CAT监控

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监控概述

为什么需要监控

大量报错，特别是核心服务，需要花很久时间才能定位。
异常日志都需要线上权限登陆线上机器排查，排错时间长。
有些简单的错误定位都非常困难。
很多不了了之的问题怀疑是网络问题。

监控发展史

Zabbix，核心组件，C语言编写，是一个基于WEB界面的提供分布式系统监视以及网络监视功能的企业级的开源解决方案。
Prometheus（普罗米修斯），Google2015年正式发布的开源监控系统，采用Go语言开发。
Grafana，Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示，并根据设定阈值来触发告警通知。
Skywalking是一个国产的开源框架，2015年有吴晟个人开源，2017年加入Apache孵化器。
Zipkin是Twitter开源的调用链路分析工具，轻量，部署简单。

在这里插入图片描述

CAT简介

CAT（Central Application Tracking）是一个实时和接近全量的监控系统，它侧重于对Java应用的监控。目前在中间件（MVC、RPC、数据库、缓存等）框架中得到广泛应用，为美团各业务线提供系统的性能指标、健康状况、监控告警等。

整体设计

CAT从开发至今，一直秉承着简单的架构就是最好的架构原则，主要分为三个模块：CAT-client、CAT-consumer、CAT-home。

Cat-client 提供给业务以及中间层埋点的底层SDK。
Cat-consumer 用于实时分析从客户端提供的数据。
Cat-home 作为用户给用户提供展示的控制端。

监控系统的主要功能是及时定位线上异常，减小损失，所以一个好的监控系统需要至少做到以下两点：

监控系统极小影响甚至不影响业务系统
高实时性

消息分析

监控系统主要靠客户端上报埋点数据至服务器，然后服务器端对埋点数据进行分析，进而产生一些报表对外展示。所以首先要了解消息的结构类型。

主要message类型介绍

在这里插入图片描述

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

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所有消息都可被组织进消息树（MessageTree），

Transaction

类型的消息可作为消息树节点，而其他消息只可作为消息树的叶子节点。也就是

Transaction

是一个可嵌套的递归结构。结构可表示如下图：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-fUiFctxh-1654041628994)(/Users/anxufeng/Library/Application Support/typora-user-images/image-20220507102724479.png)]

有时候以时序图的方式来表示也许会更清晰：

以下是个实际例子

Transaction transaction0 =Cat.newTransaction("m_type","/home/hello");Cat.logEvent("event0","eventName0");Transaction transaction1 =Cat.newTransaction("type1","name1");Transaction transaction2 =Cat.newTransaction("type2","name2");Cat.logEvent("event1","eventName1");

消息的层级关系是怎么实现的呢？关键是靠ThreadLocal中的m_stack。只有transaction消息会放在m_stack中。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-FsjucgGZ-1654041628994)(/Users/anxufeng/Library/Application Support/typora-user-images/image-20220507121648941.png)]

在这里插入图片描述

见https://blog.csdn.net/mnmlist/article/details/114293423

消息树

应用程序每次上报埋点都是通过MessageTree包装消息进行上报，这个消息中包含了Transaction、Event、Metric数据。而Heartbeat消息的上报不需要开发者在代码中埋点，Cat客户端会定时每分钟收集系统的内存，硬盘，cpu信息上报给服务端。

消息树的每一节点都有一个属性messageId，用来唯一表示节点本身，其构成为：{domain}-{ip}-{timestamp}-{自增index}。另外还有两个属性，分别是parentMessageId, rootMessageId。parentMessageId表示父节点的messageId；rootMessageId则表示整个消息树的根节点的messageId。这两个属性在之后CAT的调用链分析与分布式调用链分析中发挥了关键作用。

https://blog.csdn.net/heihaozi/article/details/103089668

客户端线程分析

StatusUpdateTask

理论

这个线程很简单，每分钟上报关于应用的各种信息（OS、MXBean信息等等）

由于

Conext

维护在ThreadLocal中，因此每一个thread都会拥有一份自己的

Context

，

Context

中会维护一个stack用来存储transaction，当新transaction开启时入栈，结束时出栈。当栈内压入第一个transaction时开始构造

MessageTree

；栈空时认为一个

MessageTree

结束，此时将该

MessageTree

发送给待发送队列。

高并发下日志的打印通常会采用threadLocal这种方式，或者说一次事务的日志一起打印，因为一般默认一次事务都是由同一个线程执行的（如一次http请求），将事务的日志保存在线程局部变量当中，当事务执行完成的时候统一打印。

