简介 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。基于GoogleDapper论文进行的实现，与另一款开源的全链路分析工具Zipkin类似，但相比Zipkin提供了无侵入式、代码维度的监控等更多的特性。 Pinpoint支持的功能比较丰富，可以支持如下几种功能：
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在性能测试中，特别是在基于Saas化架构的性能中，如何更好的能够全链路的去监控一个服务的响应时间以及它的资源信息，在目前的工具选择中，使用广泛的主要是Pinpoint和skywalking中，本文章主要介绍Pinpoint环境的搭建的简单的应用。Pinpoint是用于用Java / PHP / PYTHON 编写的大型分布式系统的APM（应用程序性能管理）工具。受Dapper的启发，Pinpoint提供了一种解决方案，可通过跟踪跨分布式应用程序的事务来帮助分析系统的整体结构以及其中的组件如何互连。关于Pinpoint详细的介绍，建议github去看官方比较详细的介绍，地址为：https://github.com/naver/pinpoint。
随着微服务架构的流行，服务按照不同的维度进行拆分，一次请求 往往需要涉及到多个服务。这些服务可能不同编程语言开发，不同 团队开发，可能部署很多副本。因此，就需要一些可以帮助理解系 统行为、用于分析性能问题的工具，以便发生故障的时候，能够快 速定位和解决问题。全链路监控组件就在这样的问题背景下产生了。 全链路性能监控 从整体维度到局部维度展示各项指标，将跨应用的 所有调用链性能信息集中展现，可方便度量整体和局部性能，并且 方便找到故障产生的源头，生产上可极大缩短故障排除时间。
pinpoint是一个开源的java监控项目，也是分布式监控项目中比较知名的。 网上有比较多的pinpoint部署指南，但都是基于主机部署的，这一篇主要是讲将pinpoint部署到docker中，并监控同样部署在docker的Springboot项目。 pinpoint包含4个部分，hbase，collector，web，agent。
做事前认真阅读下Readme文档，磨刀不误砍柴工 配置发邮件注意事项 To send email alerts, you must make BATCH_ENABLE=true and change the other mail-related environment variables (MAIL_HOST, MAIL_PORT, MAIL_USERNAME, MAIL_PASSWORD, MAIL_PROPERTIES_MAIL_SMTP_FROM, …) to the Pinpoint-Web se
是不是对网上的pinpoint 搭建头痛，不是启动不了，就是不能使用，还需要一堆配置 安装，如果你也头痛这个，那就看看这篇文章吧，安装只需要三步,容器中会自动安装相关东西的
从本章开始我们一起来实战pinpoint插件开发，做一些实用的pinpoint插件，本着先易后难的原则，我们从修改现有插件开始吧； 准备工作 本次实战的操作环境是win10专业版，安装了Docker
本文介绍了如何利用Docker构建pinpoint编译环境，通过使用Dockerfile和Docker Compose文件实现了一个完整的编译环境。首先介绍了Dockerfile和Docker Compose文件的基本用法，然后详细描述了pinpoint编译环境的构建过程。在构建过程中，使用了yum和curl等命令行工具，并使用了Maven和Java等软件包管理工具。通过使用Docker构建编译环境，可以简化pinpoint的编译过程，提高编译效率，并可以保证编译环境的一致性和稳定性。同时，还可以将构建好的镜像上传到Docker Hub等容器管理平台，方便其他用户使用。
前言 由于工作需要，前段时间抽口研究了一下APM（Application Performance Management）相关技术，无论是收费的还是免费的。由于技术栈的原因，最终还是选择Pinpoint，本文是为了记录Pinpoint详细的搭建过程。 架构图 优点 代码零侵入，运用JavaAgent字节码增强技术，只需要加启动参数即可。 搭建环境 机器 安装 功能 192.168.1.180(8080，9994，9995，9996) pinpoint+hbase pinpointweb面板、控制器以及hbas
