全面的调用链路数据分析

• zipkin

zipkin链路调用分析

zipkin的链路监控粒度相对没有那么细，从上图可以看到调用链中具体到接口级别，再进一步的调用信息并未涉及。

• skywalking

skywalking链路调用分析

skywalking 还支持20+的中间件、框架、类库，比如：主流的dubbo、Okhttp，还有DB和消息中间件。上图skywalking链路调用分析截取的比较简单，网关调用user服务，由于支持众多的中间件，所以skywalking链路调用分析比zipkin完备些。

• pinpoint

pinpoint链路调用分析

pinpoint应该是这三种APM组件中，数据分析最为完备的组件。提供代码级别的可见性以便轻松定位失败点和瓶颈，上图可以看到对于执行的sql语句，都进行了记录。还可以配置报警规则等，设置每个应用对应的负责人，根据配置的规则报警，支持的中间件和框架也比较完备。

对于开发透明，容易开关

对于开发透明，容易开关，添加新功能而无需修改代码，容易启用或者禁用。我们期望功能可以不修改代码就工作并希望得到代码级别的可见性。

对于这一点，Zipkin 使用修改过的类库和它自己的容器(Finagle)来提供分布式事务跟踪的功能。但是，它要求在需要时修改代码。skywalking和pinpoint都是基于字节码增强的方式，开发人员不需要修改代码，并且可以收集到更多精确的数据因为有字节码中的更多信息。

完整的调用链应用拓扑

自动检测应用拓扑，帮助你搞清楚应用的架构。

pinpoint链路拓扑

zipkin链路拓扑

上面三幅图，分别展示了APM组件各自的调用拓扑，都能实现完整的调用链应用拓扑。相对来说，pinpoint界面显示的更加丰富，具体到调用的DB名，zipkin的拓扑局限于服务于服务之间。

