APM工具可以监控接口各个逻辑的耗时、接口调用了哪些服务以及调用频率，以及系统的运行状态，包括请求量、失败量、成功量以及接口对应于失败的请求。这些信息可以帮助我们发现和优化性能瓶颈并定位问题，从而提高系统稳定性。市场上的APM工具：

CAT（开源）

由国内美团点评开源，基于Java语言开发。目前提供Java、C/C++、Node.js、Python、Go等语言的客户端。监测数据将得到充分收集。国内很多公司都在使用，比如美团点评、携程、拼多多等。CAT需要开发者在应用中手动埋点，对代码的侵入性较大。

Zipkin（开源）

由Twitter开发并开源，用Java语言实现。它比CAT侵入性小，需要修改web.xml等相关配置文件，但对系统的侵入性还是有一定的。 Zipkin可以轻松与Spring Cloud集成，也是Spring Cloud推荐的APM系统。

精确定位（开源）

韩国团队开源的APM产品采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APM功能，无需侵入代码。目前支持Java和PHP语言，底层使用HBase来存储数据。探针收集的数据非常细粒度，但性能损失较大。因为出现时间较长，完成度也较高，文档也比较丰富。申请的公司也比较多。

天空行走（开源）

SkyWalking是中国开源产品，于2019年4月17日从Apache基金会孵化器毕业，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、 ETC。

还有很多APM系统不是开源的，比如淘宝鹰眼、Google Dapper等。

下面对SkyWalking和Pinpoint这两款产品进行详细介绍。

二、Skywalking

APM性能监控工具

Skywalking 是一个可观测性分析平台和应用性能管理系统。它也是一个基于OpenTracing规范的开源AMP系统。 Skywalking 提供分布式跟踪、服务网格遥测分析、指标聚合和可视化集成解决方案。支持Java、Net Core、PHP、NodeJS、Golang、LUA、c++代理，支持Istio + Envoy服务网格。

在学习Skywalking之前，我们可以先参观一下官方主机演示

演示地址：http://demo.skywalking.apache.org/

账号：skywalking 密码：skywalking

核心功能

分析服务、服务实例和端点指标。服务拓扑图分析慢查询检测报警特征

多语言自动探针支持Java、NET Code等语言。提供多种开源项目的插件，对Tomcat、HttpClient、Spring、RabbitMQ、MySQL等常用基础设施和组件提供自动探测。微内核+插件架构、存储、集群管理、使用插件集合均可自由选择。支持警报。出色的可视化效果。

三、Pinpoint

Pinpoint是一款全链路分析工具，提供非侵入式调用链监控、方法执行细节查看、应用状态信息监控。

服务拓扑图：直观地展示整个系统中应用程序的调用关系。点击某个服务节点，可以显示该节点的详细信息，如当前节点状态、请求数量等。

请求响应散点图：以时间维度展示请求数和响应时间。拖动图表选择对应的请求即可查看执行详情。

请求调用堆栈查看：为分布式环境中的每个请求提供代码维度可见性。您可以在页面的代码维度查看请求的执行详情，帮助查找请求瓶颈和故障原因。

应用状态、机器状态检查：通过该功能，您可以查看相关应用的其他详细信息，如CPU使用率、内存状态、垃圾回收状态、TPS和JVM信息等参数。

APM性能监控工具

架构构成

Pinpoint主要由三个组件加上Hbase数据库组成。这三个组件是：代理、收集器和Web UI。

Agent组件：用于收集应用端监控数据，非侵入式，只需要在启动命令中添加一些参数即可。

Collector组件：数据采集模块，接收Agent发送的监控数据，并存储到HBase中

WebUI：监控显示模块，显示系统调用关系、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docker gitgit clone https://github.com/pinpoint-apm/pinpoint-docker.gitcd pinpoint-dockerdocker-compose pull docker-compose up -d#flink page : http://localhost:8081#pipoint page :http://localhost:8080#quickapp page: http://localhost333 608085

四、Skywalking和Pinpoint对比

空中漫步的缺点：

对于单个应用的请求热图，只能看到请求数量，而看不到响应时间分布。在应用界面中，无法直观地看到一段时间内的请求总数和错误数。关于JVM监控信息，SW没有PP那么全面。调用链信息。默认情况下，SW只显示入口和组件（如MySQL）调用的信息，而PP还会显示SpringBean方法的调用信息，更丰富、更实用。当然SW也可以启用更详细的信息，但是它会显示Bean的内部。所有对方法的调用都显得多余（比如A调用了B和C，那么显示B和C调用的入口方法就足够了，但不需要显示B调用自己内部方法的过程）。 SW更新快，bug多，有很多值得优化和改进的地方。虽然功能强大，但用起来可能不太方便实用，还需要时间考虑和打磨。相对而言，PP的功能比较成熟。功能虽然少，但是比较经典，也比较好用。 SW调用链中的DB类型只能看到SQL，而看不到参数化SQL传递的值，而PP可以。 PP支持实时监控和实时页面刷新，但SW不支持。精确定位的缺点：

不支持异步执行调用链跟踪（如多线程、MQ），但SW可以通过注解支持。功能比较少，比如缺乏平均响应、平均吞吐量等数据，缺乏慢服务统计。调用链信息可扩展和丰富的程度低于SW（SW可以通过注释扩展）。此外：