APMPlus自研监控系统是应用性能监控全链路版自主研发的数据采集工具，负责采集应用与基础设施的监控数据，然后相关数据上报到APMPlus服务端用于可视化查询分析。

系统框架结构

由上图可以看出，应用性能监控整体采用了三层架构。

应用探针：集成Trace、Log、Metrics SDK通过IPC（Inter Process Communication，即进程间通讯）和本机Agent进行通信。

Agent：负责采集宿主机数据和宿主机上容器数据，并且接收应用发送的监控数据，缓存后经过压缩和加密转发到数据中心，同时负责将数据中心的动态配置定时同步给应用。

数据中心：负责接收数据，清洗存储最终展示给用户，并提供分析和报警功能。

Java应用功能

Java应用接入服务端采用无侵入式的插桩方案，以下介绍Java应用接入服务端后支持的功能。

Trace

Java应用接入服务端后，JavaAgent可以自动收集Trace信息、自动生成Metric指标。

目前已经支持的框架请参见支持的框架列表，接入后会自动生成Metrics如下所示：

Metrics	说明	Tags
apminsight.service.trace.called.throughput	被调用次数	service：被调用服务名 resource：被调用接口名 status：返回码 instance_id：进程ID
apminsight.service.trace.called.latency.us.	被调用耗时	service：被调用服务名 resource：被调用接口名 status：返回码 instance_id：进程ID
apminsight.service.trace.call.throughput	调用其他服务次数	service：服务名 resource：接口名 status：返回码 instance_id：进程ID call_service：调用服务名 call_resource：调用接口名 db.slow_query：是否是慢SQL
apminsight.service.trace.call.latency.us.	调用其他服务耗时	service：被调用服务名 resource：被调用接口名 status：返回码 instance_id：进程ID call_service：调用服务名 call_resource：调用接口名 db.slow_query：是否是慢SQL
apminsight.service.performance.cpu.core	服务CPU使用	service：服务名
apminsight.service.performance.cpu_limit.core	服务CPU限制	service：服务名
apminsight.service.performance.rss.mb	服务占用内存	service：服务名
apminsight.service.performance.memory_limit.mb	服务内存限制	service：服务名

Log

Java应用接入服务端后可以实现调用链检索、日志检索功能，目前针对如下框架做了集成：

Logback

log4j2

Metrics

Java应用接入服务端后支持Metrics打点功能，详情请参见apminsight-server-sdk-java。

JVM监控

Java应用接入服务端后支持JVM相关监控，主要包括以下指标：

类型	Metrics	说明	单位
堆内存	jvm.init_heap	JVM初始堆内存	Byte
		jvm.used_heap	JVM已使用堆内存	Byte
		jvm.max_heap	JVM最大堆内存	Byte
		jvm.committed_heap	JVM已提交堆内存	Byte
非堆内存	jvm.init_noheap	JVM初始非堆内存	Byte
		jvm.used_noheap	JVM已使用非堆内存	Byte
		jvm.max_noheap	JVM最大非堆内存	Byte
		jvm.committed_noheap	JVM已提交非堆内存	Byte
内存池-NewGen	vm.init_newgen	JVM内存池-初始NewGen	Byte
		jvm.max_newgen	JVM内存池-最大NewGen	Byte
		jvm.used_newgen	JVM内存池-已使用NewGen	Byte
		jvm.committed_newgen	JVM内存池-已提交NewGen	Byte
内存池-OldGen	jvm.init_oldgen	JVM内存池-初始OldGen	Byte
		jvm.max_oldgen	JVM内存池-最大OldGen	Byte
		jvm.used_oldgen	JVM内存池-已使用OldGen	Byte
		jvm.committed_oldgen	JVM内存池-已提交OldGen	Byte
内存池-CodeCache	jvm.init_code_cache	JVM内存池-初始CodeCache	Byte
		jvm.max_code_cache	JVM内存池-最大CodeCache	Byte
		jvm.used_code_cache	JVM内存池-已使用CodeCache	Byte
		jvm.committed_code_cache	JVM内存池-已提交CodeCache	Byte
内存池-Survivor	jvm.init_survivor	JVM内存池-初始Survivor	Byte
		jvm.max_survivor	JVM内存池-最大Survivor	Byte
		jvm.used_survivor	JVM内存池-已使用Survivor	Byte
		jvm.committed_survivor	JVM内存池-已提交Survivor	Byte
内存池-MetaSpace	jvm.init_meta_space	JVM内存池-初始MetaSpace	Byte
		jvm.max_meta_space	JVM内存池-最大MetaSpace	Byte
		jvm.used_meta_space	JVM内存池-已使用MetaSpace	Byte
		vm.committed_meta_space	JVM内存池-已提交MetaSpace	Byte
内存池-PermGen	jvm.init_perm_gen	JVM内存池-初始PermGen	Byte
		jvm.max_perm_gen	JVM内存池-最大PermGen	Byte
		jvm.used_perm_gen	JVM内存池-已使用PermGen	Byte
		jvm.committed_perm_gen	JVM内存池-已提交PermGen	Byte
类加载	jvm.loaded_class_count	JVM当前加载类数量	count
		jvm.total_unloaded_class_count	JVM总计已卸载类数量	count
		vm.total_loaded_class_count	JVM总计加载类数量	count
程数	jvm.live_count	JVM存活线程数	count
		jvm.daemon_count	JVM守护线程数	count
		jvm.peak_count	JVM峰值线程数	count
		jvm.runnable_state_thread_count	JVM可运行线程数	count
		jvm.blocked_state_thread_count	JVM阻塞线程数	count
		vm.waiting_state_thread_count	JVM等待线程数	count
		vm.timed_waiting_state_thread_count	JVM定时等待线程数	count
GC-次数	jvm.gc_count_old	JVM GC次数-OldGen	count
GC-次数		jvm.gc_count_new	JVM GC次数-NewGen	count
GC-时间	jvm.gc_time_old	JVM GC时间-OldGen	ms
GC-时间		jvm.gc_time_new	JVM GC时间-NewGen	ms

