1.精通APM-简介

APM技术简介

APM定义

APM(Application Performance Monitoring)是一种专注于检测、监控、诊断和优化应用程序性能的技术。它涵盖了应用程序生命周期的全部阶段,旨在持续跟踪应用的运行状况并及时发现潜在问题。

历史背景

在APM出现之前,系统管理员们主要依靠基础设施层面的监控(如CPU、内存、网络等),这些底层指标往往难以反映应用程序的真实运行状况。另一方面,当应用出现性能问题时,开发人员很难快速定位根源并解决问题。 随着现代应用架构日趋复杂,系统环境也变得分布式和异构,对应用性能管理提出了更高要求。这直接促进了APM技术的兴起。

创新点

• • 端到端追踪(End to End Tracing)
• • 代码级别故障诊断能力
• • 自动基准评测
• • 深度可视化展示
• • 主动告警

通过APM,运维和开发人员可以全方位了解应用的实际运行情况,主动发现并定位影响用户体验的瓶颈,从而优化应用性能。

发展趋势

• • 与AIOps(人工智能运维)融合,提供更智能的性能优化与故障自愈能力
• • 与云原生技术(如Kubernetes、Serverless等)深度集成
• • 涵盖更广阔的应用层面,支持物联网、边缘计算等新型场景
• • 提供更全面的SLA(服务等级协议)管理和合规性监控

APM技术能做什么

核心优势

• • 端到端追踪:追踪单个请求在整个应用架构环境中的执行过程
• • 代码级诊断:精准定位应用代码中的性能热点和异常
• • 基准评测:自动收集性能基线数据,用于评估和优化应用性能
• • 可视化展示:直观呈现关键指标和实时应用拓扑,洞悉复杂系统
• • 智能监控:基于机器学习算法自动检测异常并发出告警
• • SLA管理:监控和保障应用的服务等级指标,满足合规需求

技术实现

1. 1. 分布式跟踪 APM利用分布式跟踪技术实现端到端追踪。它在应用代码中插入跟踪点,为每个请求生成唯一ID,在分布式环节中传递,从而重建单个请求的完整执行路径。常见实现有Zipkin、Jaeger等。
2. 2. 字节码增强 APM代理通过字节码增强技术,在运行时修改应用字节码,注入额外代码以收集应用性能指标,实现代码级诊断。常见技术包括JavaAgent,AspNetCore等。
3. 3. 队列和流分析 APM通过分析消息队列和事件流数据,监测关键业务流程的执行情况,评估端到端性能。Kafka等流数据处理技术被广泛应用。
4. 4. 统一指标体系 APM建立了一套统一的应用性能指标体系,如RED(Rate、Error、Duration)等,支持跨技术栈、跨环境的一致性评估。
5. 5. 可视化大屏 APM将收集到的海量性能数据进行多维度分析,并通过可视化大屏直观地展现,如热点视图、服务视图等,帮助理解复杂系统。
6. 6. 机器学习算法 APM使用了大数据分析和机器学习算法,能自动检测性能异常,发现模式,做出预测并及时告警,实现智能监控。

实现原理

工作流程

1. 1. 代码注入:修改目标应用代码,注入检测点以收集数据
2. 2. 数据采集:代理进程采集应用代码中插入的检测点数据
3. 3. 数据处理:对数据进行过滤、分析和聚合计算
4. 4. 数据存储:将分析结果数据存入时序数据库或其他存储介质
5. 5. 展示与告警:通过可视化面板展示分析结果,异常时发出告警
6. 6. 优化反馈:将分析结果反馈给运维和开发人员,完成优化闭环

关键概念

• • Span(跨度):描述一次请求经过的一个计算单元的信息,包括起止时间、操作名称等
• • Trace(跟踪):描述一次请求的完整执行路径,由多个Span组成
• • 监听器(Listener):负责监听应用的运行状态,定期采集相关数据
• • 采样(Sampling):降低监控开销的一种策略,只采集部分请求的跟踪数据
• • 热点/热区：指一段耗时较长、疑似存在性能问题的代码区域

