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(avg什么意思)-avg变量的定义
数据,系统,报表(avg什么意思)-avg变量的定义
发布时间：2020-12-06加入收藏来源：互联网点击：
服务端设计总结
CAT在分布式实时方面，主要归结于以下几点因素：
去中心化，数据分区处理基于日志只读特性，以一个小时为时间窗口，实时报表基于内存建模和分析，历史报表通过聚合完成基于内存队列，全面异步化，单线程化，无锁设计全局消息ID，数据本地化生产，集中式存储组件化、服务化理念以上的内容主要来源于CAT网站，详细内容可去网站上了解。
调用链跟踪系统(三)：Skywalking介绍
Skywalking是由国内开源爱好者吴晟（原OneAPM工程师，目前在华为）开源并提交到Apache孵化器的产品，它同时吸收了Zipkin/Pinpoint/CAT的设计思路，支持非侵入式埋点。是一款基于分布式跟踪的应用程序性能监控系统。另外社区还发展出了一个叫OpenTracing的组织，旨在推进调用链监控的一些规范和标准工作。
SkyWalking项目的建立和发展，在前期具有很大的偶然性。SkyWalking3.2之前的版本与后面的5.x、6.x有巨大的技术栈和设计差异，其原因即在于此。在2015年建立并开源时，SkyWalking是一套针对分布式系统的培训类系统，用于辅助公司的新员工学习分布式的复杂性以及如何建立监控系统。SkyWalking3.2.x是第一个里程碑版本，它建立了以轻量级架构为核心的设计理念，彻底放弃了HBase等大数据存储技术。SkyWalking多语言探针协议1.0也是在那时建立的，并且一直被SkyWalking所支持。
2017年12月，SkyWalking成为国内首个进入Apache孵化器的个人项目，充分反映了Apache对于项目社区和项目未来的认可。
2018年是项目高速发展的一年，项目团队在2018年发布了SkyWalking5，并得到华为、阿里巴巴等大厂的支持，初步开始被较为广泛地运用。2018年年底，SkyWalking社区迎来第一个生态子项目——SkyWalking的.NETCore探针，这标志着SkyWalkingTracing和Header协议正式被大家接受，并开始围绕此协议进行社区生态建设。
2019年，为了迎合ServiceMesh这个下一代分布式网络架构，SkyWalking项目发布了新一代内核，版本升级为SkyWalking6。SkyWalking6总结了前三年开源社区发展的经验、需求和对未来的规划，通过大量的顶层设计，把面向协议、轻量化、模块化作为核心思想，为传统探针监控和ServiceMesh提供了一致性的解决方案。
2020年，SkyWalking6的大量特性和设计得到延续，社区推出了SkyWalking7，在特定技术方向上做出了进一步的强化。
SkyWalking是一个为微服务、容器化和分布式系统而生的高度组件化的APM项目。早在2010年SOA开始兴起时，应用系统开发人员就注意到，系统的调试过程越来越复杂，在线运行程序出现故障时，面临的问题定位已经很难使用传统日志进行排查。之后随着微服务的兴起，去IOE及分布式架构的广泛采用，程序性能的监控和问题定位需求也越来越急迫。这正是SkyWalking项目诞生的出发点，SkyWalking受GoogleDapper论文启发，整合多位初创成员在APM和互联网公司的工作经验，设立了基于分布式追踪的应用性能监控解决方案。同时，针对中国业务流量大和系统研发团队的特点，SkyWalking首先提出在生产大流量环境下支持100%追踪采样。SkyWalking也是目前唯一一个提出此支持的APM系统。
（1）Skywalking适用场景
SkyWalking不是一个单纯的追踪系统
SkyWalking首先是一个应用性能监控工具，它的目标是应用性能。很多人把SkyWalking和Zipkin、Jaeger作为开源界的竞争对手，而实际上这三个社区的核心成员都不这么看。SkyWalking在语言探针的场景下，具有自动化分布式追踪（distributedtracing）的能力，但这个能力是为应用性能监控服务的。它提供了高性能、自动探针解决方案，支持轻量级分析拓扑图、应用性能指标等功能。而Zipkin和Jaeger都专注于追踪本身，得到尽可能细致的调用链，并建议在高流量时开启采样。大家深入使用后会发现，双方系统提供的追踪结构有较大差别。
SkyWalking不是一个以大数据为基础的APM系统
提到APM，就不得不提早在2012年由韩国Naver公司开源的APM项目Pinpoint。Pinpoint曾经是GitHubstar数最多的APM项目，直到2019年被SkyWalking超过。初看Pinpoint和SkyWalking，大家会感觉功能有些类似，毕竟都是在APM领域，但是两者采用的技术栈反映了其本质差别：Pinpoint立足于HBase；SkyWalking使用包括Elasticsearch在内的多种存储，却不支持任何一种大数据技术。
SkyWalking在3之后的版本中就完全放弃了大数据技术栈，根本原因是，作为Ops的核心系统之一，轻量级和灵活性被放在首要位置上。SkyWalking以监控千亿级流量为基础要求，自己不能反而成为整个大型分布式系统的部署和运维难点，而大数据技术却适得其反，会大幅增加运维和部署难度。
同时，SkyWalking在超过5000TPS下超级优良的性能，也是其与Pinpoint的较大区别。无论是官方测试还是网上大量的性能对比都能反映出巨大差异。SkyWalking在设计之初，也是要保证探针能够在单进程1万TPS级别系统中，提供稳定的100%采样，以及合理的性能消耗（小于10%增幅）。高起点也要求SkyWalking必须能够完全控制自己的技术栈和运算模型，使其完全符合APM计算的要求。
除了类似的项目比较，还有一些比较核心的运用场景，可以帮助大家了解SkyWalking。
SkyWalking不是方法诊断系统
首先，从技术角度上说，方法级别追踪是SkyWalking技术栈能够做到的技术，但是官方并不推荐这样使用，特别是在生产环境中。方法级别
当然，SkyWalking考虑到不同团队的使用场景，在可选插件中提供了对Spring托管的类进行方法级别追踪。作为APM系统，SkyWalking不建议做常规性新加span的方法诊断，而提供了更为高效合理的方式——性能剖析，用于生产环境的性能诊断。
SkyWalking能够追踪方法参数
参数追踪和方法追踪类似，即使是针对HTTP请求的方法参数追踪，也会对应用系统和APM造成较大的压力。虽然目前SkyWalking的部分插件（如MySQL）支持用户手动开启参数追踪，但依然提醒用户，要注意考虑性能消耗。此外，SkyWalking7新推出了性能诊断功能，方法参数会被自动捕捉。
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