自定义插桩

Java应用接入服务端后支持自定义代码监控的插桩。在平台上配置全局维度、服务维度的类名和方法名，即可完成对相关方法的插桩，插桩结果会随Trace链路一起上报并查询。

支持的框架列表

框架/组件	Maven	版本
tomcat	org.apache.tomcat.embed:tomcat-embed-core	7.x~8.x
mysql	mysql:mysql-connector-java	5.x~8.x
oracle	com.oracle:ojdbc14	10.x及以上版本
redis	redis.clients:jedis	2.x及以上版本
redis		io.lettuce:lettuce-core	5.x及以上版本
Memcached	net.spy:spymemcached	2.x及以上版本
Memcached		com.googlecode.xmemcached:xmemcached	2.x及以上版本
MongoDB	org.mongodb:mongo-java-driver	2.x~3.x
MongoDB		org.mongodb:mongodb-driver-sync	4.x及以上版本
Kafka	org.apache.kafka:kafka-clients	0.11.0.0及以上版本
RocketMQ	com.alibaba.rocketmq:rocketmq-client	3.x及以上版本
RocketMQ		org.apache.rocketmq:rocketmq-client	4.x及以上版本
RabbitMQ	com.rabbitmq:amqp-client	5.x及以上版本
logback	ch.qos.logback:logback-classic	1.x及以上版本
log4j	org.apache.logging.log4j:log4j-core	2.x及以上版本
HttpClient	com.squareup.okhttp:okhttp	2.x及以上版本
		com.squareup.okhttp3:okhttp	3.x~4.x
		commons-httpclient:commons-httpclient	3.x及以上版本
		org.apache.httpcomponents:httpclient	4.x及以上版本
		org.apache.httpcomponents.client5:httpclient5	5.x及以上版本
		org.apache.httpcomponents:httpasyncclient	4.x及以上版本
		org.asynchttpclient:async-http-client	2.x及以上版本
		io.github.openfeign:feign-core	9.x
		org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-feign	1.x~2.x
Rest tempalte	org.springframework:spring-web	4.x及以上版本
Spring	org.springframework:spring-webmvc	3.x~5.x
Spring		org.springframework:spring-context	3.x~5.x

Go应用功能

Go应用接入服务端采用侵入式插桩方案，以下介绍Go应用接入服务端后支持的功能。

Trace

Go应用接入服务端无法采用无侵入式的插桩方案，只能通过框架集成实现，目前针对如下框架做了集成：

gin-gonic/gin

gorm.io/gorm.v1

net/http

具体接入方式请参见trace功能说明。接入后会自动生成如下Metrics：

Metrics	说明	Tags
apminsight.service.trace.called.throughput	被调用次数	service：被调用服务名 resource：被调用接口名 status：返回码 instance_id：进程ID
apminsight.service.trace.called.latency.us.	被调用耗时	service：被调用服务名 resource：被调用接口名 status：返回码 instance_id：进程ID
apminsight.service.trace.call.throughput	调用其他服务次数	service：服务名 resource：接口名 status：返回码 instance_id：进程 IDcall_service：调用服务名 call_resource：调用接口名 db.slow_query：是否是慢 SQL
apminsight.service.trace.call.latency.us.	调用其他服务耗时	service：被调用服务名 resource：被调用接口名 status：返回码 instance_id：进程 IDall_service：调用服务名 call_resource：调用接口名 db.slow_query：是否是慢SQL
apminsight.service.performance.cpu.core	服务CPU使用	service：服务名
apminsight.service.performance.cpu_limit.core	服务CPU限制	service：服务名
apminsight.service.performance.rss.mb	服务占用内存	service：服务名
apminsight.service.performance.memory_limit.mb	服务内存限制	service：服务名

Log

Go应用接入服务端，且与Trace和Log框架适配后，可以实现调用链检索、日志检索功能，目前针对如下框架做了集成：

sirupsen/logrus

具体接入方式请参见log功能说明。接入后会自动生成如下Metrics：

Metrics	说明	Tags
apminsight.service.log.throughput	服务日志条目	service：服务名 log_level：日志级别

Metrics

Go SDK提供接口如下：

// 用于度量QPS等场景​
func EmitCounter(name string, value float64, tags map[string]string) error {​
}​
// 用于度量耗时等需要分析均值、分位值的场景​
func EmitTimer(name string, value float64, tags map[string]string) error {​
}​
// 用于度量绝对值场景​
func EmitGauge(name string, value float64, tags map[string]string) error {​
}​

具体接入方式请参见metrics功能说明。

支持的框架列表

框架	版本
gin-gonic/gin	1.x
gorm.io/gorm.v1	1.x
net/http	-
sirupsen/logrus	1.x