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kaolalicai
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AI 考拉技术分享会--Node.js APM 软件调研报告

  •  1
     
  •   kaolalicai · 2018-11-30 14:30:03 +08:00 · 2741 次点击
    这是一个创建于 1945 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    前言

    本期分享意在优化 node 服务的性能,侧重应用运行信息收集这一块,寻找适合 dev 们使用的 APM。因此,我们对一些支持 Node.js 的 APM 软件做了一次调研。 在分别介绍每个软件之前,我们要先阐述使用这些软件的目的:它可以发现慢的 http 请求,并且可以查看当时的 Node 服务状态(包括内存 CPU 占用状态),database 状态(这里是 mongodb ),帮助 dev 准确分析出请求处理缓慢的原因。

    下文的体验报告将以此目标为标准进行评价。

    软件列表

    本次体验的 APM 软件有:

    | 名称 | 介绍 |开源 /收费情况 | | :-------- | :--------:| :--: | | atatus | 支持多种语言,包括前端 | 不开源,收费 | | newrelic | 支持多种语言,包括前端 | 开源,收费 | | keymetrics | pm2, Node 应用管理器 | 开源,限额免费 | | Pandora.js | 阿里出品,Node 应用管理器 | 开源,免费(自建服务) | | alinode | Node 底层的监控 | 开源,免费(阿里云上配置实例) | | statsd + graphite + grafana | 监控三件套,开发自由度高 | 开源,自建服务 |

    一、atatus

    atatus 提供了 npm 工具包 atatus-node 用于监控数据收集,具体配置见官方文档

    使用报告:不是 100 % 的采样率,没有收集到官网宣传的各种维度的信息,使用 Koa 框架,基本上只能看到总的 http response time。 atatus.png

    二、newrelic

    网址 https://newrelic.com/ ,和 atatus 基本相同,也提供 npm 工具包 newrelic。
    newrelic.png

    三、keymetrics

    偏向应用生命周期管理,可以看到 Node 服务的 cpu 内存等占用情况,有错误( crash )收集功能,国内访问很卡。

    四、Pandora.js

    Pandora.js 是一个 Node.js 应用监控管理器。它集成了多种类型的能力诸如:监控、链路追踪、调试、进程管理等等。

    它是个很有趣的东西,总结来说是它很强大但是还不够成熟,包括 Pandora 自身和整个 Node 生态都不成熟。

    (一)、应用管理

    可以对标 PM2,不赘述。

    (二)、应用度量

    有操作系统指标,包含 Load、CPU、内存、磁盘、网络、TCP 等各种指标;
    有 Node.js 指标(内存占用);
    还可以自定义指标,类似 statsd 做的事情,但是后续的存储和展示嘛,非常简单,没有 statsd + graphite + grafana 好用。

    (三)、链路追踪

    这个是 Pandora 提供的比较“先进”的功能,链路追踪理论上可以分析出一个 http 哪里耗时多,例如一个 get 请求,做的事情有:查询 db、调用第三方服务等。链路追踪会记录每一个环节的耗时:

    链路追踪.png

    链路追踪的实现依赖了 Node 的一个实验性特性 async_hooks,因为是新特性,目前还有很多问题没有解决,例如 mongoose 和 superagent 两个工具包的 Promise 实现方式会导致 async_hooks,具体可以见我们在 Pandora 提的 issue ,也就是说,如果你刚好用了这两个框架,Pandora 链路追踪就失效了。

    五、alinode

    Node.js 性能平台 https://cn.aliyun.com/product/nodejs ,alinode 是在 node runtime 层面做的应用信息收集,而不是上述各个框架在应用层进行信息收集,所以 alinode 可以监控到进程数据,堆快照、堆时间线、CPU Profile、GC Trace 等非常底层的信息,如果你的应用性能瓶颈在 Node 服务本身,使用该工具会有很大的帮助,如果你的应用性能瓶颈在 DB,那应该是用 DB 监控工具。

    六、statsd + graphite + grafana

    这个三件套有意思的是,监控指标是开发自己定义的,考拉用这三件套监控请求处理时间,记录每个请求的处理时间。
    这样在 grafana 上可以快速看出当前应用的请求量与趋势,已经快速分析哪些接口缓慢。

    接口访问量的趋势变化:

    statsd1.png

    处理最慢的接口:

    statsd2.png

    这套工具的优势在于 grafana, 提供了非常直观的图表。
    这套工具的搭建方法,我们后续再继续深入讨论。

    总结

    回到我们的目标“帮助 dev 准确分析出请求处理缓慢的原因”,理论上最贴合这个目标的是 Pandora.js ,但是我们还需要再等等,等它成熟。
    最简单而强大的是 statsd + graphite + grafana 三件套,不用考虑 atatus newrelic 等。 如果你使用 Node 做高并发服务,alinode 将会很有用。

    著作权归本文作者所有,未经授权,请勿转载,谢谢。

    2 条回复    2018-12-04 17:28:28 +08:00
    michaelcheng
        1
    michaelcheng  
       2018-11-30 17:33:10 +08:00
    good,收藏了
    Debiancc
        2
    Debiancc  
       2018-12-04 17:28:28 +08:00
    newrelic 太贵了
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