背景
应用性能管理（Application Performance Management）是一个比较新的网络管理方向，主要指对企业的关键业务应用进行监测、优化，提升企业应用的可靠性和质量，保证用户获得良好的服务，下降IT总拥有成本(TCO)。使用全业务链的敏捷APM监控，可以使一个企业的关键业务应用的性能更强大，能够提升竞争力，并取得商业成功，所以，增强应用性能管理（APM）能够产生巨大商业利益。国内外的APM有Compuware、iMaster、博睿Bonree、听云、New Relic、云智慧、OneAPM、AppDynamics等。spring
如今的互联网公司都根据本身的业务特色，开发了各自的apm产品。zipkin(twitter)、鹰眼(阿里)、hydra(京东)、tracing(窝窝)、cat(点评)，在spring cloud中，采用Sleuth与zipkin实现无缝集成。数据库
微服务性能监控
Zipkin 是一款开源的分布式实时数据追踪系统（Distributed Tracking System），基于 Google Dapper 的论文设计而来，由 Twitter公司开发贡献。其主要功能是汇集来自各个异构系统的实时监控数据，用来追踪微服务架构下的系统延时问题。应用系统须要进行装备（instrument）以向 Zipkin 报告数据。Zipkin 的用户界面能够呈现一幅关联图表，以显示有多少被追踪的请求经过了每一层应用。Zipkin 以 Trace 结构表示对一次请求的追踪，又把每一个 Trace 拆分为若干个有依赖关系的 Span。json
在微服务架构中，一次用户请求可能会由后台若干个服务负责处理，那么每一个处理请求的服务就能够理解为一个 Span（能够包括 API 服务，缓存服务，数据库服务以及报表服务等）。固然这个服务也可能继续请求其余的服务，所以 Span 是一个树形结构，以体现服务之间的调用关系。Zipkin 的用户界面除了能够查看 Span 的依赖关系以外，还显示了每一个 Span 的耗时状况，能够一目了然的看到各个服务的性能情况。后端
zipkin的架构模型
主要组件说明
instrument: 用于性能日志数据的收集api
Reporter: 将采集的数据发送到zipkin服务端缓存
Transport: 收集被trace的services的spans，而且传输给zipkin的collector，有三个主要传输：HTTP，Kafka和Scribe。网络
collector: 负责将各系统报告过来的追踪数据进行接收架构
storage: 默认的存储方式为in-memory，即不会进行持久化操做。若是想进行收集数据的持久化，能够存储数据在Cassandra，由于Cassandra是可扩展的，有一个灵活的模式，而且在Twitter中被大量使用，咱们使这个组件可插入。除了Cassandra，咱们原生支持ElasticSearch和MySQL。其余后端可能做为第三方扩展提供。app
API: 查询服务用来向其余服务提供数据查询的能力，是以json api格式提供分布式
UI: Web服务是官方默认提供的一个图形用户界面