Pinpoint与Zipkin细化比较

• Pinpoint与Zipkin差异性
  • Pinpoint 是一个完整的性能监控解决方案：有从探针、收集器、存储到 Web 界面等全套体系；而 Zipkin 只侧重收集器和存储服务，虽然也有用户界面，但其功能与 Pinpoint 不可同日而语。反而 Zipkin 提供有 Query 接口，更强大的用户界面和系统集成能力，可以基于该接口二次开发实现。
  • Zipkin 官方提供有基于 Finagle 框架（Scala 语言）的接口，而其他框架的接口由社区贡献，目前可以支持 Java、Scala、Node、Go、Python、Ruby 和 C# 等主流开发语言和框架；但是 Pinpoint 目前只有官方提供的 Java Agent 探针，其他的都在请求社区支援中（请参见 #1759 和 #1760）。
  • Pinpoint 提供有 Java Agent 探针，通过字节码注入的方式实现调用拦截和数据收集，可以做到真正的代码无侵入，只需要在启动服务器的时候添加一些参数，就可以完成探针的部署；而 Zipkin 的 Java 接口实现 Brave，只提供了基本的操作 API，如果需要与框架或者项目集成的话，就需要手动添加配置文件或增加代码。
  • Pinpoint 的后端存储基于 HBase，而 Zipkin 基于 Cassandra。
• Pinpoint与Zipkin相似性
  • Pinpoint 与 Zipkin 都是基于 Google Dapper 的那篇论文，因此理论基础大致相同。两者都是将服务调用拆分成若干有级联关系的 Span，通过 SpanId 和 ParentSpanId 来进行调用关系的级联；最后再将整个调用链流经的所有的 Span 汇聚成一个 Trace，报告给服务端的 collector 进行收集和存储。
  • 即便在这一点上，Pinpoint 所采用的概念也不完全与那篇论文一致。比如他采用 TransactionId 来取代 TraceId，而真正的 TraceId 是一个结构，里面包含了 TransactionId, SpanId 和 ParentSpanId。而且 Pinpoint 在 Span 下面又增加了一个 SpanEvent 结构，用来记录一个 Span 内部的调用细节（比如具体的方法调用等等），因此 Pinpoint 默认会比 Zipkin 记录更多的跟踪数据。但是理论上并没有限定 Span 的粒度大小，所以一个服务调用可以是一个 Span，那么每个服务中的方法调用也可以是个 Span，这样的话，其实 Brave 也可以跟踪到方法调用级别，只是具体实现并没有这样做而已。
• 字节码注入 vs API 调用
  • Pinpoint 实现了基于字节码注入的 Java Agent 探针，而 Zipkin 的 Brave 框架仅仅提供了应用层面的 API，但是细想问题远不那么简单。字节码注入是一种简单粗暴的解决方案，理论上来说无论任何方法调用，都可以通过注入代码的方式实现拦截，也就是说没有实现不了的，只有不会实现的。但 Brave 则不同，其提供的应用层面的 API 还需要框架底层驱动的支持，才能实现拦截。比如，MySQL 的 JDBC 驱动，就提供有注入 interceptor 的方法，因此只需要实现 StatementInterceptor 接口，并在 Connection String 中进行配置，就可以很简单的实现相关拦截；而与此相对的，低版本的 MongoDB 的驱动或者是 Spring Data MongoDB 的实现就没有如此接口，想要实现拦截查询语句的功能，就比较困难。
  • 因此在这一点上，Brave 是硬伤，无论使用字节码注入多么困难，但至少也是可以实现的，但是 Brave 却有无从下手的可能，而且是否可以注入，能够多大程度上注入，更多的取决于框架的 API 而不是自身的能力。
• 难度及成本
  • 经过简单阅读 Pinpoint 和 Brave 插件的代码，可以发现两者的实现难度有天壤之别。在都没有任何开发文档支撑的前提下，Brave 比 Pinpoint 更容易上手。Brave 的代码量很少，核心功能都集中在 brave-core 这个模块下，一个中等水平的开发人员，可以在一天之内读懂其内容，并且能对 API 的结构有非常清晰的认识。
  • Pinpoint 的代码封装也是非常好的，尤其是针对字节码注入的上层 API 的封装非常出色，但是这依然要求阅读人员对字节码注入多少有一些了解，虽然其用于注入代码的核心 API 并不多，但要想了解透彻，恐怕还得深入 Agent 的相关代码，比如很难一目了然的理解 addInterceptor 和 addScopedInterceptor 的区别，而这两个方法就是位于 Agent 的有关类型中。