publicvoidrun(){try{Thread.sleep(10000L);}catch(InterruptedException var23){return;}while(true){Calendar cal =Calendar.getInstance();int second = cal.get(13);if(second >=2&& second <=58){try{this.buildClasspath();}catch(Exception var21){
                var21.printStackTrace();}//发送基础信息MessageProducer cat =Cat.getProducer();Transaction reboot = cat.newTransaction("System","Reboot");
            reboot.setStatus("0");
            cat.logEvent("Reboot",NetworkInterfaceManager.INSTANCE.getLocalHostAddress(),"0",(String)null);
            cat.logEvent("cat_client_version","2.0.0");
            reboot.complete();while(this.m_active){long start =MilliSecondTimer.currentTimeMillis();if(this.m_manager.isCatEnabled()){//发送心跳Transaction t = cat.newTransaction("System","Status");Heartbeat h = cat.newHeartbeat("Heartbeat",this.m_ipAddress);StatusInfo status =newStatusInfo();
                    t.addData("dumpLocked",this.m_manager.isDumpLocked());StatusInfoCollector collector =newStatusInfoCollector(this.m_statistics,this.m_jars);try{//发送
                        status.accept(collector.setDumpLocked(this.m_manager.isDumpLocked()));this.buildExtensionData(status);
                        h.addData(status.toString());
                        h.setStatus("0");}catch(Throwable var19){
                        h.setStatus(var19);
                        cat.logError(var19);}finally{
                        h.complete();}//发送堆栈信息Cat.logEvent("Heartbeat","jstack","0", collector.getJstackInfo());
                    cat.logEvent("cat_client_version","2.0.0");
                    t.setStatus("0");
                    t.complete();}long elapsed;try{
                    elapsed =System.currentTimeMillis()/1000L/60L;int min =(int)(elapsed %60L);if(min %3==0){this.m_manager.refreshConfig();}if(min %2==0){
                        log.info("mark CAT client produced info {}",this.m_statistics);
                        cat.logEvent("cat_client_info","stat","0",this.m_statistics.toString());}}catch(Exception var18){;}

                elapsed =MilliSecondTimer.currentTimeMillis()- start;if(elapsed <this.m_interval){try{Thread.sleep(this.m_interval - elapsed);}catch(InterruptedException var24){break;}}}return;}try{Thread.sleep(1000L);}catch(InterruptedException var22){;}}}

如果m_stack中有多个transaction时，最底层的那个是根节点，其他transaction的子孙节点，所以所以发送的时候只需要发送根节点就可以同时把子节点发送出去。

源码分析

以下通过源码分析对埋点的上报进行详细的了解：

MessageProducer cat =Cat.getProducer();Transaction reboot = cat.newTransaction("System","Reboot");
reboot.setStatus("0");
cat.logEvent("Reboot",NetworkInterfaceManager.INSTANCE.getLocalHostAddress(),"0",(String)null);
cat.logEvent("cat_client_version","2.0.0");
reboot.complete();

对上面的方法进行重点分析：

DefaultMessageProducer:publicTransactionnewTransaction(String type,String name){if(!this.messageManager.hasContext()){//对messageManager设置，在threadLocal中创建contextthis.messageManager.setup();}DefaultTransaction transaction =newDefaultTransaction(type, name,this.messageManager);this.messageManager.start(transaction,false);return transaction;}

