elk笔记25--快速体验APM

1 介绍

Elastic APM是建立在Elastic Stack上的应用程序性能监控系统。它允许用户通过收集关于传入请求、数据库查询、缓存调用、外部HTTP请求等响应时间的详细性能信息，从而实时监控软件服务和应用程序。这使用户定位和修复性能问题变得非常容易。
Elastic APM还会自动收集未处理的错误和异常，这些错误主要基于堆栈跟踪进行分组，因此用户可以在出现新错误时识别它们，并关注特定错误发生的次数。
在调试生产系统时，度量标准是另一个重要的信息来源。Elastic APM agent会自动获取基本的主机级指标和特定的代理相关的指标，比如Java代理中的JVM指标和Go代理中的Go运行时指标。

Elastic APM 包含4个主要部分: APM agents, Elastic APM integration, Elasticsearch, and Kibana ， 它们的主要工程架构包括如下两种：
1） 边缘机器上的APM agents 将数据发送到集中托管的APM集成是

2）APM agents和APM集成运行在边缘机器上，并通过集中托管的Elastic agent 进行注册

以上为Elastic APM的主要功能和架构，在了解Elastic APM 主要功能后，本文将从基础开安装 APM server，并通过 python 案例加以展示。

2 安装测试

2.1 安装 APM server

docker pull docker.elastic.co/apm/apm-server:7.15.2

curl -L -O https://raw.githubusercontent.com/elastic/apm-server/7.15/apm-server.docker.yml

docker run -d \
  -p 8200:8200 \
  --name=apm-server-7.15.2 \
  --user=apm-server \
  --volume="/home/xg/soft/elk/apm-7.15.2/apm-server.docker.yml:/usr/share/apm-server/apm-server.yml:ro" \
  docker.elastic.co/apm/apm-server:7.15.2 \
  --strict.perms=false -e \
  -E output.elasticsearch.hosts=["es_ip:9200"] -E output.elasticsearch.username="es_user" -E output.elasticsearch.password="es_pwd"

2.2 python测试用例

#!/usr/bin/python3

""" pip3 install elastic-apm[flask] """

import time
from flask import Flask
import requests
import json
from elasticapm.contrib.flask import ElasticAPM


app = Flask(__name__)
app.config['ELASTIC_APM'] = {
    
    'SERVICE_NAME': 'xg-flask-01',
    'SECRET_TOKEN': 'not-set',
    'SERVER_URL': 'http://localhost:8200'
}
apm = ElasticAPM(app)


@app.route("/")
def hello_world():
    ret_dict = {
    
        "main": "/ , Hello. World",
        "test_error": "/api/test-error",
        "test_wait": "/api/test-wait",
        "test_get": "/api/test-get"
    }
    return json.dumps(ret_dict)


@app.route("/api/test-error")
def test_error():
    try:
        print(10/0)
    except Exception as e:
        print(f"error: {
      e}")
    print(101 + "error")
    return json.dumps({
    'msg': "test-error"})


def my_wait(ts=1):
    time.sleep(ts)


@app.route("/api/test-wait")
def test_wait():
    ts = 5
    print("wait")
    my_wait(ts)
    return json.dumps({
    'msg': f"wait {
      ts}s"})



@app.route("/api/test-get")
def test_get():
    r = requests.get(url='http://www.baidu.com')
    return json.dumps({
    'msg': f"get www.baidu.com, status_code={
      r.status_code}"})


if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=8080)

2.3 kibana APM 展示信息

Services

Traces

Dependencies

Overview

Transactions

Dependencies

Errors

Metrics

3 注意事项

1. 看APM官方文档，发现Elastic 的 apm-server 支持将数据写入到 kafka， 因此可以考虑使用其 apm-server 将数据写入 kafka， 然后再进一步将数据导入到 clickhouse或者其它db, 最上层封装自己的 APM 查询前端，那么就可以实现有个人特色的APM了.
   优点： 可以直接使用 elastic 的 apm-server 和 agent 接入规范，我们只需要关注用户查询即可
   缺点：需要自己实现 APM 的前端，可以参考 elastic 的 apm 功能
   Configure the Kafka output

4 说明

测试环境：
elk 7.15.2
apm-server 7.15.2
参考文档：
APM User Guide
Run APM Server on Docker
agent code example