设计架构
jpOwl客户端是java语言编写而成，要求做到API简单、高可靠性能、无论在任何场景下客户端都不能影响各业务服务的性能。旨在为各业务线提供丰富的埋点功能与数据采集。
在收集数据方面使用ThreadLocal，为每一个使用该变量的线程都提供一个变量值的副本，是Java中一种较为特殊的线程绑定机制，是每一个线程都可以独立地改变自己的副本，而不会和其它线程的副本冲突。
价值与优势
价值
- 减少故障发现时间
- 降低故障定位成本
- 辅助应用程序优化
- 监控数据是全量统计，jpOwl支持预计算数据
- 链路数据是采样计算
优势
- 实时处理：信息的价值会随时间锐减，所以收集信息需要迅速
- 全量数据：全量采集指标数据，便于深度分析故障案例
- 故障容忍：故障不影响业务正常运转、对业务透明
- 高吞吐：海量监控数据的收集，需要高吞吐能力做保证
业务模型监控
jpOwl主要支持以下四种监控模型：
- Transaction 适合记录跨越系统边界的程序访问行为,比如远程调用，数据库调用，也适合执行时间较长的业务逻辑监控，Transaction用来记录一段代码的执行时间和次数。
- Event 用来记录一件事发生的次数，比如记录系统异常，它和transaction相比缺少了时间的统计，开销比transaction要小。
- Heartbeat 表示程序内定期产生的统计信息, 如CPU利用率, 内存利用率, 连接池状态, 系统负载等。
- Metric 用于记录业务指标、指标可能包含对一个指标记录次数、记录平均值、记录总和，业务指标最低统计粒度为1分钟。
消息树
jpOwl监控系统将每次URL、Service的请求内部执行情况都封装为一个完整的消息树、消息树可能包括Transaction、Event、Heartbeat、Metric等信息。 完整的消息树
API功能设计
- 可记录一段代码的URL执行耗时，也可以是SQL的执行耗时
- 可记录一段代码的抛出异常记录次数，或者一段逻辑的执行次数
- 定期执行上报一些核心指标，jvm内存、gc等指标
- 业务指标监控，比如监控订单数、交易额、支付成功率等
- 声明式或者编程式的监控注入
- 可随意指定第三方数据存储引擎
- 支持日志级别的自动升降级
- 可动态指定监控日志前缀，用于分类
性能设计
序列化和通信是整个客户端包括服务端性能里面很关键的一个环节
- 异步序列化，jpOwl序列化协议protobuf序列化协议
- 异步通信，jpOwl通信是基于Netty来实现的NIO的数据传输
- 异步化IO的操作
- 异步化传输
- 异步数据采集，基于NIO管道记录日志
- 基于内存级别的数据缓冲