩容缩容、服务限流降级提供正确客观的数据参考。
3、注意事项
一、异步调用
经过java字节码加强方式植入加强逻辑， 经过对JDK线程（Thread）对象进行加强完成。
二、提升日志输出的技术方案
在应用服务器开辟专门的内存区域，虚拟为虚拟磁盘，日志输出采样经过异步方式写入磁盘，当日志量过大（设定阈值）时丢弃日志，并Count丢弃的日志。
步骤：达到采样条件，产生日志并记录；批量日志数知足条件，写入I/O缓冲区（Buffer）；等待缓冲区满，写入存储块设备。
三、采样率&TP数
采样率：每N次调用采集一次数据，极大下降采集的日志数量；
TP数：记录每次调用的TP值，便于技术TP50%、TP99%的指标；
PS：关于TP50/TP99，可参考这里：指标数据TP5五、TP90、TP9九、TP999
4、扩展知识
基于全链路监控的思想出现了不少新的知识，好比说：APM。
一、定义：APM(Application Performance Management)对应用程序性能和可用性的监控管理。
二、说明：狭义上的APM：单指应用程序的监控，如应用的各接口性能和错误监控，分布式调用链路跟踪，以及其余各种用于诊断(内存，线程等)的监控信息等。
广义上的APM：除了应用层的监控意外，还包括手机App端监控，页面端监控，容器、服务器监控，以及其余平台组件如中间件容器，数据库等层面的监控。
以上内容只是我的总结记录的笔记，仅供参考。。。