DefaultMessageManager：
publicvoidsetup(){DefaultMessageManager.Context ctx;//创建一个Context对象if(this.m_domain !=null){
        ctx =newDefaultMessageManager.Context(this.m_domain.getId(),this.m_hostName,this.m_domain.getIp());}else{
        ctx =newDefaultMessageManager.Context("Unknown",this.m_hostName,"");}//获取采样频率，采样频率在clientConfigManager中，clientConfigManager是全局配置的，在BasicComponentAutoConfigure中初始化的double samplingRate =this.clientConfigManager.getSampleRatio();//如果samplingRate<1，那么要判断是否命中采样if(samplingRate <1.0D&&this.hitSample(samplingRate)){//ctx中有一个messageTree属性m_tree，m_tree中又包含了布尔值m_hitSample
        ctx.m_tree.setHitSample(true);}//m_context是ThreadLocal<DefaultMessageManager.Context>，也就是把ctx放在threadLocal中this.m_context.set(ctx);}

privatebooleanhitSample(double sampleRatio){int count =this.m_sampleCount.incrementAndGet();return count %(int)(1.0D/ sampleRatio)==0;}

DefaultMessageManager：
publicvoidstart(Transaction transaction,boolean forked){//从ThreaLocal获取contextDefaultMessageManager.Context ctx =this.getContext();if(ctx !=null){
        ctx.start(transaction, forked);if(transaction instanceofTaggedTransaction){//todo TaggedTransaction是什么作用，待确认TaggedTransaction tt =(TaggedTransaction)transaction;this.m_taggedTransactions.put(tt.getTag(), tt);}}elseif(this.m_firstMessage){this.m_firstMessage =false;
        log.warn("CAT client is not enabled because it's not initialized yet");}}

Context：
publicvoidstart(Transaction transaction,boolean forked){if(!this.m_stack.isEmpty()){if(!(transaction instanceofForkedTransaction)){//todo ForkedTransaction是什么作用，待确认Transaction parent =(Transaction)this.m_stack.peek();this.addTransactionChild(transaction, parent);}}else{this.m_tree.setMessage(transaction);}if(!forked){this.m_stack.push(transaction);}}

Transaction reboot = cat.newTransaction(“System”, “Reboot”); 的整个过程其实就是在context引用的m_tree里增加了transaction这个message。

DefaultMessageProducer：
publicvoidlogEvent(String type,String name,String status,String nameValuePairs){//创建一个event，这里会调messageManager.setup()方法Event event =this.newEvent(type, name);if(nameValuePairs !=null&& nameValuePairs.length()>0){//添加event的m_data
        event.addData(nameValuePairs);}

    event.setStatus(status);
    event.complete();}

DefaultEvent:publicvoidcomplete(){this.setCompleted(true);if(this.m_manager !=null){this.m_manager.add(this);}}

DefaultMessageManager:publicvoidadd(Message message){DefaultMessageManager.Context ctx =this.getContext();if(ctx !=null){//还是通过ctx把message添加进去的
        ctx.add(message);}}

Context：
publicvoidadd(Message message){if(this.m_stack.isEmpty()){//如果m_stack为空，那么直接拷贝一个messageTree，把该消息放在消息队列中MessageTree tree =this.m_tree.copy();
        tree.setMessage(message);DefaultMessageManager.this.flush(tree,true);}else{//否则，把该消息作为子消息放在transaction中Transaction parent =(Transaction)this.m_stack.peek();this.addTransactionChild(message, parent);}}
所以这个很关键的是m_stack,m_stack不为空，就会使用这里边的transaction，说明在前面执行cat.newTransaction("System","Reboot");的时候放进去的

publicvoidcomplete(){this.setCompleted(true);if(this.m_manager !=null){this.m_manager.add(this);}}

调用complete方法的时候，就是用该MessageManager对象把自己添加到Context中

publicvoidadd(Message message){DefaultMessageManager.Context ctx =this.getContext();if(ctx !=null){
        ctx.add(message);}}

Context：
publicvoidadd(Message message){if(this.m_stack.isEmpty()){//如果m_stack为空，就直接发送MessageTree tree =this.m_tree.copy();
        tree.setMessage(message);DefaultMessageManager.this.flush(tree,true);}else{//否则，会弹出transaction对象，并把该message作为子对象添加进去Transaction parent =(Transaction)this.m_stack.peek();this.addTransactionChild(message, parent);}}

