APM 通常认为是 Application Performance Management 的简写，即监控系统。
    它主要有三个方面的内容，分别是 Logs(日志)、Traces(链路追踪) 和 Metrics(报表统计)。

    1、首先 Logs 最好理解，就是对各个应用中打印的 log 进行收集和提供查询能力。

    Logs 系统的重要性不言而喻，通常我们在排查特定的请求的时候，是非常依赖于上下文的日志的。

    以前我们都是通过 terminal 登录到机器里面去查 log（我好几年都是这样过来的），但是由于集群化和微服务化的原因，继续使用这种方式工作效率会比较低，因为你可能需要登录好几台机器搜索日志才能找到需要的信息，所以需要有一个地方中心化存储日志，并且提供日志查询。

    Logs 的典型实现是 ELK (ElasticSearch、Logstash、Kibana)，三个项目都是由 Elastic 开源，其中最核心的就是 ES 的储存和查询的性能得到了大家的认可，经受了非常多公司的业务考验。

    Logstash 负责收集日志，然后解析并存储到 ES。通常有两种比较主流的日志采集方式，一种是通过一个客户端程序 FileBeat，收集每个应用打印到本地磁盘的日志，发送给 Logstash；另一种则是每个应用不需要将日志存储到磁盘，而是直接发送到 Kafka 集群中，由 Logstash 来消费。

    Kibana 是一个非常好用的工具，用于对 ES 的数据进行可视化，简单来说，它就是 ES 的客户端。

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    我们回过头来分析 Logs 系统，Logs 系统的数据来自于应用中打印的日志，它的特点是数据量可能很大，取决于应用开发者怎么打日志，Logs 系统需要存储全量数据，通常都要支持至少 1 周的储存。

    每条日志包含 ip、thread、class、timestamp、traceId、message 等信息，它涉及到的技术点非常容易理解，就是日志的存储和查询。

    使用也非常简单，排查问题时，通常先通过关键字搜到一条日志，然后通过它的 traceId 来搜索整个链路的日志。

    题外话，Elastic 其实除了 Logs 以外，也提供了 Metrics 和 Traces 的解决方案，不过目前国内用户主要是使用它的 Logs 功能。

    2、我们再来看看 Traces 系统，它用于记录整个调用链路。

    前面介绍的 Logs 系统使用的是开发者打印的日志，所以它是最贴近业务的。而 Traces 系统就离业务更远一些了，它关注的是一个请求进来以后，经过了哪些应用、哪些方法，分别在各个节点耗费了多少时间，在哪个地方抛出的异常等，用来快速定位问题。

    经过多年的发展，Traces 系统虽然在服务端的设计很多样，但是客户端的设计慢慢地趋于统一，所以有了 OpenTracing 项目，我们可以简单理解为它是一个规范，它定义了一套 API，把客户端的模型固化下来。

    当前比较主流的 Traces 系统中，Jaeger、SkyWalking 是使用这个规范的，而 Zipkin、Pinpoint 没有使用该规范。限于篇幅，本文不对 OpenTracing 展开介绍。

    下面这张图是我画的一个请求的时序图：
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    从上面这个图中，可以非常方便地看出，这个请求经过了 3 个应用，通过线的长短可以非常容易看出各个节点的耗时情况。通常点击某个节点，我们可以有更多的信息展示，比如点击 HttpClient 节点我们可能有 request 和 response 的数据。
    下面这张图是 Skywalking 的图，它的 UI 也是蛮好的：

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    SkyWalking 在国内应该比较多公司使用，是一个比较优秀的由国人发起的开源项目，已进入 Apache 基金会。

    另一个比较好的开源 Traces 系统是由韩国人开源的 Pinpoint，它的打点数据非常丰富，这里有官方提供的 Live Demo，大家可以去玩一玩。

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    最近比较火的是由 CNCF(Cloud Native Computing Foundation) 基金会管理的 Jeager：
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    当然也有很多人使用的是 Zipkin，算是 Traces 系统中开源项目的老前辈了：
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    上面介绍的是目前比较主流的 Traces 系统，在排查具体问题的时候它们非常有用，通过链路分析，很容易就可以看出来这个请求经过了哪些节点、在每个节点的耗时、是否在某个节点执行异常等。

    虽然这里介绍的几个 Traces 系统的 UI 不一样，大家可能有所偏好，但是具体说起来，表达的都是一个东西，那就是一颗调用树，所以我们要来说说每个项目除了 UI 以外不一样的地方。

    首先肯定是数据的丰富度，你往上拉看 Pinpoint 的树，你会发现它的埋点非常丰富，真的实现了一个请求经过哪些方法一目了然。

    但是这真的是一个好事吗？值得大家去思考一下。两个方面，一个是对客户端的性能影响，另一个是服务端的压力。

    其次，Traces 系统因为有系统间调用的数据，所以很多 Traces 系统会使用这个数据做系统间的调用统计，比如下面这个图其实也蛮有用的：

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    另外，前面说的是某个请求的完整链路分析，那么就引出另一个问题，我们怎么获取这个“某个请求”，这也是每个 Traces 系统的不同之处。

    比如上图，它是 Pinpoint 的图，我们看到前面两个节点的圆圈是不完美的，点击前面这个圆圈，就可以看出来原因了：

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    图中右边的两个红圈是我加的。我们可以看到在 Shopping-api 调用 Shopping-order 的请求中，有 1 个失败的请求，我们用鼠标在散点图中把这个红点框出来，就可以进入到 trace 视图，查看具体的调用链路了。限于篇幅，我这里就不去演示其他 Traces 系统的入口了。

    还是看上面这个图，我们看右下角的两个统计图，我们可以看出来在最近 5 分钟内 Shopping-api 调用 Shopping-order 的所有请求的耗时情况，以及时间分布。在发生异常的情况，比如流量突发，这些图的作用就出来了。

    对于 Traces 系统来说，最有用的就是这些东西了，当然大家在使用过程中，可能也发现了 Traces 系统有很多的统计功能或者机器健康情况的监控，这些是每个 Traces 系统的差异化功能，我们就不去具体分析了。