由于工作需要，前段时间抽口研究了一下APM相关技术。 大的互联网公司都有自己的分布式跟踪系统，比如Google的Dapper，Twitter的zipkin，淘宝的鹰眼，新浪的Watchman，京东的Hydra等，当然还有一些收费的工具。由于技术栈、项目规模以及方便且容易上手的原因，最终还是选择Pinpoint，本文是为了记录Pinpoint详细的搭建过程。
本文介绍了如何基于Pinpoint构建一套轻量级的分布式跟踪系统。首先介绍了Pinpoint的设计理念和整体架构，然后通过一个具体的实例展示了如何使用Pinpoint进行分布式跟踪，最后介绍了如何基于Pinpoint构建一套可扩展的跟踪系统。
随着微服务架构的流行，服务按照不同的维度进行拆分，一次请求往往需要涉及到多个服务。这些服务可能不同编程语言开发，不同团队开发，可能部署很多副本。因此，就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具，以便发生故障的时候，能够快速定位和解决问题。全链路监控组件就在这样的问题背景下产生了。 全链路性能监控 从整体维度到局部维度展示各项指标，将跨应用的所有调用链性能信息集中展现，可方便度量整体和局部性能，并且方便找到故障产生的源头，生产上可极大缩短故障排除时间。
pinpoint在分布式系统中的广泛应用，今天来体验pinpoint所提供的监控、调用链跟踪等服务，本次实战只关心体验服务，至于环境如何搭建、服务如何配置，留待下一次实战吧； 环境规划 整个体验环境有
摘要总结：本文主要介绍如何使用Docker快速部署pinpoint-server和pinpoint-agent，以及使用pinpoint-agent进行分布式追踪和性能分析的具体实现。
摘要总结：本文介绍了如何使用Docker构建pinpoint-1.6.x的编译环境，包括安装JDK、Maven、Docker等，并提供了具体的操作步骤。同时还介绍了如何使用SecureSRT客户端和SFTP工具进行文件传输，以及如何使用Docker导出容器中的文件。
制作pinpoint-server所需的材料我已经全部上传到git上，欢迎大家下载，地址是：git@github.com:zq2599/pinpoint163-server.git
现有混合云平台的场景下，即有线下和线上的环境，又有测试与正式的场景，而且结合了Docker，导致打包内容有所区分，且服务的发布流程复杂起来，手工打包需要在编译阶段就要根据环境到处更改配置，因此纯手工发布增加了实施的难度，需要一个统一的适应各种环境部署的方案。
域名分配及动态更新问题 从上面的方法，采用 Nginx-Pod 似乎已经解决了问题，但是其实这里面有一个很大缺陷：当每次有新服务加入又该如何修改 Nginx 配置呢？我们知道使用 Nginx 可以通过虚拟主机域名进行区分不同的服务，而每个服务通过 upstream 进行定义不同的负载均衡池，再加上 location 进行负载均衡的反向代理，在日常使用中只需要修改 nginx.conf 即可实现，那在 K8S 中又该如何实现这种方式的调度呢？假设后端的服务初始服务只有 ecshop，后面增加了 bbs 和 member 服务，那么又该如何将这 2 个服务加入到 Nginx-Pod 进行调度呢？总不能每次手动改或者 Rolling Update 前端 Nginx Pod 吧！此时Ingress 出现了，如果不算上面的 Nginx，Ingress 包含两大组件：Ingress Controller 和 Ingress。
Skywalking是一个分布式追踪与监控，由国内开源爱好者吴晟开源，目前已是Apache顶级项目。
应⽤性能管理(Application Performance Management,APM) 是指对企业的关键业务应⽤进⾏监测、优化，提⾼企业应⽤的可靠性和质量，保证⽤户得到良好的服务，降低IT总运维成本，为企业带来更多的商业利益。
缘起 Pinpoint接入业务监控后数据量大涨，平均每天Hbase数据增量20G左右，数据量太大，需要对数据进行定期清理，否则监控可用性降低，由于之前环境是由docker-compose部署，查到hbase可以修改表的ttl来清理数据，目前进入pinpoint-hbase容器操作，如果能在hbase表格生成时就修改ttl效果会更佳，该方法需要熟悉docker-compose里面pinpoint-web及pinpoint-hbase部署方法，后期跟进