DefaultTransaction：
publicvoidcomplete(){try{if(this.isCompleted()){DefaultEvent event =newDefaultEvent("cat","BadInstrument");
            event.setStatus("TransactionAlreadyCompleted");
            event.complete();this.addChild(event);}else{if(this.m_durationInMicro ==-1L){this.m_durationInMicro =(System.nanoTime()-this.m_durationStart)/1000L;}this.setCompleted(true);if(this.m_manager !=null){//通过MessageManager把数据发送到该transaction发送出去this.m_manager.end(this);}}}catch(Exception var2){;}}

DefaultMessageManager:publicvoidend(Transaction transaction){DefaultMessageManager.Context ctx =this.getContext();if(ctx !=null&& transaction.isStandalone()&& ctx.end(this, transaction)){this.m_context.remove();}}

Context:publicbooleanend(DefaultMessageManager manager,Transaction transaction){if(!this.m_stack.isEmpty()){Transaction current =(Transaction)this.m_stack.pop();if(transaction == current){DefaultMessageManager.this.m_validator.validate(this.m_stack.isEmpty()?null:(Transaction)this.m_stack.peek(), current);}else{while(transaction != current &&!this.m_stack.empty()){DefaultMessageManager.this.m_validator.validate((Transaction)this.m_stack.peek(), current);
                current =(Transaction)this.m_stack.pop();}}if(this.m_stack.isEmpty()){MessageTree tree =this.m_tree.copy();this.m_tree.setMessageId((String)null);this.m_tree.setMessage((Message)null);if(this.m_totalDurationInMicros >0L){this.adjustForTruncatedTransaction((Transaction)tree.getMessage());}//把这个messageTree发送出去
            manager.flush(tree,true);returntrue;}}returnfalse;}

DefaultMessageManager：
publicvoidflush(MessageTree tree,boolean clearContext){MessageSender sender =this.transportManager.getSender();if(sender !=null&&this.isMessageEnabled()){//获取到sender对象，用sender发送tree
        sender.send(tree);if(clearContext){this.reset();}}else{++this.m_throttleTimes;if(this.m_throttleTimes %10000L==0L||this.m_throttleTimes ==1L){
            log.info("Cat Message is throttled! Times:"+this.m_throttleTimes);}}}

TcpSocketSender：
publicvoidsend(MessageTree tree){if(!this.clientConfigManager.isBlock()){double sampleRatio =this.clientConfigManager.getSampleRatio();if(tree.canDiscard()&& sampleRatio <1.0D&&!tree.isHitSample()){//todo 命中采样频率后，走这里的逻辑，需确认这里的逻辑是干嘛的this.processTreeInClient(tree);}else{//放到消息队列中this.offer(tree);}}}privatevoidoffer(MessageTree tree){boolean result;if(this.clientConfigManager.isAtomicMessage(tree)){//如果这个messageTree是原子的，就把消息放到原子消息队列中（非transaction类型的是原子的）
            result =this.m_atomicQueue.offer(tree);if(!result){this.logQueueFullInfo(tree);}}else{//非原子的，就放在常规消息队列中
            result =this.m_queue.offer(tree);if(!result){this.logQueueFullInfo(tree);}}}

TcpSocketSender

理论

各个业务线程把各自生产的消息放在客户端的内存队列中，cat在启动了后台线程用来专门把消息队列中的消息发送给服务器。

客户端就实现了消息的多线程、异步化、队列化，从而保证日志的记录不会因为CAT系统异常而影响主业务线程。

源码分析

publicvoidrun(){this.m_active =true;while(this.m_active){this.processAtomicMessage();this.processNormalMessage();}this.processAtomicMessage();while(true){MessageTree tree =this.m_queue.poll();if(tree ==null){return;}ChannelFuture channel =this.m_channelManager.channel();if(channel !=null){this.sendInternal(channel, tree);}else{this.offer(tree);}}}

privatevoidprocessAtomicMessage(){while(this.shouldMerge(this.m_atomicQueue)){MessageTree tree =this.mergeTree(this.m_atomicQueue);//将合并生成的messageTree放在m_queue中boolean result =this.m_queue.offer(tree);if(!result){this.logQueueFullInfo(tree);}}}

