内容简介:本系列文章,主要针对运维工作中值得推荐的系统、工具进行总结和分享,也欢迎小粉们投稿~针对业务层调用链的监控的系统比较多,例如开源的有incubator-skywalking、Pingpoint、Cat ,商用的有NewRelic、OneAPM等可以方便的获取业务程序内部调用关系及耗时等数据,但是在Java应用层无法获取数据库集群、缓存集群、负载均衡集群等服务调用关系,尤其在服务调用复杂的环境,清晰知晓服务之间调用关系对排障非常有用。因此,Vaper应运而生。如果需要收集贯穿整个系统的关系信息,网络流向数据
本系列文章,主要针对运维工作中值得推荐的系统、 工具 进行总结和分享,也欢迎小粉们投稿~
背景
针对业务层调用链的监控的系统比较多,例如开源的有incubator-skywalking、Pingpoint、Cat ,商用的有NewRelic、OneAPM等可以方便的获取业务程序内部调用关系及耗时等数据,但是在 Java 应用层无法获取数据库集群、缓存集群、负载均衡集群等服务调用关系,尤其在服务调用复杂的环境,清晰知晓服务之间调用关系对排障非常有用。因此,Vaper应运而生。
设计思路
如果需要收集贯穿整个系统的关系信息,网络流向数据是最合适的。不论什么语言开发的系统,在系统间产生调用关系的时候总会有网络流向数据产生,这就是Vaper的基本工作原理。
Vaper的节点和关系数据存储在Neo4j图形数据库,Agent是一个小巧的Golang程序,基于Libcap构建,架构图如下:
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Agent在操作系统层面收集操作系统信息,网络流向数据,以及端口对应的进程信息,在配置文件中可以设置采样率
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数据收集完成后通过http方式将数据上报给VaperServer,根据上报的数据创建节点和关系,就完成了调用链数据的构建
部署测试
Vaper单例部署
Vaper + Demo部署
通过文字来描述一个的elasticsearch服务,两个metricbeat 程序采集了性能数据,发送到logstash服务,logstash将数据送到nginx,nginx将请求分流到3个elasticseach节点,用户打开kibana通过nginx读取消费了监控数据。 用vaper来描述这个系统:
Vaper访问地址:http://ip:3000
优势
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vaper调用链拓扑生成跨语言、跨操作系统
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只要程序运行在操作系统上的,理论上都可以被采集到数据,适配成本低
TODO
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支持非Agent方式采集数据,例如: 配合自动化工具获取数据
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多种协议支持,例如UDP等
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实现JavaScript Agent,在调用链中添加浏览器节点
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Agent性能测试
其他
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Github: https://github.com/vapering/vaper
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