从零开始写一个APM监控程序（一）协议

APM（Application Performance Monitoring）是一种用于监控和管理应用程序性能的解决方案。它通过收集、分析和报告应用程序的性能数据，帮助开发人员和系统管理员更好地了解应用程序的运行状况，识别潜在的性能问题，并进行优化。

一般来说，APM 工具提供以下功能：

1. 性能监控： 实时监控应用程序的性能指标，包括响应时间、吞吐量、错误率等。

2. 事务追踪： 能够跟踪和记录应用程序中各个事务的执行情况，从而了解事务的执行路径、时间分布等。

3. 错误检测： 检测并报告应用程序中的错误和异常，帮助快速定位和解决问题。

4. 性能分析： 分析应用程序的性能瓶颈，提供可视化的分析工具，帮助开发人员优化代码和系统配置。

5. 资源利用率监控： 监控硬件资源（如 CPU、内存、磁盘等）的利用率，帮助发现资源瓶颈。

APM 工具通常可以与各种类型的应用程序一起使用，包括 Web 应用、移动应用、微服务架构等。它们通过在应用程序中嵌入代理或采集器来收集数据，并将数据传送到中央存储或云服务中进行分析和展示。

一些常见的 APM 工具包括 New Relic、AppDynamics、Datadog、Elastic APM 等。这些工具的具体特性和支持的技术栈可能有所不同，选择合适的工具通常取决于应用程序的特点和需求。

国产的开源东西主要是SkyWalking。Apache SkyWalking 是一个开源的应用性能管理（APM）系统，用于监控、诊断和优化分布式系统的性能。它支持多种语言，包括 Java、.NET、Node.js、Go 等，可以跟踪分布式系统中的请求流，并提供详细的性能数据和可视化的监控工具。

以下是一些 SkyWalking 的主要特点：

1. 分布式追踪： SkyWalking 提供了分布式追踪能力，可以跟踪请求在整个分布式系统中的传播路径，包括服务之间的调用和调用链路的详细信息。

2. 性能指标： 提供系统的性能指标，包括吞吐量、响应时间、错误率等，以便开发人员和运维人员更好地了解系统的运行状况。

3. 自动仪表板： 提供直观的仪表板和可视化工具，帮助用户监控和诊断分布式应用程序的性能问题。

4. 跨语言支持： SkyWalking 支持多种语言，使其适用于各种技术栈和混合语言环境。

5. 插件扩展： 具有插件系统，可以通过插件扩展功能，支持集成其他系统和工具。

6. 开源社区： 作为 Apache 项目，SkyWalking 拥有活跃的开源社区，不断更新和改进系统。

SkyWalking 有助于开发团队识别性能瓶颈、优化代码，并提高系统的可维护性。

但是，别人的东西永远不一定完全适合自己，大多数时候改造的成本比从零开始写一个成本更高。

典型的APM（Application Performance Monitoring）通常是通过收集、分析和展示应用程序的性能数据，以监控和优化应用程序的运行状态。以下是一般的 APM 实现思路：

1. 数据采集（Instrumentation）： 在应用程序代码中插入监控点，收集关键性能指标。这通常包括跟踪请求、记录方法执行时间、捕获错误、以及收集资源利用情况等。开发者需要在代码中嵌入监控仪器，以便收集有关应用程序性能的数据。

2. 数据传输： 将采集到的数据传输到中央收集点。这可以通过使用 Agent、SDK 或代理来完成。这些组件可以负责收集数据并将其传输到 APM 系统的后端。

3. 数据存储： 将数据存储在后端数据库或数据仓库中，以供分析和查询。通常，APM 系统会使用数据库或其他持久性存储来保存监控数据。

4. 数据分析： 对收集到的数据进行分析，以识别性能瓶颈、错误和潜在的优化点。分析可能包括生成报告、绘制性能图表、检测异常等。

5. 可视化： 将分析结果以可视化的方式展示给开发者、运维人员和其他利益相关者。这可以通过仪表板、图表、报表等方式呈现。

6. 告警和通知： 在性能达到或超过阈值时，发出告警，通知相关人员。这有助于快速响应性能问题，保持应用程序在高性能状态。

7. 追踪请求和事务： 通过追踪请求和事务，可以了解整个系统的性能状况，包括前端和后端服务的交互。

8. 支持多语言和多平台： APM 工具通常需要支持多种编程语言和运行环境，以便适用于各种应用程序和服务。

9. 安全性： 保护监控数据的安全性，确保监控数据不被未授权的访问。

采集数据的部分分为探针和SDK两种，比如是JAVA和dotNet有虚拟机的，可以使用hook技术来拦截自己需要的方法，如果是编译型语言基本上使用的是SDK，程序员插码的方式实现。当然在linux下也可以使用eBPF的方式来构建挂钩程序，但是做到通用比较麻烦。

