SkyWalking 源码分析 —— JVM 指标的收集与存储

栏目: Java · 发布时间: 6年前

内容简介：SkyWalking 源码分析 —— JVM 指标的收集与存储

本文主要分享 SkyWalking JVM 指标的收集与存储 。大体流程如下：

  • Agent 每秒定时收集 JVM 指标到缓冲队列。
  • Agent 每秒定时将缓冲队列的 JVM 指标发送到 Collector 。
  • Collector 接收到 JVM 指标，异步批量存储到存储器( 例如，ES )。

目前 JVM 指标包括 四个维度 ：

  • CPU
  • Memory
  • MemoryPool
  • GC

SkyWalking UI 界面如下：

SkyWalking 源码分析 —— JVM 指标的收集与存储

2. Agent 收集 JVM 指标

2.1 JVMService

org.skywalking.apm.agent.core.jvm.JVMService ，实现 BootService 、Runnable 接口，JVM 指标服务，负责将 JVM 指标收集并发送给 Collector 。代码如下：

  • queue 属性，收集指标队列。
  • collectMetricFuture 属性，收集指标定时任务。
  • sendMetricFuture 属性，发送指标定时任务。
  • sender 属性，发送器。

#beforeBoot() 方法，初始化 queue ， sender 属性，并将自己添加到 GRPCChannelManager ，从而监听与 Collector 的连接状态。

boot 方法，创建两个定时任务：

  • 第 88 至 90 行：创建收集指标定时任务，0 秒延迟，1 秒间隔，调用 JVMService#run() 方法。
  • 第 92 至 94 行：创建发送指标定时任务，0 秒延迟，1 秒间隔，调用 Sender#run() 方法。

2.1.1 定时收集

JVMService#run() 方法，代码如下：

  • 第 110 至 111 行：应用实例注册后，才收集 JVM 指标。
  • 第 116 至 122 行：创建 JVMMetric 对象。
    • 第 118 行：调用 CPUProvider#getCpuMetric() 方法，获得 GC 指标。
    • 第 119 行：调用 MemoryProvider#getMemoryMetricList() 方法，获得 Memory 指标。
    • 第 120 行：调用 MemoryPoolProvider#getMemoryPoolMetricList() 方法，获得 MemoryPool 指标。
    • 第 121 行：调用 GCProvider#getGCList() 方法，获得 GC 指标。
  • 第 125 至 128 行：提交 JVMMetric 对象到收集指标队列。

2.1.2 定时发送

JVMService.Sender ，实现 Runnable 、GRPCChannelListener 接口，JVM 指标发送器。代码如下：

  • status 属性，连接状态。
  • stub 属性， 阻塞 Stub 。
  • #statusChanged(GRPCChannelStatus) 方法，当连接成功时，创建 阻塞 Stub 。
  • #run() 方法，代码如下：
    • 第 148 至 151 行：应用实例注册后，并且连接中，才发送 JVM 指标。
    • 第 153 至 155 行：调用 #drainTo(Collection) 方法，从队列移除所有 JVMMetric 到 buffer 数组。
    • 第 157 至 162 行：使用 Stub ， 批量 发送到 Collector 。

2.2 CPU

org.skywalking.apm.agent.core.jvm.cpu.CPUProvider ，CPU 提供者，提供 #getCpuMetric() 方法，采集 CPU 指标，如下图所示： SkyWalking 源码分析 —— JVM 指标的收集与存储

  • usagePercent ：JVM 进程占用 CPU 百分比。
  • 第 51 行：调用 CPUMetricAccessor#getCPUMetric() 方法，获得 CPU 指标。

在 CPUProvider 构造方法 中，初始化 cpuMetricAccessor 数量，代码如下：

  • 第 37 行：调用 ProcessorUtil#getNumberOfProcessors() 方法，获得 CPU 数量。
  • 第 40 至 42 行：创建 SunCpuAccessor 对象。
  • 第 44 至 46 行：发生异常，说明不支持，创建 NoSupportedCPUAccessor 对象。
  • 为什么需要使用 ClassLoader#loadClass(className) 方法呢 ？因为 SkyWalking Agent 是通过 JavaAgent 机制，实际未引入，所以通过该方式加载类。

2.2.1 CPUMetricAccessor

org.skywalking.apm.agent.core.jvm.cpu.CPUMetricAccessor ，CPU 指标访问器 抽象类 。代码如下：

  • lastCPUTimeNs 属性，获得进程占用 CPU 时长，单位：纳秒。
  • lastSampleTimeNs 属性，最后采样时间，单位：纳秒。
  • cpuCoreNum 属性，CPU 数量。
  • #init() 方法，初始化 lastCPUTimeNs 、 lastSampleTimeNs 。
  • #getCpuTime() 抽象方法，获得 CPU 占用时间，由子类完成。
  • #getCPUMetric() 方法，获得 CPU 指标。放在和 SunCpuAccessor 一起分享。这里我先记得，JVM 进程占用 CPU 率的计算公式： 进程 CPU 占用总时间 / ( 进程启动总时间 * CPU 数量) 。