底层机制

1. 1. 字节码增强机制 大多数 APM 利用字节码增强技术将监控探针植入应用代码。这种机制不需修改源代码,就能在运行时修改类文件的字节码,注入监控相关的代码。Java 领域有很多成熟的字节码注入方案,如ASM、Javassist等。
2. 2. 采集数据结构 APM 使用诸如红黑树等高效数据结构实时存储和统计追踪数据,减少内存占用。采用游标扫描等策略,只处理新到达的数据,降低时延。
3. 3. 采样算法 APM 利用多种采样算法(如优先采样、随机采样等),避免全量采集,从而控制对应用性能的影响。
4. 4. 内存/磁盘管理 APM 使用高效的缓冲区管理算法,控制内存占用。缓冲区数据以流的方式写入磁盘或发送给后端系统,避免磁盘写爆。
5. 5. 流分析引擎 APM 针对流数据,构建了一套分析引擎,支持流批一体的实时计算、模式挖掘和在线学习等功能,为智能分析和异常检测奠定基础。

技术使用

使用步骤

1. 1. 选择APM解决方案:根据监控对象所用编程语言及环境特点,选择合适的APM产品。
2. 2. 准备监控环境:部署APM的主程序和探针组件,配置访问控制、数据存储等。
3. 3. 配置自动化部署:使用容器或编排工具,实现APM安装和升级的自动化部署。
4. 4. 注入探针:修改应用代码,注入监控探针,或使用自动注入工具。Java可使用JavaAgent。
5. 5. 设置监控指标:在APM中设置需要监控的关键性能指标。
6. 6. 配置告警策略:设置异常检测和告警的策略,确定告警级别和通知方式。
7. 7. 启动全链路追踪:确保应用经过修改的正确性,启动分布式全链路追踪。
8. 8. 分析指标和报告:使用APM提供的可视化面板,分析关键指标和报告。
9. 9. 持续优化性能:根据APM分析结果,持续优化代码和架构,提升应用性能。

目的和结果

APM的最终目的是以主动、自动化和智能化的方式提升应用程序的性能和可用性,从而提高业务连续性和用户体验。通过使用APM,我们可以实现:

1. 1. 自动采集整个应用系统的性能数据,并生成直观分析报告。
2. 2. 主动检测和诊断影响性能和用户体验的根本原因。
3. 3. 提高环境隔离和问题诊断的效率,加速解决问题的速度。
4. 4. 优化代码、负载和资源配置,持续提升应用程序的性能。
5. 5. 监控应用的服务等级指标,确保符合SLA合规要求。
6. 6. 建立应用性能的量化管理和不断改进过程。

常见问题

1. 1. 对应用性能的影响 APM工具在代码级别收集数据,必然会给应用增加一定的性能开销。可采取采样、限流等策略,权衡监控的深度和对性能的影响。
2. 2. 数据存储和管理 APM系统可能需要存储海量监控数据,这对存储系统提出很高的要求。常见的解决方案有时序数据库TSDB和大数据存储方案。
3. 3. 配置的复杂性 不同语言的监控探针需要不同的配置方式,并且每个应用可能需要定制的采集指标,增加了配置的复杂性。
4. 4. 多租户隔离 当监控多个不同团队的应用时,需要保证指标数据和配置的隔离性。
5. 5. 数据权限控制 为了保护敏感信息,APM通常需要提供数据脱敏和权限控制的功能。
6. 6. 集成多种监控 APM需要与其他监控系统(如基础设施监控、 k8s监控等)集成,统一呈现并关联分析。

最佳实践及注意事项

最佳实践

1. 1. 定制指标采集:根据实际场景定制监控指标,避免采集无用数据。
2. 2. 边车式部署:以Sidecar模式部署探针,与应用解耦,方便扩展。
3. 3. 采样策略:通过设置合理的采样率,权衡监控粒度与系统性能开销。
4. 4. 统一跟踪标准:遵循标准的分布式跟踪格式,如OpenTracing/OpenTelemetry。
5. 5. 数据脱敏:对敏感数据进行脱敏处理,保护信息安全。
6. 6. 主动告警:设置合理的指标阈值,触发异常自动告警。
7. 7. 性能基准评估:利用APM数据进行性能基准测试和回归检测。

注意事项

1. 1. 评估APM对应用性能的影响,做好压力测试。
2. 2. 注意APM的成本预算,存储和计算开销往往较大。
3. 3. 确保数据安全,制定严格的访问权限控制策略。
4. 4. 持续更新APM探针,跟进业务架构和技术栈演进。
5. 5. 加强APM部署管理,确保集中式升级和配置管理。
6. 6. 培养相关人员技能,让APM真正发挥价值。
7. 7. 将APM与AIOps、DevOps等现代实践相结合。