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概述 APM Agent会周期性采集一些性能指标数据，用来衡量应用的总体健康状况。可以采集JVM、GC、服务调用、异常、外部调用、数据库访问、Profiler性能分析以及其他中间件的指标调用等数据，帮助用户全面掌握应用的运行情况。 APM对指标数据的采集有严格的定义，每一种采集的数据类型对应一个采集器
APM Android SDK和其他同类产品是否兼容？ APM工具通常基于ASM框架进行字节码插桩。这种技术允许开发者动态修改应用程序的字节码，以便在不改变源代码的情况下监控性能。 然而，若同时安装多个APM工具，会导致代码多次插桩。不同产品的实现可能相互冲突，进而引发编译错误和性能问题
如何获取AK/SK和projectid值？ 每个用户最多可创建2个访问密钥（AK/SK），且一旦生成永久有效。 AK（Access Key ID）：访问密钥ID，是与私有访问密钥关联的唯一标识符。访问密钥ID和私有访问密钥一起使用，对请求进行加密签名。 SK（Secret Access
如何区分告警和事件？ 告警和事件的相同点 在APM中告警和事件都是指APM自身在某种状态发生变化后上报给APM的信息。 告警和事件的区别 告警是APM自身在异常情况或者在可能导致异常情况下上报的信息，并且您需采取相应措施清除故障，否则会由于APM自身的功能异常而引起业务的异常。 事件是告诉您
全链路拓扑 拓扑是对应用间调用关系和依赖关系的可视化展示。全链路拓扑图中，每个圆圈代表一个服务，圆圈上每个分区代表一个实例，每个箭头代表一个调用关系。APM支持跨应用调用，即拓扑图可展示不同应用的服务间调用关系，可在圆圈上单击右键，再单击“查看应用”跳转到关联的应用拓扑界面。 圆圈上的不同颜色代表该实例的健康程度
基本概念 拓扑 拓扑是对应用间调用关系和依赖关系的可视化展示（拓扑图）。拓扑图主要是由圆圈、箭头连线、资源组成。每个圆圈代表一个服务，圆圈上每个分区代表一个实例。每个圆圈中的分数表示活跃的实例/总实例数。分数下的内容分别表示在当前所选的时间中应用的服务时延、应用被调用次数、错误数。
JavaAgent更新说明 目前仅支持主流的jdk8和jdk17，jdk17环境请选用末尾带-jdk17的版本。 下载Agent请参见探针下载地址。 表1 JavaAgent更新列表 版本号 更新说明 2.4.12 1、优化并发数递增逻辑。 2.4.12-profiler 1、优化
JVM监控界面内存监控中，为何最大内存比分配内存小？ 通过-Xmx设置了堆内存的最大值，堆内存的分配值也不一定比设定的堆内存的最大值小，JVM是动态申请堆内存的，即使配置了-Xms最小值，也不是一开始就分配到-Xms值，会根据2的倍数申请，很可能稍微超过-Xmx的限制，可增加-XX
拓扑 拓扑图展示服务之间一段时间的调用关系，可以是从调用方统计的，也可以是从被调用方统计的，并且可以查看这个调用关系的趋势图。通过拓扑图，一方面可以自动梳理服务之间的调用关系，同时也可以从全局视角查看服务之间调用是否正常，快速定位问题所在。可以清晰地展示应用间关系、调用数据（服务、
拓扑 拓扑图展示服务之间一段时间的调用关系，可以是从调用方统计的，也可以是从被调用方统计的，并且可以查看这个调用关系的趋势图。通过拓扑图，一方面可以自动梳理服务之间的调用关系，同时也可以从全局视角查看服务之间调用是否正常，快速定位问题所在。可以清晰地展示应用间关系、调用数据（服务、
按需计费 按需计费是一种先使用再付费的计费模式，适用于无需任何预付款或长期承诺的用户。本文介绍APM前端监控按需计费的计费规则。 适用场景 按需计费适用于具有不能中断的短期、突增或不可预测的应用或服务，例如电商抢购、临时测试、科学计算。 欠费影响 欠费预警 系统会在每个计费周期后的一段时间对按需计费资源进行扣费
解析响应消息 在接收和解释请求消息后，服务返回一个HTTP响应消息。 响应也是由三个部分组成，分别是：状态行、消息报头、响应正文。 状态行 状态行格式如下： HTTP-Version Status-Code Reason-Phrase CRLF HTTP-Version：表示服务器
调用链 在企业微服务之间调用复杂的场景下，Agent会根据应用配置的采样率（设置采样率参考应用管理）抽样一些请求，拦截对应请求及后续一系列的调用信息。比如在A调用B然后调用C的场景，请求进入A后，APM系统会采用智能采样算法，决定是否对请求进行调用链跟踪。 这里的“调用链”，是针对链路追踪接入的探针采集上来的数据
监控项视图 监控项视图当前支持汇总表格、趋势图、最近数据表格和原始表格几种类型。 汇总表格：记录一段时间之内，针对主键类型做groupby的汇总计算的结果。汇总表格里面每个数字或者字符串可以单击查看针对groupby主键的趋势图。 趋势图：就是针对某个主键的指标的一段时间的趋势情况
应用场景 APM应用广泛，下面介绍APM的典型应用场景，以便您深入了解。 应用异常诊断 业务痛点 分布式微服务架构下的应用，虽然丰富多样且开发效率高，但是给传统运维诊断技术带来了巨大挑战。以电商为例，主要遇到如下问题： 定位问题难 客服人员接到用户反馈商品购买出现问题后，会交由技术人员排查解决
如何计算已使用实例个数？ APM中已使用实例个数是按照探针个数进行统计的。一个探针对应一个服务实例，您可以通过统计探针个数得到已使用实例个数，其中如图1所示的五种服务实例不统计为探针数。那么您在应用拓扑界面中看到的实例个数，减去不统计为探针数的实例个数，可得到探针个数，即计算出已使用的实例个数
应用场景 APM应用广泛，下面介绍APM的三个典型应用场景，以便您深入了解。 应用异常诊断 业务痛点 分布式微服务架构下复杂的应用丰富多样、开发效率高，但是给传统运维诊断技术带来了巨大挑战。以电商为例，主要遇到如下问题： 定位问题难 客服人员接到用户反馈商品购买出现问题后，会交由技术人员排查解决
调用链的时间线如何绘制的？ 问题现象 调用链的时间线是如何绘制的？当调用链的时间线类似如下图所示时，是绘制错误了吗？ 问题解答 每个方法的时间线是表示该方法的起始位置与总耗时。在调用链界面中，方法线用灰色绘制，每一个方法的耗时用绿色填充。绿色填充段表示总耗时。当您看到上图所示的调用链时
入门实践 当您了解如何使用APM监控应用后，可以根据自身的业务需求，使用应用性能管理 APM提供的一系列常用实践。 本文介绍应用性能管理 APM常用实践，帮助您更好地使用应用性能管理。 表1 常用最佳实践 实践 描述 定位请求异常原因 应用日常巡检，监控应用时延、吞吐量、错误数等性能指标
调用链与日志关联 适用范围 常用的一些日志框架logback，log4j等。 举例 <property name="LOG_PATTERN" value="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}} | gtraceid: %X{apm-gtraceid} | traceid
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