2.1：APM概述

APM系统：即应用性能管理。

早期APM工具功能比较单一，主要监控CPU使用率，I/O，内存资源，网速等网络基础设施，后来随着中间件技术不断发展，APM也开始监控缓存，数据库，MQ等各种基础设施性能。

微服务兴起后，系统功能被模块化，再加上k8s与容器化的兴起及应用数量爆炸增长，各模块和服务的调用链路，响应时间，负载越来越不好通过传统的工具进行监控和统计，此时APM系统诞生。

2.2：APM开源产品

1、CAT

由国内美团点评开源的，基于java语言开发，目前提供java, c/c++,nodejs,ptrhon,go等语言的客户端，监控数据会全量统计，国内很多公司再用，例如美团点评，携程，拼多多。CAT需要开发人员手动在应用程序中埋点，对代码侵入性比较强。

2、Zipkin

由Twitter公司开发并开源，基于JAV语言实现，侵入性相对于CAT要低一点，需要对web.xml等相关配置文件修改，但依然对系统有一定侵入性，Zipkin可以轻松与sparing ckloud进行集成，也是spring cloud推荐的APM系统。

3、Jaeger

是Uber推出的一款开源分布式追踪系统，主要使用go语言开发，对业务代码侵入性较少。

4、Pinpoint

韩国团队开源的APM产品，运用了字节码增强技术，只需要在启动时添加启动参数可实现APM功能。

5、SkyWalking

是国人开发，2017年skywalking成为Apache国内个人孵化项目，2019年skywalking从Apache毕业成为顶级项目，目前skywalking支持java，go，python等探针，数据存储支持MYSQL，ElasticSearch等。对业务代码无侵入。

6、开源的piwik

https://piwik.com/

7、商业：

百度统计/growingio等

8、APM对比

2.3：skywalking简介

2.3.1：特点

1、实现从请求追踪，指标收集和日志记录的完整信息记录。

2、多语言自动探针，支持Java,GO,PHP等客户端

3、内置服务网格可观察性，支持从Istio+Envoy Service mesh收集和分析数据

4、模块化架构，存储，集群管理，使用插件集合都可以进行自由选择。

5、支持告警。

6、优秀的可视化效果

2.3.2：组件

OAP平台（observability Analysis Platform,可观测性分析平台）或OAP server: 是一个高度件化的轻量级分析程序，兼容各种探针receiver，流失分析内核和查询内核三部分组成。

探针：基于无侵入式的收集，并通过HTTP或者GRPC方式发送数据到OAP Server

存储实现：支持多种存储并且提供了标准接口，可支持不同的存储后端。

UI：通过标准的GraphQL（Facebook在2012开源）协议进行统计数据查询和展示。

2.3.3：协议设计模式

面向协议设计：面向协议设计是skywalking从5.X开始严格遵守的首要设计原则，组件之间使用标准的协议进行数据交互。协议有探针协议和查询协议。

2.3.3.1：探针协议

探针上报协议: 协议包括语言探针的注册，metrics数据上报，Tracing数据上报等标准，Java，Go等探针都需要严格遵守此协议的标准。

探针交互协议：因为分布式追踪环境，探针间需要借助HTTP header，MQ header在应用之间进行通信和交互，探针交互协议定义了交互的数据格式。

Service Mesh协议：是skywalking对service mesh抽象的专有协议，任何mesh类的服务都可以通过此协议直接上传指标数据，用于计算服务的指标数据和绘制拓扑图。

第三方协议：对大型的第三方开源项目，尤其是service mesh核心平台Istio和Envoy，提供核心协议适配，支持针对Istio+Envoy Service Mesh进行无缝对接。

2.3.3.2：数据查询协议

元数据查询：查询在skywalking注册的服务，服务实例，Endpoint等元数据信息；

拓扑关系查询：查询全局，或者单个服务，endspoint的拓扑图及依赖关系

Metrics指标查询：查询指标数据

聚合指标查询：区间范围均值查询及Top N排名数据查询等

Trace查询：追踪数据的明细查询

告警查询：基于表达式，判断指标数据是否超出阈值。

2.3.4：skywalking设计

模块化设计：
   探针负责收集数据
   前端负责展示数据
   OAP Server负责从后端存储读写数据
   后端存储负责持久化数据
   
轻量化设计：
   skywalking在设计之初提出了轻量化设计理念，skywalking使用了最轻量级的jar包模式，实现了强大的数据处理和分析能力，可扩展能力和模块化能力。

2.3.5：优势

兼容性好：
支持传统的微服务部署架构dubbo和spring cloud，也支持云原生中的istio和envoy.

易于部署和后期维护：
组件化，可以自定义部署，后期横向扩容简单

高性能：
每天数T的数据无压力

易于二次开发：
标准的http和grpc协议，开源的项目，企业可以自主二次开发