java应用监控之调用链跟踪选型之Zipkin、Pinpoint、SkyWalking、CAT
skywalking 是一个优秀的国产开源框架，2015年由个人吴晟（华为开发者）开源 ，2017年加入 apache 孵化器。
Tracing 是在上世纪 90 年代就已出现的技术，但真正让该领域流行起来的还是源于 Google 的一篇 Dapper 论文。分布式追踪系统发展很快，种类繁多，但无论哪种组件，其核心步骤一般有 3 步：代码埋点、数据存储和查询展示，如下图所示为链路追踪组件的组成。
最近有朋友问到我基于K8s & Spring Cloud的PaaS云平台的相关问题，正好之前在卓望数码 时专门做这个的。考虑到技术选型本身并不涉及业务，也不涉及商业机密，索性整理一下，分享出来。
调研市面主流APM（Application Performance Management）工具，了解不同工具的优缺点，再结合团队目前遇到的主要问题，选择最合适的一款。
前一段时间购置了阿里云的2C8G的云服务器，博客也迁移过来了，心思闲着也是闲着，何不搭建一套小黄图的微服务。说干就干，撸起袖子先画一张图。
非常感谢navca的分享。该例子基于QGraphicsItem绘图实现的挖掘机。(文末源码地址) 📷 心中有坐标，万物皆可绘 我的挖掘机例子共分为车体，大臂，小臂，爪子四部分，全部皆为自绘。 车体 void Body::paint(QPainter *painter, const QStyleOptionGraphicsItem *option, QWidget *widget) { painter->setBrush(QBrush(Qt::darkYellow)); painter->
这应该是目前最优秀的两款开源APM产品了，而且两款产品都通过字节码注入的方式，实现了对代码完全无任何侵入，他们的对比信息如下：
首先定义一个emptyDir类型的卷pinpoint-agent-1，initcontainers容器启动的时候，将这个pinpoint-agent-1卷挂载到/sharedFiles/AppServerAgent目录，并把容器镜像层中的/pinpoint-agent目录下的文件拷贝到pinpoint-agent-1卷下面，然后initContainers的使命完成，正常退出。
一、Pinpoint简单介绍 Pinpoint是一款对Java编写的大规模分布式系统的APM工具，有些人也喜欢称呼这类工具为调用链系统、分布式跟踪系统。一般来说，前端向后台发起一个查询请求，后台服务可能要调用多个服务，每个服务可能又会调用其它服务，最终将结果返回，汇总到页面上。如果某个环节发生异常，工程师很难准确定位这个问题到底是由哪个服务调用造成的，Pinpoint等相关工具的作用就是追踪每个请求的完整调用链路，收集调用链路上每个服务的性能数据，方便工程师能够快速定位问题。Pinpoint开源在了github上，可以用于大规模分布式系统监控。它对性能的影响最小（只增加约3％资源利用率），安装agent是无侵入式的，只需要在被测试的Tomcat中加上3句话，打下探针，就可以监控整套程序了。
我们都知道微服务架构是一种架构概念，旨在通过将功能分解到各个离散的服务中以实现对解决方案的解耦。你可以将其看作是在架构层次而非获取服务的
程序的监控一直是程序员最头痛的事情之一，现网程序有问题怎么办？看进程看端口 top/free/df 三件套？网络抓包？看日志？所以为了满足这些初级需求很多公司都做了主机监控，进程端口监听等功能，例如主机磁盘满/只读告警，端口不监听告警。这些基础的监控说到底都是黑盒监控，并没有进入到程序内部的调用链里面，程序内部的运行情况完全是两眼一抹黑，导致是该模块本身有问题还是下游的依赖模块出了问题，完全不知道，只能看一行行看日志慢慢确认。换言之，我们需要的是一个分布式调用链追踪系统，能够清楚的描述程序的调用关系，每一跳的耗时，以及请求数量的统计，很明显，Pinpoint就是我们要找的工具。
在使用Dubbo进行服务化或者整合应用后，假设某个服务后台日志显示有异常，这个服务又被多个应用调用的情况下，我们通常很难判断是哪个应用调用的，问题的起因是什么，因此我们需要一套分布式跟踪系统来快速定位问题，Pinpoint可以帮助我们快速定位问题（当然，解决方案也不止这一种）。
大家好, 我们前面的章节介绍了javaagent以及一些字节码修改框架ASM和Javassist, 以及他们的一些简单的应用场景. 今天重点给大家介绍一款github上开源的APM分布式链路监控产品 -- Pinpoint.