privatebooleanshouldMerge(MessageQueue queue){MessageTree tree = queue.peek();//获取队列中的第一个if(tree !=null){long firstTime = tree.getMessage().getTimestamp();if(System.currentTimeMillis()- firstTime >30000L|| queue.size()>=200){//如果队列中第一个message生成的时间距离当前时间已经大于30s 或者 队列长度已经超过200个，就需要合并returntrue;}}returnfalse;}

privateMessageTreemergeTree(MessageQueue handler){int max =200;//合并的过程，也是将message放在同一个transaction中，所以先创建一个transactionDefaultTransaction tran =newDefaultTransaction("System","_CatMergeTree",(MessageManager)null);//把队列中第一个messageTree拿出来MessageTree first = handler.poll();
    tran.setStatus("0");
    tran.setCompleted(true);
    tran.setDurationInMicros(0L);//将第一个messageTree的message放入刚创建的transaction的m_children列表中
    tran.addChild(first.getMessage());//将队列中剩余的messageTree拿出来，并把对应的message放入transaction的m_children列表中，最多拿出来201个while(max >=0){MessageTree tree = handler.poll();if(tree ==null){break;}

        tran.addChild(tree.getMessage());--max;}//这样就创建了一个包含transaction的messageTree，其中该transaction包含最多不超过202个子message((DefaultMessageTree)first).setMessage(tran);return first;}

privatevoidprocessNormalMessage(){//不断从m_queue中拿出messageTree并发送while(true){ChannelFuture channel =this.m_channelManager.channel();if(channel !=null){try{MessageTree tree =this.m_queue.poll();if(tree ==null){try{Thread.sleep(5L);}catch(Exception var4){this.m_active =false;}return;}this.sendInternal(channel, tree);
                tree.setMessage((Message)null);}catch(Throwable var5){
                log.error("Error when sending message over TCP socket!", var5);}}else{try{Thread.sleep(5L);}catch(Exception var6){this.m_active =false;}}}}

//该方法才是真正发送数据的publicvoidsendInternal(ChannelFuture channel,MessageTree tree){if(tree.getMessageId()==null){
        tree.setMessageId(this.messageIdFactory.getNextId());}ByteBuf buf =this.m_codec.encode(tree);int size = buf.readableBytes();ChannelFuture f = channel.channel().writeAndFlush(buf);if(this.messageStatistics !=null){this.messageStatistics.onBytes(size);}}

ChannelManager

这个线程是为了检查和服务端连接的状况，10s轮询一次，去检查路由服务端ip是否变动，并保证连接正常。典型的拉取配置信息机制。

检查的逻辑是：比较本地server列表跟远程服务提供的列表是否相等，不相等则根据远程服务提供的server列表顺序的重新建立第一个能用的ChannelFuture

publicvoidrun(){while(m_active){// make save message id index asyc
      m_idFactory.saveMark();checkServerChanged();ChannelFuture activeFuture = m_activeChannelHolder.getActiveFuture();List<InetSocketAddress> serverAddresses = m_activeChannelHolder.getServerAddresses();doubleCheckActiveServer(m_activeChannelHolder);reconnectDefaultServer(activeFuture, serverAddresses);try{Thread.sleep(10*1000L);// check every 10 seconds}catch(InterruptedException e){// ignore}}}

消息协议

对于一串消息流，我们必须能确定消息边界，提取出单条消息的字节流片段，然后对这个片段按照一定的规则进行反序列化来生成相应的消息对象。
在Java中，只要一个类实现了java.io.Serializable接口，那么它就可以被序列化。但是通过公共接口编码的字节会有很多冗余信息来保证不同对象与字节之间的正确编解码，在CAT中，需要传输的只有MessageTree这么一个对象。通过自定义的序列化方案可以节省许多不必要的字节信息，保证网络传输的高效性。

publicByteBufencode(MessageTree tree){ByteBuf buf =PooledByteBufAllocator.DEFAULT.buffer(4096);try{NativeMessageCodec.Context ctx =newNativeMessageCodec.Context(tree);
        buf.writeInt(0);NativeMessageCodec.Codec.HEADER.encode(ctx, buf,(Message)null);Message msg = tree.getMessage();if(msg !=null){this.encodeMessage(ctx, buf, msg);}int readableBytes = buf.readableBytes();
        buf.setInt(0, readableBytes -4);return buf;}catch(RuntimeException var6){
        buf.release();throw var6;}}