  • 因为 Brave 的注入需要依赖底层框架提供相关接口，因此并不需要对框架有一个全面的了解，只需要知道能在什么地方注入，能够在注入的时候取得什么数据就可以了。就像上面的例子，我们根本不需要知道 MySQL 的 JDBC Driver 是如何实现的也可以做到拦截 SQL 的能力。但是 Pinpoint 就不然，因为 Pinpoint 几乎可以在任何地方注入任何代码，这需要开发人员对所需注入的库的代码实现有非常深入的了解，通过查看其 MySQL 和 Http Client 插件的实现就可以洞察这一点，当然这也从另外一个层面说明 Pinpoint 的能力确实可以非常强大，而且其默认实现的很多插件已经做到了非常细粒度的拦截。
  • 针对底层框架没有公开 API 的时候，其实 Brave 也并不完全无计可施，我们可以采取 AOP 的方式，一样能够将相关拦截注入到指定的代码中，而且显然 AOP 的应用要比字节码注入简单很多。
  • 以上这些直接关系到实现一个监控的成本，在 Pinpoint 的官方技术文档中，给出了一个参考数据。如果对一个系统集成的话，那么用于开发 Pinpoint 插件的成本是 100，将此插件集成入系统的成本是 0；但对于 Brave，插件开发的成本只有 20，而集成成本是 10。从这一点上可以看出官方给出的成本参考数据是 5:1。但是官方又强调了，如果有 10 个系统需要集成的话，那么总成本就是 10 * 10 + 20 = 120，就超出了 Pinpoint 的开发成本 100，而且需要集成的服务越多，这个差距就越大。
• 通用性和扩展性
  • 很显然，这一点上 Pinpoint 完全处于劣势，从社区所开发出来的集成接口就可见一斑。
  • Pinpoint 的数据接口缺乏文档，而且也不太标准（参考论坛讨论帖），需要阅读很多代码才可能实现一个自己的探针（比如 Node 的或者 PHP 的）。而且团队为了性能考虑使用了 Thrift 作为数据传输协议标准，比起 HTTP 和 JSON 而言难度增加了不少。
• 社区支持
  • 这一点也不必多说，Zipkin 由 Twitter 开发，可以算得上是明星团队，而 Naver 的团队只是一个默默无闻的小团队（从 #1759 的讨论中可以看出）。虽然说这个项目在短期内不太可能消失或停止更新，但毕竟不如前者用起来更加放心。而且没有更多社区开发出来的插件，让 Pinpoint 只依靠团队自身的力量完成诸多框架的集成实属困难，而且他们目前的工作重点依然是在提升性能和稳定性上。
• 其他
  • Pinpoint 在实现之初就考虑到了性能问题，http://www.naver.com 网站的后端某些服务每天要处理超过 200 亿次的请求，因此他们会选择 Thrift 的二进制变长编码格式、而且使用 UDP 作为传输链路，同时在传递常量的时候也尽量使用数据参考字典，传递一个数字而不是直接传递字符串等等。这些优化也增加了系统的复杂度：包括使用 Thrift 接口的难度、UDP 数据传输的问题、以及数据常量字典的注册问题等等。
  • 相比之下，Zipkin 使用熟悉的 Restful 接口加 JSON，几乎没有任何学习成本和集成难度，只要知道数据传输结构，就可以轻易的为一个新的框架开发出相应的接口。
  • 另外 Pinpoint 缺乏针对请求的采样能力，显然在大流量的生产环境下，不太可能将所有的请求全部记录，这就要求对请求进行采样，以决定什么样的请求是我需要记录的。Pinpoint 和 Brave 都支持采样百分比，也就是百分之多少的请求会被记录下来。但是，除此之外 Brave 还提供了 Sampler 接口，可以自定义采样策略，尤其是当进行 A/B 测试的时候，这样的功能就非常有意义了。
• 总结
  • 从短期目标来看，Pinpoint 确实具有压倒性的优势：无需对项目代码进行任何改动就可以部署探针、追踪数据细粒化到方法调用级别、功能强大的用户界面以及几乎比较全面的 Java 框架支持。但是长远来看，学习 Pinpoint 的开发接口，以及未来为不同的框架实现接口的成本都还是个未知数。相反，掌握 Brave 就相对容易，而且 Zipkin 的社区更加强大，更有可能在未来开发出更多的接口。在最坏的情况下，我们也可以自己通过 AOP 的方式添加适合于我们自己的监控代码，而并不需要引入太多的新技术和新概念。而且在未来业务发生变化的时候，Pinpoint 官方提供的报表是否能满足要求也不好说，增加新的报表也会带来不可以预测的工作难度和工作量。

Tracing和Monitor区别

Monitor可分为系统监控和应用监控。系统监控比如CPU，内存，网络，磁盘等等整体的系统负载的数据，细化可具体到各进程的相关数据。这一类信息是直接可以从系统中得到的。应用监控需要应用提供支持，暴露了相应的数据。比如应用内部请求的QPS，请求处理的延时，请求处理的error数，消息队列的队列长度，崩溃情况，进程垃圾回收信息等等。Monitor主要目标是发现异常，及时报警。

Tracing的基础和核心都是调用链。相关的metric大多都是围绕调用链分析得到的。Tracing主要目标是系统分析。提前找到问题比出现问题后再去解决更好。

Tracing和应用级的Monitor技术栈上有很多共同点。都有数据的采集，分析，存储和展式。只是具体收集的数据维度不同，分析过程不一样。