我认为与其在后期加HOOK，不如在项目之初就考虑需要监控的位置，用SDK来解决。

首先我们要解决交换协议：

一般，采集的内容分类3类：

• 某个代码块执行的时长效果等数据叫span，多个span可以串为一个trace;
• 针对硬件使用率的监控一般叫metric;
• 再有，就是分级部署时候探针（sdk）与后端之间还有一级，会对数据融合一次，减少数据量。

我打算采用protobuf3的方式定义数据交互格式，每个消息都定义最基本的常用的数据，其他的部分作为键值对可以扩展，后续只需要定义键值对就好了；其实也没有啥好扩展的，这么多年就这么点东西；数据传输可以用json，也可以用protobuf编码，目前大多数产品都是http传输，我觉得可以再进一步，使用http2或者websocket更好。

syntax = "proto3";
package model;
option go_package = "birdim/server/pb";
 
// 服务定义
service ApmService {
  rpc AgentEvent (ApmAgentMsg) returns (ApmServerMsg);
  rpc FrontEvent (ApmAgentMsg) returns (ApmServerMsg);
}
 
// 发送起端都是ApmAgentRequest     接收端应答ApmResponse
// 具体根据类型字段区分
// 1) ApmHello     ----> ApmHelloReply
// 2) ApmSpan      ----> ApmReply
// 3) ApmStatistic ----> ApmReply
// 4) APmUsage     ----> ApmReply
// 5) ApmHeartBeat ----> ApmReply | ApmCtrl
 
// 服务端发起参数调整        执行后应答
// 6) ApmCtrl      ----> ApmReply
 
// 展示端发起查询           服务端返回数据
// 7) ApmQuery     ----> ApmData
 
// 消息的所有类型
enum ApmMsgType {
  // Invalid value. The name must be globally unique.
  AMTUnused = 0;
  AMTHello= 1;
  AMTHelloReply = 2;
  AMTSpan = 3;
  AMTStatistic =  4;
  AMTCtrl = 5;
  AMTReply = 6;
  AMTQuery = 7;
  AMTData = 8;
  AMTHeartBeat = 9;
  AMTUsage = 10;
}
 
// 控制命令代码
enum ApmCmdCode{
  ACUnused = 0;
  ACRestart = 1;
  ACSuspend = 2;
  ACResume = 3;
  ACConfig = 4;
}
 
// 执行状态代码
enum ApmStateCode{
  ASUnused = 0;
  ASOk = 1;
  ASFail = 2;
  ASPending = 3;
}
 
// 键值对，未用
message KeyValuePair {
  // 定义单个键值对
  string key = 1;
  string value = 2;
}
 
// 如果需要登录，则需要认证
enum ApmAuthType{
  AUTNone = 0;  // 可以不使用
  AUTPass = 1;  // 前端客户使用
  AUTKey = 2;   // agent 使用
}
 
 
// 如果需要登录，一定是从客户端发起
message ApmHello{
  int64 seq = 1;
  int64 tm = 2;
  string u_id = 3;
 
  ApmAuthType auth_type = 4;  // 认证类型
  string secret = 5;     // 密码或者key，或者啥也不用
  map<string, string> params = 6;
}
 
// 协商的应答
message ApmHelloReply{
  int64 seq = 1;
  int64 tm = 2;
  string u_id = 3;      // 应答者的身份
 
  string state = 4;     // 继续其他步骤，成功或者错误
  map<string, string> params = 6;
}
 
// 采集的具体内容
message ApmSpan{
  // Request fields here
  int64 seq = 1;
  int64 tm = 2;
  string u_id = 3;
 
  // APM-related fields
  string trace_id = 4;
  string trace_name = 5;
 
  string span_id = 6;
  string parent_span_id = 7;
  string span_name = 8;
 
  string file = 9;
  string class = 10;
  string func = 11;
  string line = 12;
 
  int64 tm_start = 13;
  int64 tm_end = 14;
 
  ApmStateCode state = 15;
  string detail = 16;
 
  map<string, string> params = 17;
}
 
// 如果需要在agent或者collector 统计过滤
message ApmStatistic{
  int64 seq = 1;
  int64 tm = 2;
  string u_id = 3;
 
  string trace_name = 4;
  string span_name = 5;
  int64 tm_start = 6;
  int64 tm_end = 7;
 
  int64 span_count = 8;
  int64 span_errors = 9;
  int64 span_slow_count = 10;
  int64 span_avg_time_cost = 11;
  int64 span_max_time_cost = 12;
  int64 span_min_time_cost = 13;
  map<string, string> params = 14;
}
 
message ApmCtrl{
  int64 seq = 1;
  int64 tm = 2;
  string u_id =3;
 
