當微服務系統越來越龐大，各個服務間的調用關系也變得越來越復雜，需要一個工具來幫忙理清請求調用的服務鏈路。之前在《Spring Cloud Sleuth：分布式請求鏈路跟蹤》一文中使用的是Sleuth+Zipkin的解決方案，最近發現應用性能監控（Application Performance Monitoring，APM）也可以很好地解決該問題。對比SkyWalking和Elastic APM之后，發現Elastic APM更勝一籌，今天我們來一波Elastic APM的使用實踐！
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Elastic APM 簡介
Elastic APM是基於Elastic Stack構建的應用性能監控（APM）系統。它主要有如下用途：
- 用來實時監控應用性能信息，包括HTTP請求調用時長、數據庫查詢信息、緩存調用信息和外部的HTTP請求調用信息。有助於我們快速找出並解決性能問題。
- 自動收集應用中未處理的錯誤和異常，顯示異常的堆棧信息，有助於快速定位異常和了解出現頻率。
- 度量指標是調試生產系統時的另一個重要信息來源。Elastic APM Agent 會自動收集主機級別的度量指標（比如Java JVM和Go Runtime的指標）。
- 支持分布式請求鏈路追蹤，使你能夠在一個視圖中分析整個服務架構的性能問題。
相關組件
Elastic APM 包括四大組件: APM Agent, APM Server, Elasticsearch, Kibana。
- APM Agent：以應用程序庫的形式提供，負責收集應用運行時的性能監控數據和錯誤數據，短時間緩存后發送APM Server。
- APM Server：一個獨立的組件，負責接收APM Agent中發送的性能監控數據。驗證並處理完數據后，會轉存儲到Elasticsearch中，之后就可以在Kibana APM 應用中查看性能監控數據了。
- Elasticsearch：用於存儲應用性能監控數據並提供聚合功能。
- Kibana APM app：可視化查看APM性能監控數據，有助於找到性能瓶頸。
數據模型
Elastic APM Agent 從其檢測的應用程序中捕獲不同類型的信息。這些操作被稱為事件，可以是Span, Transaction, Error, or Metric。
- Span（跨度）：Span包含一次操作過程中代碼執行路徑的信息。它從操作的開始到結束進行度量，並且可以與其他Span具有父/子關系。
- Transaction（事務）：Transaction是一種特殊的Span，具有與之關聯的其他屬性。它描述了Elastic APM Agent捕獲的最高級別事件，比如一次請求、一次批處理任務等。
- Error（錯誤）：Error事件至少包含錯誤發生的原始異常或創建的日志的信息。
- Metric（度量）：APM Agent 自動獲取基本的主機級別指標，包括系統和進程級別的CPU和內存指標。也可以獲取特定於代理的指標，例如Java Agent中的JVM指標和Go Agent中的Go運行時指標。
使用實踐
學習了上面的基本概念之后，是時候來波實踐了，接下來我們將使用Elastic APM來監控SpringBoot應用的性能信息。
安裝Elasticsearch和Kibana
安裝Elastic APM之前，我們需要先安裝好Elasticsearch和Kibana，具體參考《你居然還去服務器上撈日志，搭個日志收集系統難道不香么！》，注意使用7.6.2版本。
安裝APM Server
- 下載APM Server的安裝包，下載地址：www.elastic.co/cn/download…
- 下載完成后解壓到指定目錄；
- 修改配置文件
apm-server.yml，修改下Elasticsearch的連接地址即可；
output.elasticsearch: hosts: ["localhost:9200"] 復制代碼- 使用如下命令啟動APM Server即可，啟動成功APM Server將在
8200端口運行；
apm-sever -e
復制代碼- 在Kibana中檢測APM Server是否啟動成功，訪問地址：http://localhost:5601/app/kibana#/home/tutorial/apm
SpringBoot集成APM Agent
Java應用集成APM Agent的方式有三種，我們使用最簡單的方式，直接在應用中集成。
- 在
pom.xml中添加相關依賴；
<!--Elastic Agent相關依賴--> <dependency> <groupId>co.elastic.apm</groupId> <artifactId>apm-agent-attach</artifactId> <version>1.17.0</version> </dependency> 復制代碼- 在應用啟動類的
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); } } 復制代碼- 在
resource目錄下添加Elastic APM的配置文件elasticapm.properties；
# 配置服務名稱 service_name=mall-tiny-apm # 配置應用所在基礎包 application_packages=com.macro.mall.tiny # 配置APM Server的訪問地址 server_urls=http://localhost:8200 復制代碼- 在Kibana中檢測APM Agent是否啟動成功，訪問地址：http://localhost:5601/app/kibana#/home/tutorial/apm
查看性能監控信息
- 打開監控面板以后，可以發現我們的
mall-tiny-apm服務已經存在了；
- 多次調用應用接口，即可查看到應用性能信息；
- 打開某個
Transaction查看詳情，我們可以看到連SQL執行耗時信息都給我們統計好了；
- 不僅如此，打開執行查詢的
Span查看詳情，連SQL語句都給我們收集好了；
- 在項目中添加一個有遠程調用接口，看看能不能收集到請求調用鏈路；
/** * 品牌管理Controller * Created by macro on 2019/4/19. */ @Api(tags = "PmsBrandController", description = "商品品牌管理") @Controller @RequestMapping("/brand") public class PmsBrandController { @ApiOperation("遠程調用獲取所有品牌信息") @RequestMapping(value = "/remoteListAll", method = RequestMethod.GET) @ResponseBody public CommonResult<List<PmsBrand>> remoteListAll() { //模擬耗時操作 ThreadUtil.sleep(1, TimeUnit.SECONDS); //遠程調用獲取數據 String response = HttpUtil.get("http://localhost:8088/brand/listAll"); JSONObject jsonObject = new JSONObject(response); JSONArray data = jsonObject.getJSONArray("data"); List<PmsBrand> brandList = data.toList(PmsBrand.class); return CommonResult.success(brandList); } } 復制代碼
- 發現完全可以，Elastic APM完全可以取代Sleuth+Zipkin來做微服務的請求鏈路跟蹤了；
- 使用我們之前
springcloud-learning中的微服務調用案例，也是可以進行請求鏈路跟蹤的；
- 接下來我們人為制造一個異常，在方法中添加
int i=1/0;即可，查看下收集到的異常信息；
- 再來看下應用主機的度量信息，非常全面，CPU、內存、JVM信息都有了，以后性能調優的時候可以看看！
總結
Elastic APM 完全可以取代Sleuth+Zipkin來做分布式請求鏈路追蹤，並且提供了數據庫及緩存調用時長的統計，很好很強大！不止於此，它還可以用來實時監控應用性能信息及度量指標，連錯誤日志也收集好了，是一款很好的應用性能監控工具！