privatevoidencodeMessage(NativeMessageCodec.Context ctx,ByteBuf buf,Message msg){if(msg instanceofTransaction){Transaction transaction =(Transaction)msg;List<Message> children = transaction.getChildren();NativeMessageCodec.Codec.TRANSACTION_START.encode(ctx, buf, msg);Iterator var6 = children.iterator();while(var6.hasNext()){Message child =(Message)var6.next();if(child !=null){this.encodeMessage(ctx, buf, child);}}NativeMessageCodec.Codec.TRANSACTION_END.encode(ctx, buf, msg);}elseif(msg instanceofEvent){NativeMessageCodec.Codec.EVENT.encode(ctx, buf, msg);}elseif(msg instanceofMetric){NativeMessageCodec.Codec.METRIC.encode(ctx, buf, msg);}elseif(msg instanceofHeartbeat){NativeMessageCodec.Codec.HEARTBEAT.encode(ctx, buf, msg);}else{if(!(msg instanceofTrace)){thrownewRuntimeException(String.format("Unsupported message(%s).", msg));}NativeMessageCodec.Codec.TRACE.encode(ctx, buf, msg);}}protectedvoidencode(NativeMessageCodec.Context ctx,ByteBuf buf,Message msg){MessageTree tree = ctx.getMessageTree();
    ctx.writeVersion(buf,"NT1");
    ctx.writeString(buf, tree.getDomain());
    ctx.writeString(buf, tree.getHostName());
    ctx.writeString(buf, tree.getIpAddress());
    ctx.writeString(buf, tree.getThreadGroupName());
    ctx.writeString(buf, tree.getThreadId());
    ctx.writeString(buf, tree.getThreadName());
    ctx.writeString(buf, tree.getMessageId());
    ctx.writeString(buf, tree.getParentMessageId());
    ctx.writeString(buf, tree.getRootMessageId());
    ctx.writeString(buf, tree.getSessionToken());}

服务端设计分析

消息分发

理论分析

CAT服务端在整个实时处理中，基本上实现了全异步化处理:

消息消费基于Netty的NIO实现(Netty-Server)。
消息消费到服务端就存放内存队列，然后程序开启一个线程会消费这个消息做消息分发(异步消费处理)。
每个消息都会有一批线程并发消费各自队列的数据，以做到消息处理的隔离。(每报表每线程，分别按照自己的规则解析消费这个消息,并且可以动态控制对某种报表类型的处理线程个数)
消息（原始的消息logView）存储是先存入本地磁盘，然后异步上传到HDFS文件，这也避免了强依赖HDFS

在这里插入图片描述

当客户端将日志数据上传到服务器之后，会交给MessageDecoder 解码数据，然后进行后续处理。消息解码完成后最终调用MessageConsumer.consume方法传递给消费方。

在这里插入图片描述

MessageAnalyzer与PeriodTask是1对1的关系，每种类别分析器具体有多少个实例由 getAnalyzerCount() 函数决定，默认是 1 个，但是有些分析任务非常耗时，需要多个线程来处理，保证处理效率，比如 TransactionAnalyzer就是2个。
消息分发的时候，每一笔消息默认都会发送到所有种类分析器处理，但是同一种类别的分析器下如果有多个MessageAnalyzer实例，采用domain hash 选出其中一个实例安排处理消息

为什么要使用一个小时的粒度呢？这是实时内存数据处理的复杂度与内存的开销方面的折中方案。在这个小时结束后将生成的Transaction\Event\Problean等报表存入DB。然而为了实时性，当前小时的报表是保存在内存中的。

