背景概述最近计划着重分析一下线上各api的HTTP响应耗时情况，检查是否有接口平均耗时、99分位耗时等相关指标过大的情况，了解到nginx统计请求耗时有四个指标：request_time、upstream_response_time、upstream_connect_time与upstream_header_time，在查找资料的过程中，发现无论是nginx官方文档还是热心网友们的分享，都并没有让自己感觉特别详细、明白地说清楚了这四个指标详细具体含义的资料，于是自己动手探究了一番nginx源码，尝试从其中找出这4个指标的代码级别具体含义。特别说明：本文代码分析基于nginx1.10.0版本，从
背景概述最近计划着重分析一下线上各api的HTTP响应耗时情况，检查是否有接口平均耗时、99分位耗时等相关指标过大的情况，了解到nginx统计请求耗时有四个指标：request_time、upstream_response_time、upstream_connect_time与upstream_header_time，在查找资料的过程中，发现无论是nginx官方文档还是热心网友们的分享，都并没有让自己感觉特别详细、明白地说清楚了这四个指标详细具体含义的资料，于是自己动手探究了一番nginx源码，尝试从其中找出这4个指标的代码级别具体含义。特别说明：本文代码分析基于nginx1.10.0版本，从
问题背景大一点的公司都会建立一套规章流程来避免低级错误，例如合入代码前必需经过同行评审；上线前必需提测且通过QA验证；全量前必需经过1%、5%、10%、20%、50%的灰度过程。尤其是最后一步，需要严密的监控发版指标来保证新版本的质量，如果与主力版本的指标相比有异常变动，就需要及时停止放量并分析原因。一个版本的重点观察指标，除崩溃率外有小20项，分布在系统的10多个页面，且每个指标均需要指定多达6-10个过滤条件，最常用的包括版本号、端类型(PC/Mac/Android/iOS/…)、用户类型(user/vip/svip)，此外还有一些复杂的下拉列表选项，每次都记不住，需要参考文档才能确定选对
问题背景大一点的公司都会建立一套规章流程来避免低级错误，例如合入代码前必需经过同行评审；上线前必需提测且通过QA验证；全量前必需经过1%、5%、10%、20%、50%的灰度过程。尤其是最后一步，需要严密的监控发版指标来保证新版本的质量，如果与主力版本的指标相比有异常变动，就需要及时停止放量并分析原因。一个版本的重点观察指标，除崩溃率外有小20项，分布在系统的10多个页面，且每个指标均需要指定多达6-10个过滤条件，最常用的包括版本号、端类型(PC/Mac/Android/iOS/…)、用户类型(user/vip/svip)，此外还有一些复杂的下拉列表选项，每次都记不住，需要参考文档才能确定选对
前言随着Prometheus监控的组件、数量、指标越来越多，Prometheus对计算性能的要求会越来越高，存储占用也会越来越多。在这种情况下，要优化Prometheus性能,优化存储占用.第一时间想到的可能是各种Prometheus的兼容存储方案,如Thanos或VM、Mimir等。但是实际上虽然集中存储、长期存储、存储降采样及存储压缩可以一定程度解决相关问题，但是治标不治本。真正的本，还是在于指标量（series）过于庞大。治本之法，应该是减少指标量。有2种办法：Prometheus性能调优-解决高基数问题根据实际使用情况，只保留（keep）展示（GrafanaDashboards）和告警
前言随着Prometheus监控的组件、数量、指标越来越多，Prometheus对计算性能的要求会越来越高，存储占用也会越来越多。在这种情况下，要优化Prometheus性能,优化存储占用.第一时间想到的可能是各种Prometheus的兼容存储方案,如Thanos或VM、Mimir等。但是实际上虽然集中存储、长期存储、存储降采样及存储压缩可以一定程度解决相关问题，但是治标不治本。真正的本，还是在于指标量（series）过于庞大。治本之法，应该是减少指标量。有2种办法：Prometheus性能调优-解决高基数问题根据实际使用情况，只保留（keep）展示（GrafanaDashboards）和告警
指标是用来衡量性能、消耗、效率和许多其他软件属性随时间的变化趋势。它们允许工程师通过警报和仪表盘来监控一系列测量值的演变（如CPU或内存使用量、请求持续时间、延迟等）。指标在IT监控领域有着悠久的历史，并被工程师广泛使用，与日志和链路追踪一起被用来检测系统是否有不符合预期的表现。 在其最基本的形式中，一个指标数据点是由以下三个部分构成： 一个指标名称收集该数据点的时间戳一个由数字表示的测量值 在过去的十年里，随着系统变得越来越复杂，出现了维度度量的概念，也就是说，度量还包括一组标签或标识（即维度），以提供额外的上下文。支持维度指标的监控系统允许工程师通过查询特定的指标名称，并通过标签进行过滤和
指标是用来衡量性能、消耗、效率和许多其他软件属性随时间的变化趋势。它们允许工程师通过警报和仪表盘来监控一系列测量值的演变（如CPU或内存使用量、请求持续时间、延迟等）。指标在IT监控领域有着悠久的历史，并被工程师广泛使用，与日志和链路追踪一起被用来检测系统是否有不符合预期的表现。 在其最基本的形式中，一个指标数据点是由以下三个部分构成： 一个指标名称收集该数据点的时间戳一个由数字表示的测量值 在过去的十年里，随着系统变得越来越复杂，出现了维度度量的概念，也就是说，度量还包括一组标签或标识（即维度），以提供额外的上下文。支持维度指标的监控系统允许工程师通过查询特定的指标名称，并通过标签进行过滤和
需求理解本次项目，是将go2sky作为agent，在用户的代码中导入，并借助go2sky收集golangruntimemetrics，并将metrics上报到skywalking-OAP，skywalking-OAP提供对应的UI进行展示。最终呈现给用户的应该类似下面的界面：设计方案总体流程收集golangruntimemetrcis的设计分为go2Sky和skywalkingOAP两个模块：go2Sky完成对golangruntimemetrcis的收集并通过gRPC上报到skywalkingOAPskywalkingOAP接收来自go2sky的数据，并对数据进行处理并持久化客户端方案客户端
需求理解本次项目，是将go2sky作为agent，在用户的代码中导入，并借助go2sky收集golangruntimemetrics，并将metrics上报到skywalking-OAP，skywalking-OAP提供对应的UI进行展示。最终呈现给用户的应该类似下面的界面：设计方案总体流程收集golangruntimemetrcis的设计分为go2Sky和skywalkingOAP两个模块：go2Sky完成对golangruntimemetrcis的收集并通过gRPC上报到skywalkingOAPskywalkingOAP接收来自go2sky的数据，并对数据进行处理并持久化客户端方案客户端