  ApmCmdCode code = 4;  // 控制的代码
  string cmd = 5;
  string detail = 6;
  map<string, string> params = 7;
}
 
// 应答一条或者多条上报
message ApmReply{
  int64 seq = 1;
  int64 tm = 2;
  string u_id = 3;
 
  int64 ref_seq1 = 4;
  int64 ref_seq2 = 5;
  int32 state = 6;
  string detail = 7;
}
 
// 心跳数据
message ApmHearBeat{
  int64 seq = 1;
  int64 tm = 2;
  string u_id = 3;
}
 
// 使用率
message ApmUsage{
  int64 seq = 1;
  int64 tm = 2;
  string u_id = 3;
 
  int64 start_tm = 4;   // 搜索开始时间
  int64 end_tm = 5;     // 搜索结束时间
  int64 delta_tm = 6;   // 时间片大小
 
  map<string, string> params = 7;  // 内存,CPU,磁盘；的最大值，最小值，平均值，
}
 
// 查询类型
enum ApmQueryType{
    AQTUnused = 0;
    AQTUsage = 1;          // 利用率按时间片绘图
    AQTSpanDetail = 2;     //
    AQTSpanStatistic = 3;
}
 
enum ApmOpCodeType{
    AOCTUnused = 0;         // 说明是一个括号，里面有多个child
    AOCTEqual = 1;          // x = 1
    AOCTUnEqual = 2;        // x != 1
    AOCTBetween = 3;        // 1 < x < 2
    AOCTBetweenBoth = 4;    // 1 <= x <= 2
    AOCTBetweenLeft = 5;    // 1 <= x < 2
    AOCTBetweenRight = 6;   // 1 < x <= 2
    AOCTGreaterThan = 7;    // x > 1
    AOCTGreaterOrEqual = 8; // x >= 1
    AOCTLessThan = 9;       // x < 9
    AOCTLessOrEqual = 10;   // x <= 9
    AOCTLike = 11;          // 正则匹配字符串
    AOCTUnlike = 12;
    AOCTIn = 13;            // 集合之中
}
 
// 定义一个查询条件的树状结构
message ApmQueryCondition{
  string name = 1;
 
  string field = 2;              // 字段，
  ApmOpCodeType  op_code = 3;    // 计算符，值个数与运算符有关
  bool  join_code = 4;           // 同级条件合并运算符，and --> true, or ---> false
 
  repeated string values = 5;   // 根据字段的类型做数据转换
  repeated ApmQueryCondition children = 6;   // 如果有多级，就用子节点方式，本级就相当于一个括号，op = Unused
}
 
// 查询, 查询条件为空，就是认为全都要，统计类型需要时间分片大小，而详情不需要
message ApmQuery{
  int64 seq = 1;
  int64 tm = 2;
  string u_id = 3;
 
  int64 start_tm = 4;   // 搜索开始时间
  int64 end_tm = 5;     // 搜索结束时间
  int64 delta_tm = 6;   // 时间片大小
 
  ApmQueryType type = 7;
  repeated ApmQueryCondition conditions = 8;   // 一级条件也是一组，按照顺序合并
 
}
 
// 使用率的列表
message ApmUsageList{
  repeated ApmUsage list = 1;
}
 
// 上报详细情况列表
message ApmSpanList{
  repeated ApmSpan list = 1;
}
 
message ApmStatisticList{
  repeated ApmStatistic list = 1;
}
 
// 查询数据得到的结果
message ApmData{
  int64 seq = 1;
  int64 tm = 2;
  string u_id = 3;
 
  int64 start_tm = 4;   // 搜索开始时间
  int64 end_tm = 5;     // 搜索结束时间
  int64 delta_tm = 6;   // 时间片大小
 
  ApmQueryType type = 7;
  oneof message {
      ApmUsageList usages = 8;
      ApmSpanList  spans = 9;
      ApmStatisticList statistic = 10;
  }
 
}
 
// the message that one agent would send
message ApmAgentMsg{
    ApmMsgType date_type=1;
 
    oneof message {
        ApmHello hello = 2;
        ApmSpan span = 3;
        ApmStatistic statistic = 4;
        ApmUsage usage = 5;
        ApmReply reply = 6;
    }
}
 
// 前端查询使用
message ApmFrontMsg{
  ApmMsgType date_type=1;
 
  oneof message{
    ApmHello  hello = 2;
    ApmQuery  query = 3;
  }
}
 
 
// reponse from server, collector or agent
message ApmServerMsg{
  ApmMsgType date_type=1;
 
  oneof message{
    ApmHelloReply hello_reply = 2;
    ApmReply reply = 3;
    ApmCtrl  ctrl = 4;
    ApmData  data = 5;
  }
}
 

未完待续……