源码分析

publicvoidrun(){while(m_active){try{long now =System.currentTimeMillis();long value = m_strategy.next(now);if(value >0){startPeriod(value);}elseif(value <0){// last period is over,make it asynchronousThreads.forGroup("cat").start(newEndTaskThread(-value));}}catch(Throwable e){Cat.logError(e);}try{Thread.sleep(1000L);}catch(InterruptedException e){break;}}}

privatevoidstartPeriod(long startTime){long endTime = startTime + m_strategy.getDuration();Period period =newPeriod(startTime, endTime, m_analyzerManager, m_serverStateManager, m_logger);

   m_periods.add(period);
   period.start();}

publicPeriod(long startTime,long endTime,MessageAnalyzerManager analyzerManager,ServerStatisticManager serverStateManager,Logger logger){
   m_startTime = startTime;
   m_endTime = endTime;
   m_analyzerManager = analyzerManager;
   m_serverStateManager = serverStateManager;
   m_logger = logger;List<String> names = m_analyzerManager.getAnalyzerNames();

   m_tasks =newHashMap<String,List<PeriodTask>>();for(String name : names){List<MessageAnalyzer> messageAnalyzers = m_analyzerManager.getAnalyzer(name, startTime);for(MessageAnalyzer analyzer : messageAnalyzers){MessageQueue queue =newDefaultMessageQueue(QUEUE_SIZE);PeriodTask task =newPeriodTask(analyzer, queue, startTime);

         task.enableLogging(m_logger);List<PeriodTask> analyzerTasks = m_tasks.get(name);if(analyzerTasks ==null){
            analyzerTasks =newArrayList<PeriodTask>();
            m_tasks.put(name, analyzerTasks);}
         analyzerTasks.add(task);}}}

在消费者中，最重要的一个概念就是消息分析器(MessageAnalyzer)，所有的消息分析统计，报表创建都是由消息分析器来完成.

PeriodManager, 用于滚动式处理每小时的监控数据
publicvoidrun(){while(m_active){try{long now =System.currentTimeMillis();long value = m_strategy.next(now);if(value >0){startPeriod(value);}elseif(value <0){// last period is over,make it asynchronousThreads.forGroup("cat").start(newEndTaskThread(-value));}}catch(Throwable e){Cat.logError(e);}try{Thread.sleep(1000L);}catch(InterruptedException e){break;}}}

分析器与报表

理论分析

分析器的大体结构：

每个分析器都包含有多个报表，报表交由报表管理器(ReportManage)管理，报表在报表管理器中存储结构如下：

Map<Long,Map<String,T>> m_reports

最外层是个Map， key 为long类型，代表的是当前时间周期的报表，value还是一个Map，key类型为String，代表的是不同的domain，一个domain可以理解为一个 Project，value是不同report对象，在分析器处理报表的时候，我们会通过周期管理器(DefaultReportManage)的getHourlyReport方法根据周期时间和domain获取对应的Report。

以EventAnalyzer分析器为例

cat.logEvent("cat_client_version","2.0.0");

在这里插入图片描述

事件分析报表会记录Event类型消息的统计汇总信息，每个周期时间，每个domain对应一个EventReport，每个Event报表包含多个Machine对象，按IP区分，相同IP下不同类型(Type)的Event信息存在于不同的EventType对象中，EventType记录了该类型消息的总数，失败总数，失败百分比，成功的MessageID，失败的MessageID，tps，以及该类型下各种命名消息。

源码分析

EventAnalyzer:publicvoidprocess(MessageTree tree){String domain = tree.getDomain();String ip = tree.getIpAddress();//通过时间和domain获取对应的EventReport对象EventReport report = m_reportManager.getHourlyReport(getStartTime(), domain,true);List<Event> events = tree.findOrCreateEvents();for(Event event : events){String data =String.valueOf(event.getData());int total =1;int fail =0;boolean batchData = data.length()>0&& data.charAt(0)==CatConstants.BATCH_FLAG;if(batchData){String[] tab = data.substring(1).split(CatConstants.SPLIT);

         total =Integer.parseInt(tab[0]);
         fail =Integer.parseInt(tab[1]);}else{if(!event.isSuccess()){
            fail =1;}}//对messageTree中的event依次处理processEvent(report, tree, event, ip, total, fail, batchData);}if(System.currentTimeMillis()> m_nextClearTime){
      m_nextClearTime = m_nextClearTime +TimeHelper.ONE_MINUTE;Threads.forGroup("cat").start(newRunnable(){@Overridepublicvoidrun(){cleanUpReports();}});}}privatevoidprocessEvent(EventReport report,MessageTree tree,Event event,String ip,int total,int fail,boolean batchData){//根据ip获取或创建一个Machine对象Machine machine = report.findOrCreateMachine(ip);//根据事件类型获取或创建一个EventType对象EventType type =findOrCreateType(machine, event.getType());//根据事件名称获取或创建一个EventName对象EventName name =findOrCreateName(type, event.getName(), report.getDomain());String messageId = tree.getMessageId();

