一、背景
在接口性能优化和系统稳定性方面，我们通常使用APM工具。 APM（Application Performance Management）是一种应用程序性能管理工具，可以对企业的应用系统进行实时监控，并提供性能分析、故障定位等功能，帮助企业解决应用程序性能问题。
APM工具可以监控接口的每个逻辑的耗时情况，该接口调用了哪些服务以及调用频次，以及系统的运行状况，包括请求量、失败量、成功量，以及失败请求对应的接口等信息。这些信息可以帮助我们发现并优化性能瓶颈、定位问题，进而提高系统稳定性，市面上的APM工具：
CAT（开源）
由国内美团点评开源的，基于 Java 语言开发，目前提供 Java、C/广电大流量卡C++、Node.js、Python、Go 等语言的客户端，监控数据会全量统计。国内很多公司在用，例如美团点评、携程、拼多多等。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。
Zipkin（开源）
由 Twitter 公司开发并开源，Java 语言实现。侵入性相对于 CAT 要低一点，需要对web.xml 等相关配置文件进行修改，但依然对系统有一定的侵入性。Zipkin 可以轻松与 Spring Cloud 进行集成，也是 Spring Cloud 推荐的 APM 系统。
Pinpoint（开源）
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即可实现 广电大流量卡APM 功能，对代码无侵入。目前支持 Java 和 PHP 语言，底层采用 HBase 来存储数据，探针收集的数据粒度非常细，但性能损耗较大，因其出现的时间较长，完成度也很高，文档也较为丰富，应用的公司较多。
SkyWalking（开源）
国人开源的产品，2019 年 4 月 17 日 SkyWalking 从 Apache 基金会的孵化器毕业成为顶级项目。目前 SkyWalking 支持 Java、.Net、Node.js 等探针，数据存储支持MySQL、ElasticSearch等。
还有很多不开源的 APM 系统，例如，淘宝鹰眼、Google Dapper 等等。
下面详细介绍SkyWalking广电大流量卡和Pinpoint两款产品
二、Skywalking
Skywalking是一个可观测性分析平台和应用性能管理系统，它也是基于OpenTracing规范、开源的AMP系统。Skywalking提供分布式跟踪、服务网格遥测分析、度量聚合和可视化一体化解决方案。支持Java， .Net Core, PHP, NodeJS, Golang, LUA, c++代理，支持Istio +特使服务网格。
我们在学习Skywalking之前，可以先访问官方提供的控制台演示
演示地址：http://demo.skywalking.apache.org/
账号：skywalking 密码：skywalking
核心功能
服务、服广电大流量卡务实例、端点指标分析。服务拓扑图分析服务、服务实例和端点（Endpoint）SLA 分析慢查询检测告警特点
多语言自动探针，支持 Java、.NET Code 等多种语言。为多种开源项目提供了插件，为 Tomcat、 HttpClient、Spring、RabbitMQ、MySQL 等常见基础设施和组件提供了自动探针。微内核 + 插件的架构，存储、集群管理、使用插件集合都可以进行自由选择。支持告警。优秀的可视化效果。三、Pinpoint
Pinpoint是一款全链路分析工具，提供了无侵入式的调用链监控、方法执行详情查看、应用状态信息监控等功能。
服务拓扑图：对整个系统中应用的调用关系进行了可视化的展广电大流量卡示，单击某个服务节点，可以显示该节点的详细信息，比如当前节点状态、请求数量等
请求响应散点图：以时间维度进行请求计数和响应时间的展示，拖动图表可以选择对应的请求查看执行的详细情况。
请求调用栈查看：对分布式环境中每个请求提供了代码维度的可见性，可以在页面中查看请求针对到代码维度的执行详情，帮助查找请求的瓶颈和故障原因。
应用状态、机器状态检查：通过这个功能可以查看相关应用程序的其他的一些详细信息，比如CPU使用情况，内存状态、垃圾收集状态，TPS和JVM信息等参数。
架构组成
Pinpoint 主要由 3 个组件外加 Hbase 数据库组成，三个组件分别为：Agent、Collector 和 Web U广电大流量卡I。
Agent组件：用于收集应用端监控数据，无侵入式，只需要在启动命令中加入部分参数即可
Collector组件：数据收集模块，接收Agent发送过来的监控数据，并存储到HBase
WebUI：监控展示模块，展示系统调用关系、调用详情、应用状态等，并支持报警等功能
安装部署
#克隆官方提供的docker git git clone https://github.com/pinpoint-apm/pinpoint-docker.git cd pinpoint-docker docker-compose pull && docker-compose up -d #flink页面: http://localhost:8081 #pipo广电大流量卡int页面:http://localhost:8080 #quickapp页面：http://localhost:8085四、Skywalking和Pinpoint对比
Skywalking的不足：
针对单个应用的请求热力图，只能看到请求数量，看不到响应时间分布。应用界面，不能直观看到时间段内的请求总数量及错误数量。JVM的监控信息，SW没有PP全面。调用链信息，SW默认只显示入口和组件(如MySQL)调用处的信息，而PP还会显示SpringBean方法的调用信息，更丰富实用，当然SW也可以开启更详细的信息，但是会显示Bean内部方法的所有调用，显得冗余（例如 A调B调C，显示B和C被调用的入口方法广电大流量卡就可以了，不用显示B调用自己内部方法的过程）。SW更新快，BUG较多，值得优化和改进的地方也很多，虽然功能强，但是用起来不一定顺手和实用，还需要时间斟酌和打磨。相对而言，PP功能成熟，功能虽然少，但是都比较经典，用起来比较顺手。SW调用链里面DB类型只能看到SQL，看不到参数化SQL的传值，而PP可以。PP支持实时监控、页面实时刷新，而SW不支持。Pinpoint的不足：
不支持异步执行的调用链追踪（比如多线程、MQ），而SW通过注解可以支持。功能比较少，例如缺少平均响应、平均吞吐量等数据，缺少慢服务的统计。调用链信息，可以扩展和丰富的程度，要低于SW（SW可以通过注解扩展）。另外：
对应用性能的广电大流量卡影响，实测两者差不多，SW稍微好一些（吞吐量比PP大概高5%——我们做过单个span的性能测试，具体数据就不贴出来了）。实时告警通知，暂未测试，我个人希望有 服务异常、JVM异常、慢服务、高负载等的订阅和通知功能，然而貌似这两个APM都没有很直观的展示出有这方面的能力。总的来说：
PP相比后起之秀SW，要更稳定、易用，而且并没有明显短处SW号称的异步调用链追踪（是有代码侵入性的），我认为PP只要稍加改进也可以支持小公司，推荐用PP，等SW成熟之后再说吧有二次开发实力的公司，需进一步对比两者的可扩展性、二次开发效率，选择一个更能满足自己定制需求的APM友情提醒： 请添加客服微信进行免费领取流量卡！
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