spring cloud gateway是spring cloud家族最新的api网关，之前用的是netflix zuul 1.0，netflix 2.0最终没有孵化出来，于是spring自己开发了现在的spring cloud gateway，与zuul 1.0不同的是spring cloud gateway是基于spring5 springboot2以及proactor技术栈开发的第二代网关，由于本文重点不是spring cloud gateway，这里就不再赘述，详情参考https://spring.io/projects/spring-cloud-gateway，某个接口返回慢时我们需要分析具体原因，到底在哪个环境出了问题或者速度被拉慢，在分布式系统中调用链追踪的功能不可或缺，这方便我们更快的找到问题出处，解决问题。zipkin是一款不错的调用链追踪工具，类似的还有skywalking以及pinpoint，本文讲述zipkin环境的搭建
【转载请注明出处】：https://cloud.tencent.com/developer/article/1655795
记一次完整的落地全链路监控项目的完整过程，我们来一起复盘下，我是如何进行技术选型的。
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。
pinpoint是开源在github上的一款APM监控工具，它是用Java编写的，用于大规模分布式系统监控。它对性能的影响最小（只增加约3％资源利用率），安装agent是无侵入式的。
微服务架构已经是一个很通用的系统架构，常见的技术栈如下图所示，这张架构图基本涵括了当前微服务体系下的各种技术栈，可能不同的技术栈有不同的开源实现。
中间件的聊天记录第二弹来袭了，想看第一弹的在这里：如果把四个消息队列都拉到一个群里，他们会聊些什么
Pinpoint是一款对Java编写的大规模分布式系统的APM（应用性能管理：Application Performance Management）工具，有些人也喜欢称呼这类工具为调用链系统、分布式跟踪系统。我们知道，前端向后台发起一个查询请求，后台服务可能要调用多个服务，每个服务可能又会调用其它服务，最终将结果返回，汇总到页面上。如果某个环节发生异常，工程师很难准确定位这个问题到底是由哪个服务调用造成的，Pinpoint等相关工具的作用就是追踪每个请求的完整调用链路，收集调用链路上每个服务的性能数据，方便工程师能够快速定位问题。
Maven项目对象模型(POM)，可以通过一小段描述信息来管理项目的构建，报告和文档的项目管理工具软件
随着微服务架构的流行，服务按照不同的维度进行拆分，一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建在不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心。因此，就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具，以便发生故障的时候，能够快速定位和解决问题。
欢迎留言，说出你常用的技术 技术选型 ---- 网关：Nginx、Kong、Zuul 缓存：Redis、MemCached、OsCache、EhCache 搜索：ElasticSearch、Solr 熔断：Hystrix ---- 负载均衡：DNS、F5、LVS、Nginx、OpenResty、HAproxy 注册中心：Eureka、Zookeeper、Redis、Etcd、Consul 认证鉴权：JWT 消费队列：RabbitMQ、ZeroMQ、Redis、ActiveMQ、Kafka ---- 日志收
随着微服务架构的流行，服务按照不同的维度进行拆分，一次请求往往需要涉及到多个服务。
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