Web容器可观测最佳实践 

1. 传统的Web容器观测方案

如果遇到Tomcat的问题，传统的解决方案是，对于简单一点的问题，我们会去看日志。稍微进阶一点的问题，我们会利用白屏的方案，比如用Tomcat manager的工具对Tomcat进行运行式的监控，然后从监控图表中，看到Tomcat当前的请求数量以及RT的情况。

但传统方案有两个比较明显的缺点：

∙ 体系不完善。

∙ 单点监控，无集群解决方案。一般我们的应用在线上可能会部署很多个实例，但当有多个实例的时候，传统的解决方案基本上就没办法用了。

∙ 没有历史数据。我们在做监控的时候，数据采集、计算、存储、展示缺一不可。而我们的解决方案是一个比较临时的方案，它没有数据的存储，数据的整个展示也比较简陋，它不是一个体系的解决方案。

∙ 功能比较单一。

∙ 无法多维分析。

∙ 无法进行根因定位。

∙ 无法创建报警。

基于以上问题，就有了基于可观测技术的Web容器观测方案。

2. 基于可观测技术的Web容器观测方案

我们都知道，可观测性主要分为三个部分，分别是Trace、Metrics、Log，这里我多放了一个Profiling，因为在最近几年，它对整个可观测领域是一个巨大的增强，可以帮助我们做很多以前无法定位的问题。

Trace技术可以帮助我们对单次调用的瓶颈进行分析，我们把每次调用的耗时分布通过柱状图的方式展示出来，定位到有问题调用的位置。

Metrics是一个一批Span的统计结果，它可以帮助我们从宏观上更快的发现问题。

Log在这里就不多介绍了，大家平常应该用的比较多。

Profiling一般是通过火焰图的形式来呈现，通过把当前进程的栈聚合起来形成一张火焰图，帮助我们做性能的分析，发现一些当前进程的性能的瓶颈。

带你读《Apache Tomcat的云原生演进》——Web容器可观测最佳实践（2）https://developer.aliyun.com/article/1377522