如何利用快照（ snapshot ）功能快速定位性能问题
我们常常会遇到这样的困惑，收到用户或者客服的反馈，平台使用有问题，但是测试人员搭建环境后又没办法复现故障，最后导致问题没法解决，眼睁睁地看着用户流失。
这是因为线上生产环境非常复杂、很多时候是偶发性 bug ，但却很难捕捉。特别是随着微服务盛行，系统复杂度增加，线上故障的快速定位和及时分析解决面临着巨大挑战，以前只能靠人来解决。但是人的问题解决能力与速度依赖于经验，有时候甚至需要跨部门的配合，这样的成本非常高，一旦关键人员流失、部门配合不融洽，整个故障的解决速度就会极速下降。
这时候我要给大家带来一款好用的性能分析工具- Application Insight （应用性能管理平台，以下简称 Ai ），至于它能干什么呢？往下看你就知道了～
trace & snapshot 功能介绍
01业务运行中有哪些错误呢？
在代码运行中，常常会遇到这几类型问题：
●JVM
常见的比如 oom 内存溢出、内存泄漏、gc pause 、磁盘运行不足等
● 数据库
常见的比如数据库负载繁忙、数据库服务器超负载、单一 sql 语句执行缓慢、数据库连接池获取时间长、对数据库连接池的访问次数过多等
● 外部服务
常见的比如外部服务网络问题、不同应用之间的调用阻塞、索引设置不合适等
● 其它问题
上面都是我们常见的场景，但是还有一些问题是深深的潜藏在程序中，需要我们深入地分析代码才能找到原因。
线程死锁、循环操作、事务异常、jvm crash 等
02什么是 trace ？
trace 收集程序运行时的信息来查询程序运行情况，定位代码中需要修改和优化的部分，提高代码运行速度，提升用户体验。
业内常用的方法有如下三种：
● 事件方法
在 Java 语言中，使用 jvmti（ jvm tools interface ）api 方法来捕捉诸如方法调用、类载入、类卸载、进入离开线程等事件，然后再基于这些事件进行代码行为的分析。
● 统计抽样
每隔一段事件中断调用系统，收集当前的调用栈信息，记录调用栈中出现的函数及这些函数的调用结构，基于这些信息得到函数的调用关系图及每个函数的 cpu 使用信息。
● 插码
在目标程序中插入指令代码，这些指令代码会记录程序运行的开始时间、结束时间等，再经过统计得出函数调用情况、函数 cpu 使用情况。
03 AI 的 trace
Ai 采用插码与快照（统计抽样）的方式来实现 trace ，trace 包括慢 trace 、错误 trace 、sql trace 、snapshot 四类：
● 慢 trace
在用户的事务响应时间超过阈值的时候去进行采集。系统默认是2秒，但用户可以根据自己实际情况在 Ai 的“设置-慢事务”处进行设置。
● 错误 trace
当程序运行异常或直接报错时，我们会直接采集错误 trace，还原现场。
● Sql trace
在平台开启慢 sql 追踪，并设置慢 sql 追踪阈值，当 sql 的性能大于该阈值的时候，agent 记录慢 sql 的堆栈信息。默认为0.5s，用户可以根据自己实际情况在 Ai 的“设置-数据库”进行设置。
同时用户可以开启 sql 执行计划，对于执行缓慢的 sql 进行抓取。
● snapshot
snapshot 实现原理为在客户业务运行缓慢时对调用进行多次代码快照，并且进行方法、耗时分析，得出快照 trace 。
采集规则为 web 事务连续两分钟的平均响应时间超过4*apdex_T(默认两秒)，且每分钟的快照数不超过1个。
用户无需做任何配置，即可使用此功能，还可以根据业务动态调整阈值。
用户案例分析
01问题类型：连接服务被拒绝
1）问题现象：用户反馈无法退出登录
2）问题调查和分析
a：登录平台查看登出的接口情况
登录接口为 rest / api / login ，选择该 web 事务后进入查看详情，使用“筛选”进行条件过滤，获取失败的 trace 。
b：查看错误 trace
在总览页面，通过异常分析，看到 http 响应码和异常类、异常信息，这时候我们已经清楚问题原因了。
点击“详情”查看程序的执行情况，可以看到程序循环了三次，均出现错误
在错误详情，查看详情的调用栈，我们排查到“caused by java.net.ConnectException:拒绝连接（connection refused）
3）解决方案
与运维人员配合重启负责注册模块的服务器后，业务恢复正常。
4）建议方案
在报警处针对重要业务服务进行配置，当响应时间超过阈值或者出现频率超过阈值时，提前报警，挽回损失。
4.1 新功能体验
登录平台后可以查看报警状态
进入事务详情，鼠标悬停查看该时间段内发生的最近最严重的报警详情
点击红点跳转报警记录查看该事务在该时间段内的所有详情
4.2 如何配置报警
a：从 Ai 页面点击报警
进入报警页面，再选择报警规则，创建报警规则名称、选择类型、自定义规则的可用与不可用时间（比如节假日不可用等）
b：选择报警对象
目前系统支持按照具体 web 事务、按照不同集群、按照高频 web 事务入口（ cpm >10）来进行选择，我们选择按照具体的 web 事务为报警对象。
c：选择严重条件
根据我们的业务述求，只要过去10分钟内该事务的平均响应时间大于2秒，而且至少有5分钟的平均响应时间大于2s, 则触发严重报警。
d：选择警告条件
根据我们的业务述求，只要过去10分钟内该事务的平均响应时间大于1秒，而且至少有5分钟的平均响应时间大于1s, 则触发严重报警。
此时我们报警规则已配置好，当事务触发报警时，便可在 Ai 平台直接查看是否有报警、是否严重。如果您想及时感知报警，可进行进一步的配置。
4.3 如何接收报警
a：创建接收人
b：选择接收方式
目前 Ai 默认邮件与 webhook 报警方式，但通过与 Cloud Alert （智能告警平台，简称 CA 平台）的打通，支持短信、微信、钉钉等通知方式，更详细的报警分发与报警压缩可查看（通过免费版，中小运维团队够够的）https://www.aiops.com/CAintroduce.html
c：将接收人和报警规则关联
选择报警规则和触发行为即可
常常使用我们 Ai 平台看报警的小伙伴一定有点奇怪，为什么我没有在 Ai 平台中看到报警状态的相关信息呢？
没错，Ai 与报警深度关联功能是我们新开发的功能，我也提前体验了一把，感觉棒棒哒！该功能于12月中旬上线，小伙伴们敬请期待吧~
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