CPUMetricAccessor 有两个子类，实际上文我们已经看到它的创建：

  • SunCpuAccessor ，基于 SUN 提供的方法，获取 CPU 指标访问器。
  • NoSupportedCPUAccessor ，不支持的 CPU 指标访问器。因此，使用该类的情况下，获取不到具体的进程 CPU 占用率。

SunCpuAccessor 构造方法 ，代码如下：

  • 第 32 行：设置 CPU 数量。

  • 第 33 行：获得 OperatingSystemMXBean 对象。通过该对象，在 #getCpuTime() 实现方法，调用 OperatingSystemMXBean#getProcessCpuTime() ) 方法，获得 JVM 进程占用 CPU 总时长。

    long getProcessCpuTime()

    Returns the CPU time used by the process on which the Java virtual machine is running in nanoseconds. The returned value is of nanoseconds precision but not necessarily nanoseconds accuracy. This method returns -1 if the the platform does not support this operation.

    Returns:

    the CPU time used by the process in nanoseconds, or -1 if this operation is not supported.

  • 第 34 行：调用 #init() 方法，初始化 lastCPUTimeNs 、 lastSampleTimeNs 。

#getCPUMetric() 方法，获得 CPU 指标。代码如下：

  • 第 58 至 59 行：获得 JVM 进程占用 CPU 总时长。
  • 第 64 行： now - lastSampleTimeNs ，获得 JVM 进程启动总时长。
  • 这里为什么相减呢 ？因为 CPUMetricAccessor 不是在 JVM 启动时就进行计算，通过相减，解决偏差。
  • 第 63 至 64 行：计算 JVM 进程占用 CPU 率。

2.3 Memory

org.skywalking.apm.agent.core.jvm.memory.MemoryProvider ，Memory 提供者，提供 #getMemoryMetricList() 方法，采集 Memory 指标，如下图所示： SkyWalking 源码分析 —— JVM 指标的收集与存储

  • 推荐阅读文章：
  • isHeap ：是否堆内内存。
  • init ：初始化的内存数量。
  • max ：最大的内存数量。
  • used ：已使用的内存数量。
  • committed ：可以使用的内存数量。
  • 第 44 至 51 行：使用 MemoryMXBean 对象，获得堆内( Heap )内存。
  • 第 54 至 61 行：使用 MemoryMXBean 对象，获得非堆内( None-Heap )内存。

2.4 MemoryPool

org.skywalking.apm.agent.core.jvm.memorypool.MemoryPoolProvider ，MemoryPool 提供者，提供 #getMemoryPoolMetricList() 方法，采集 MemoryPool 指标 数组 ，如下图： SkyWalking 源码分析 —— JVM 指标的收集与存储

  • 推荐阅读文章：
  • type ：内存区域类型。MemoryPool 和 Memory 的差别在于拆分的维度不同，如下图： SkyWalking 源码分析 —— JVM 指标的收集与存储
  • init ：初始化的内存数量。
  • max ：最大的内存数量。
  • used ：已使用的内存数量。
  • committed ：可以使用的内存数量。

MemoryPoolProvider 构造方法 ，代码如下：

  • 第 38 行：获得 MemoryPoolMXBean 数组。每个 MemoryPoolMXBean 对象，代表上面的一个区域类型。
  • 第 39 至 46 行：循环 MemoryPoolMXBean 数组，调用 #findByBeanName(name) 方法，找到对应的 GC 算法，创建对应的 MemoryPoolMetricAccessor 对象。
  • 第 47 至 49 行：未找到匹配的 GC 算法，创建 UnknownMemoryPool 对象。

2.4.1 MemoryPoolMetricAccessor

org.skywalking.apm.agent.core.jvm.memorypool.MemoryPoolMetricAccessor ，MemoryPool 指标访问器 接口 。

MemoryPoolMetricAccessor 子类如下图： SkyWalking 源码分析 —— JVM 指标的收集与存储

2.4.2 MemoryPoolModule

org.skywalking.apm.agent.core.jvm.memorypool.MemoryPoolModule ，实现 MemoryPoolMetricAccessor 接口，MemoryPool 指标访问器 抽象类 。不同 GC 算法之间，内存区域命名不同，通过如下 六个 方法抽象，分别对应不同内存区域，形成映射关系，屏蔽差异：

#getMemoryPoolMetricList() 实现方法 ，代码如下：

  • 第 44 行：循环每个内存区域，收集每个 MemoryPool 指标。
  • 第 47 至 62 行：调用 #contains(possibleNames, name) 方法，逐个内存区域名字判断，获得对应的内存区域类型。
  • 第 65 至 71 行：创建 MemoryUsage 对象，并添加到结果数组。

