《2021 阿里云可观测技术峰会演讲实录合辑(下)》——一、基于OPLG从0到1构建统一可观测平台实践——场景实践1:如何基于OpenTemeletry和ARMS实现全链路的追踪和应用诊断【下】

本文涉及的产品
Serverless 应用引擎 SAE,800核*时 1600GiB*时
注册配置 MSE Nacos/ZooKeeper,118元/月
容器服务 Serverless 版 ACK Serverless,952元额度 多规格
简介: 《2021 阿里云可观测技术峰会演讲实录合辑(下)》——一、基于OPLG从0到1构建统一可观测平台实践——场景实践1:如何基于OpenTemeletry和ARMS实现全链路的追踪和应用诊断【下】

接上篇:

https://developer.aliyun.com/article/1223025?spm=a2c6h.13148508.setting.31.4f394f0em1x0Jq

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Traces Explorer除了调用链的查询外,也可以做实时的动态分析。比如可以查看异常链路是否集中在某特定IP,是否存在单机故障的可能性,或是否集中在特定的接口。也可以将很多调用链进行全链路的聚合,多条链路可以看到每一个分支的情况,也可以看到应用维度更直观的拓扑。

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此外,ARMS还针对Java提供了较好的交互图表。除了JVM监控、主机监控外,还包括容器的Pod监控、线程池监控等。业务高峰期很容易出现数据库连接池打满等情况,以往此类问题难以排查.但有了池化监控,即可一眼定位到问题所在。通过上下游的分析,能够很轻松地获知当前应用调用方的情况。

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在数据库调用里可以看到SQL的明细统计以及缓存的操作情况。


ARMS还提供了高阶的诊断能力,比如线程分析,可以针对每一类线程池观察线程消耗的CPU、耗时以及线程数,也可以查看方法栈。

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针对Java应用的疑难问题,可以通过白屏化的Arthas诊断实时抓取捕获JVM运行态的数据,比如查看方法调用的轨迹、参数。

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除此之外,还可将APM的指标数据写到Prometheus,通过Grafana做展示。用户可以通过PromQL定制自己想要的APM大盘,可以将APM数据和其他指标数据比如业务、基础设施、云组件、数据库服务端、容器等放在一起,定制自己的大盘形态。

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