由于工作的原因,或者说我们之前内部监控设计和实现有点不满足现有的研发需求,所以调研了一下大众点评开源出来的cat这一套监控系统。

今天我们就来实验一把,cat的客户端埋点在我们的程序流程中上报数据到cat的服务端这个流程对我们程序性能的影响。

测试工具

Jmeter

测试环境

Cat部署在内网192.168.84.27,内存6G,CPU 4核

单台cat和单台dubbo

代码

原接口代码

public String kongjiekou() {
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
JSONObject object = new JSONObject();
object.put("msg", "这是一个空接口");
return object.toJSONString();
}

埋1个点接口代码

public String kongjiekou() {
Transaction transaction = Cat.newTransaction("inner", "kongjiekou");
try {
Cat.logMetricForCount("kongjiekou");//埋一个点
Thread.sleep(1000);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
Cat.logError(e);
} finally {
transaction.complete();
}
JSONObject object = new JSONObject();
object.put("msg", "这是一个空接口");
return object.toJSONString();
}

埋100个点接口代码

public String kongjiekou() {
Transaction transaction = Cat.newTransaction("inner", "kongjiekou");
try {
for (int i = 0; i < 100; i++) {
Cat.logMetricForCount("kongjiekou"+i);//埋100个点
}
Thread.sleep(1000);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
Cat.logError(e);
} finally {
transaction.complete();
}
JSONObject object = new JSONObject();
object.put("msg", "这是一个空接口");
return object.toJSONString();
}

统计数据

Dubbo中的kongjiekou接口原先并发效率

并发量(1s)

平均耗时(ms)

耗时中位数(ms)

错误率

100

1036

1023

0.00%

500

2009

1955

0.00%

1000

3069

3032

0.00%

接入cat客户端埋1个点之后

并发量(1s)

平均耗时(ms)

耗时中位数(ms)

错误率

100

1061

1040

0.00%

500

2154

2085

0.00%

1000

3352

2955

0.00%

接入cat客户端埋100个点之后

并发量(1s)

平均耗时(ms)

耗时中位数(ms)

错误率

100

1143

1024

0.00%

500

2333

2285

0.00%

1000

3435

2920

0.00%

并且在多次性能测试过程中,内存占用情况并没有明显升高,CPU也是正常的执行时长高到正常值,执行后恢复,每次的内存和CPU峰值都相差无几。由于研发内网的带宽本身就极不稳定,所以带宽指标这里先不做判定。

总结

从以上结果得出初步结论,cat的监控埋点对被监控程序本身的性能的影响可忽略不计。

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