[发明专利]一种基于执行路径的云应用性能监测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于执行路径的云应用性能监测方法，属于软件技术领域。

背景技术

当前，随着云计算、虚拟化及相关运维管理工具的产生，有着更低耦合度和更好扩展性的微服务架构成为主流。在微服务架构下，上层应用的用户访问请求需要经过多种服务组件才能完成。例如：Google Search在用户输入检索关键词之后会调用拼写检查、自动补全、及时搜索、广告等一系列服务最终将结果反馈给用户。这些服务组件由不同的开发团队维护，部署在数以百记的服务器上，甚至跨越数个集群。应用程序性能监测分析可以追溯到早期程序性能分析器的研究，其中调用关系图的生成最早被用于编译器开发中。调用关系图是用一个有向图，更准确的说是流程图来表示程序中子例程之间的调用关系。编译器通过分析待编译源代码中的调用关系图，可以找到需要做内联优化的代码片段。调用关系图的分析是对程序理解的一个基本手段，可以用来追踪方法的调用次数，执行时间，或者是子例程间值的流动。调用关系图可以是动态的或静态的，动态的调用关系图是对程序执行的记录，这种思路往往用于程序分析器的开发。同时调用关系图的准确性也可以是多样的，对程序运行时调用关系图的准确记录，意味着程序执行的完整上下文信息，调用栈中的每个执行单元都会用一个节点在调用关系图中表示出来。一个上下文高度敏感的调用关系图被称为调用上下文树。最低准确性的调用关系图对执行上下文不敏感，粒度控制在子例程级别。

基于调用关系图的技术思路，出现了大量面向企业应用的工具产品，通过调用关系图、运行时系统提供的钩子实现对程序进行多角度分析，如线程信息、调用栈信息、方法执行时间、异常的堆栈信息等。这类工具往往用于开发环境下的本地调试，与集成开发环境的有机结合能够帮助开发人员对性能问题进行隔离和修复。面向方面编程对调用关系图分析工具的实现，提供了编程范式的指导。通过对切入点和通知的定义，能很好实现节点的产生过程。而AOP的实现需要代码修改来实现代理，于是推动语言发展了动态代理和字节码插桩技术，这一切对性能分析工具提供了必要的理论基础和技术手段。在本文中，事务指的是用户在客户端发起页面请求，经过后端多个服务组件的一系列处理过程得到响应并经过网络传输到达浏览器，浏览器开始解析HTML文档并执行JavaScript完成整个页面的渲染，达成一个业务要求。端到端的性能监测指的就是事务过程中客户端和服务端处理过程中性能数据的收集和管理。然而，传统单机的程序分析工具难以满足微服务架构应用执行过程监测的需求，由此产生了新的系统形态概念——应用性能管理。现有开源性能监测应用和传统的性能分析方法具有以下局限性：

仅能用于本地程序的性能调试，无法对分布式应用进行监测：利用调试接口性能监测工具能够获取被监测程序运行时的堆栈信息、内存使用信息等，与IDE进行集成用于开发时的本地调试可以对简单场景进行测试。但是缺乏分布式应用整体监测的能力，无法对线上系统进行全面监测。

配置繁琐，维护代价高：针对粗粒度的问题，传统工具也支持用户配置的方式对插桩粒度进行调整。但随着应用复杂度的提高，配置的维护代价变得昂贵。不仅依赖于应用开发人员对于系统的理解，手工的方式也很难避免错误。

不具备客户端监测的功能：运行时插桩使得监测代理与应用解耦，有效降低了服务端监测代理的开发成本。同时服务端是高度受控的，部署在受控的硬件环境、系统和网络环境中，监测数据会更有效。这也导致了传统APM工具不够关注客户端的监测，而真实用户体验不仅受到服务器端处理性能的影响。

这些局限性使得现有性能监测工具往往只能用于开发环境中的性能调试，或者需要开发人员维护复杂的监测配置，没有显著降低性能问题的修复周期，同时也不能帮助运维和开发人员理解系统端到端的应用表现。

发明内容

本发明的目的：提出一种支持事务追踪、分布式架构、低运行时开销、易于水平扩展的端到端的分布式应用性能监测方法。

本发明的原理：建立分析性能监测工具数据模型，提出面向分布式应用事务追踪的数据结构，并结合程序插桩的技术手段加以实现。提出了一种基于程序分析的动态插桩算法，具有避免用户对于监测应用代码的配置，实现细粒度追踪自动化的特点。

本发明技术解决方案：一种基于执行路径的云应用性能监测方法，其特点在于实现步骤如下：