2.5 GC

整体实现类似。

org.skywalking.apm.agent.core.jvm.memorypool.GCProvider ，GC 提供者，提供 #getGCList() 方法，采集 GC 指标 数组 ，如下图： SkyWalking 源码分析 —— JVM 指标的收集与存储

  • phrase ：生代类型，包括新生代、老生代。
  • count ：总回收次数。
  • time ：总回收占用时间。

GCProvider 构造方法 ，代码如下：

  • 第 38 行：获得 GarbageCollectorMXBean 数组。
  • 第 39 至 46 行：循环 MemoryPoolMXBean 数组，调用 #findByBeanName(name) 方法，找到对应的 GC 算法，创建对应的 GCMetricAccessor 对象。
  • 第 47 至 49 行：未找到匹配的 GC 算法，创建 UnknowGC 对象。

2.5.1 GCMetricAccessor

org.skywalking.apm.agent.core.jvm.gc.GCMetricAccessor ，GC 指标访问器 接口 。

GCMetricAccessor 子类如下图： SkyWalking 源码分析 —— JVM 指标的收集与存储

  • UnknowGC ，未知的 GC 指标访问器实现类。每次 #getGCList() 方法，返回 GC 指标 数组 ，但是每个指标元素是无具体数据的。

2.5.2 GCModule

org.skywalking.apm.agent.core.jvm.gc.GCModule ，实现 GCMetricAccessor 接口，GC 指标访问器 抽象类 。不同 GC 算法之间，生代命名不同，通过如下 两个 方法抽象，分别对应两个生代，形成映射关系，屏蔽差异：

#getGCList() 实现方法 ，代码如下：

  • 第 44 行：循环 GarbageCollectorMXBean 数组，收集每个 GC 指标。
  • 第 47 至 62 行：获得生代类型。
  • 第 65 至 71 行：创建 GC 对象，并添加到结果数组。

3. Collector 存储 JVM 指标

3.1 JVMMetricsServiceHandler

我们先来看看 API 的定义， JVMMetricsService.proto ，如下图所示：

SkyWalking 源码分析 —— JVM 指标的收集与存储

JVMMetricsServiceHandler#collect(JVMMetrics, StreamObserver<Downstream>) , 代码如下：

上述的 #sendToXXX() 方法，内部每个对应调用一个如下图 Service 提供的方法： SkyWalking 源码分析 —— JVM 指标的收集与存储

  • 每个 Service 的实现，对应一个数据实体和一个 Graph 对象，通过流式处理，最终存储到存储器( 例如 ES ) ，流程如下图：
  • 具体的实现代码，我们放在下面的数据实体一起分享。

3.2 CPU

org.skywalking.apm.collector.storage.table.jvm.CpuMetric ，CPU 指标。

3.3 Memory

org.skywalking.apm.collector.storage.table.jvm.MemoryMetric ，Memory 指标。

3.4 MemoryPool

org.skywalking.apm.collector.storage.table.jvm.MemoryPoolMetric ，MemoryPool 指标。

3.5 GC

org.skywalking.apm.collector.storage.table.jvm.GCMetric ，GC 指标。

4. 心跳

Collector 在接收到 GC 指标上传后，调用 JVMMetricsServiceHandler#sendToInstanceHeartBeatService(...) 方法，发送心跳，记录应用实例的最后心跳时间。因为目前 SkyWaling 主要用于 JVM 平台，通过每秒的 JVM 指标收集的同时，记录应用实例的最后心跳时间。

666. 彩蛋

比想象中冗长的文章，有些考验耐心，心疼 SkyWalking 开发者 30 秒。

SkyWalking 源码分析 —— JVM 指标的收集与存储

胖友，分享个朋友圈可好？


以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，也希望大家多多支持 码农网

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。

码农书籍
算法设计与分析

算法设计与分析

陈慧南 / 电子工业出版社 / 2006-5 / 26.80元

《算法设计与分析:C++语言描述》内容分为3部分：算法和算法分析、算法设计策略及求解困难问题。第1部分介绍问题求解方法、算法复杂度和分析、递归算法和递推关系；第2部分讨论常用的算法设计策略：基本搜索和遍历方法、分治法、贪心法、动态规划法、回溯法和分枝限界法；第3部分介绍NP完全问题、随机算法、近似算法和密码算法。书中还介绍了两种新的数据结构：跳表和伸展树，以及它们特定的算法分析方法，并对现代密码学......一起来看看 《算法设计与分析》 这本书的介绍吧!

码农工具
JS 压缩/解压工具
JS 压缩/解压工具

在线压缩/解压 JS 代码

Markdown 在线编辑器
Markdown 在线编辑器

Markdown 在线编辑器

RGB HSV 转换
RGB HSV 转换

RGB HSV 互转工具

  • New
  • 文章
  • 话题
  • 教程
    • 关注 码农网 公众号
    版权所有，保留一切权利！© 2018-2024 码农网 粤ICP备17054400号-3