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这篇文章主要介绍“APM的作用有哪些”，在日常操作中，相信很多人在APM的作用有哪些问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”APM的作用有哪些”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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一个完整的微服务系统包含多个微服务单元，各个微服务子系统存在互相调用的情况，形成一个 调用链。一个客户端请求从发出到被响应 经历了哪些组件、哪些微服务、请求总时长、每个组件所花时长等信息我们有必要了解和收集，以帮助我们定位性能瓶颈、进行性能调优，因此监控整个微服务架构的调用链十分有必要。
APM(application performance management)
通过记录调用经过的每一条链路上的耗时，我们能快速定位整个系统的瓶颈点在哪里。比如你访问微博首页发现很慢，肯定是由于某种原因造成的，有可能是运营商网络延迟，有可能是网关系统异常，有可能是某个服务异常，还有可能是缓存或者数据库异常。通过服务追踪，可以从全局视角上去观察，找出整个系统的瓶颈点所在，然后做出针对性的优化。
通过服务追踪可以分析调用所经过的路径，然后评估是否合理。比如一个服务调用下游依赖了多个服务，通过调用链分析，可以评估是否每个依赖都是必要的，是否可以通过业务优化来减少服务依赖。
还有就是，一般业务都会在多个数据中心都部署服务，以实现异地容灾，这个时候经常会出现一种状况就是服务A调用了另外一个数据中心的服务B，而没有调用同处于一个数据中心的服务B。
根据我的经验，跨数据中心的调用视距离远近都会有一定的网络延迟，像北京和广州这种几千公里距离的网络延迟可能达到30ms以上，这对于有些业务几乎是不可接受的。通过对调用链路进行分析，可以找出跨数据中心的服务调用，从而进行优化，尽量规避这种情况出现。
通过服务追踪系统中记录的链路信息，可以生成一张系统的网络调用拓扑图，它可以反映系统都依赖了哪些服务，以及服务之间的调用关系是什么样的，可以一目了然。除此之外，在网络拓扑图上还可以把服务调用的详细信息也标出来，也能起到服务监控的作用。
除了服务追踪，业务上经常有一种需求，期望能把一些用户数据，从调用的开始一直往下传递，以便系统中的各个服务都能获取到这个信息。比如业务想做一些A/B测试，这时候就想通过服务追踪系统，把A/B测试的开关逻辑一直往下传递，经过的每一层服务都能获取到这个开关值，就能够统一进行A/B测试。
Google发布的一篇的论文Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure，里面详细讲解了服务追踪系统的实现原理。它的核心理念就是调用链：通过一个全局唯一的ID将分布在各个服务节点上的同一次请求串联起来，从而还原原有的调用关系，可以追踪系统问题、分析调用数据并统计各种系统指标。
主要有侵入式探针和非侵入式探针：
侵入式探针： 通过添加代码，配置拦截器等方式实现数据采集。
非侵入式探针： 通过修改字节码的方式实现数据采集。
全局唯一，64位整数，用于标识一次分布式请求，会在RPC调用的网络中传递。traceId是用于串联某一次请求在系统中经过的所有路径，
spanId是用于区分系统不同服务之间调用的先后关系，签名方式生成:0, 0.1, 0.1.1, 0.2。用于标识一次RPC在分布式请求中的位置，比如0.2就是0节点服务调用的第二个服务。
用于业务自定义一些自己感兴趣的数据，在上传traceId和spanId这些基本信息之外，添加业务需求信息
OpenTracing 通过提供平台无关、厂商无关的API，使得开发人员能够方便的添加（或更换）追踪系统的实现
不过 OpenTracing 并不是标准。因为 CNCF 不是官方标准机构，但是它的目标是致力为分布式追踪创建更标准的 API 和工具
官方网站https://opentracing.io/
一个 trace 代表了一个事务或者流程在（分布式）系统中的执行过程
一个 span 代表在分布式系统中完成的单个工作单元。也包含其他 span 的 “引用”，这允许将多个 spans 组合成一个完整的 Trace
每个 span 根据 OpenTracing 规范封装以下内容：
操作名称
开始时间和结束时间
key:value span Tags
key:value span Logs
SpanContext
Span tags（跨度标签）可以理解为用户自定义的 Span 注释。便于查询、过滤和理解跟踪数据
Span logs（跨度日志）可以记录 Span 内特定时间或事件的日志信息。主要用于捕获特定 Span 的日志信息以及应用程序本身的其他调试或信息输出
SpanContext 代表跨越进程边界，传递到子级 Span 的状态。常在追踪示意图中创建上下文时使用
Baggage Items 可以理解为 trace 全局运行中额外传输的数据集合
数据采集层的作用就是在系统的各个不同模块中进行埋点，采集数据并上报给数据处理层进行处理。
数据处理层的作用就是把数据采集层上报的数据按需计算，然后落地存储供查询使用。数据处理的需求一般分为两类，一类是实时计算需求，一类是离线计算需求。
实时计算需求对计算效率要求比较高，一般要求对收集的链路数据能够在秒级别完成聚合计算，以供实时查询。而离线计算需求对计算效率要求就没那么高了，一般能在小时级别完成链路数据的聚合计算即可，一般用作数据汇总统计。针对这两类不同的数据处理需求，采用的计算方法和存储也不相同。
实时数据处理
针对实时数据处理，一般采用Storm或者Spark Streaming来对链路数据进行实时聚合加工，存储一般使用OLTP数据仓库，比如HBase，使用traceId作为RowKey，能天然地把一整条调用链聚合在一起，提高查询效率。
离线数据处理
针对离线数据处理，一般通过运行MapReduce或者Spark批处理程序来对链路数据进行离线计算，存储一般使用Hive。
数据展示层的作用就是将处理后的链路信息以图形化的方式展示给用户。实际项目中主要用到两种图形展示，一种是调用链路图，一种是调用拓扑图。
到此，关于“APM的作用有哪些”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