        type.incTotalCount(total);
        name.incTotalCount(total);if(fail >0){
            type.incFailCount(fail);
            name.incFailCount(fail);}if(type.getSuccessMessageUrl()==null){
            type.setSuccessMessageUrl(messageId);}if(name.getSuccessMessageUrl()==null){
            name.setSuccessMessageUrl(messageId);}if(!batchData){if(event.isSuccess()){
                type.setSuccessMessageUrl(messageId);
                name.setSuccessMessageUrl(messageId);}else{
                type.setSuccessMessageUrl(messageId);
                name.setSuccessMessageUrl(messageId);String statusCode =formatStatus(event.getStatus());findOrCreateStatusCode(name, statusCode).incCount();}}//计算该事件类型的失败率
        type.setFailPercent(type.getFailCount()*100.0/ type.getTotalCount());//计算该事件名称的失败率
        name.setFailPercent(name.getFailCount()*100.0/ name.getTotalCount());processEventGrpah(name, event, total, fail);}privatevoidprocessEventGrpah(EventName name,Event event,int total,int fail){//计算该事件发生在该小时内第几分钟long current = event.getTimestamp()/1000/60;int min =(int)(current %(60));//获取或创建该分钟的Range对象Range range = name.findOrCreateRange(min);//对该range对象进行计数
        range.incCount(total);if(fail >0){
            range.incFails(fail);}}

cat总结

作为一个监控服务，cat需要做到尽量少对业务系统造成影响，尽快的响应异常。所以，cat也在各个环节做了优化：

cat客户端- 为了尽可能减少对业务的影响，需要对消息进行异步处理。即业务线程将消息交给CAT客户端与CAT客户端上报这两个过程需要异步。- 为了达到实时的目的以及适应高并发的情况，客户端上报应该基于TCP而非HTTP开发。- 在线程安全的前提下尽可能的资源低消耗以及低延时。我们知道，线程竞争的情况是由于资源共享造成的，要达到线程安全通常需要减少资源共享或者加锁，而这两点则会导致系统资源冗余和高延时。
数据传输- 采用自定义的序列化方式，减小冗余数据的传输
cat服务端- 消息消费基于Netty的NIO实现- 消息消费到服务端就存放内存队列，然后程序开启一个线程会消费这个消息做消息分发(异步消费处理)。- 每个消息都会有一批线程并发消费各自队列的数据，以做到消息处理的隔离。(每报表每线程，分别按照自己的规则解析消费这个消息,并且可以动态控制对某种报表类型的处理线程个数)- 消息（原始的消息logView）存储是先存入本地磁盘，然后异步上传到HDFS文件，这也避免了强依赖HDFS

后记：

cat的logview使⽤的技术是threadlocal，将⼀个thread⾥⾯的打点聚合上报，有⼀点弱化版本的链路功能，但是cat并不是⼀个标准的全链路系统，全链路系统参考dapper的论⽂，业内⽐较知名的鹰眼，zipkin等，其实经常拿cat和这类系统进⾏⽐较其实是不合适的。cat的logview在异步线程等等⼀些场景下，其实不合适，cat本⾝模型并不适合这个。

参考文献：

http://www.javashuo.com/article/p-duotqdxz-a.html

https://www.jianshu.com/p/7a2e6c722b04

https://www.freesion.com/article/21471416726/

https://www.freesion.com/article/34341394263/

https://www.freesion.com/article/57301403415/

https://blog.csdn.net/mnmlist/article/details/114293423

https://www.cnblogs.com/xiaowenshu/p/10319762.html

ForkedTransaction的解释 https://www.shuzhiduo.com/A/6pdDBDAGJw/

https://mp.weixin.qq.com/s/9OFtmyX5IPvs2ljhPeiESw

https://blog.csdn.net/caohao0591/article/details/80200769

https://www.freesion.com/article/74931172436/