Go应用接入

更新时间：2023.03.21 14:33:52

Go应用在不同场景下有不同的接入方式，本文介绍不同场景下Go应用的详细接入操作，接入后可以实现自动收集Trace信息、自动生成Metric指标、以及调用链检索、日志检索等功能。

通过APMPlus自研监控组件接入

通过APMPlus自主研发的数据采集Agent与SDK，采集应用与基础设施的监控数据，相关数据会上报到APMPlus服务端用于可视化查询分析。

容器部署

如果您的应用是基于Kubernetes集群部署，请参见以下步骤接入APMPlus服务端。

步骤一：k8s集群接入Server Agent

方式1：通过kubectl命令行接入（推荐）
进入接入中心，选择Go语言 > APMPlus > 容器部署，获取如下安装命令，需要区分您的开服区域（region）与网络接入方式（network），appkey是用户的唯一标识。

kubectl apply -f "http://apmplus-dl-{region}.ivolces.com/server_warehouse/generate_assets/download/apmplus-agent-k8s/apmplus-operator.yaml?appkey={appkey}&network={network}"

说明

完整安装命令请到接入中心查看，详情请参见如何使用接入中心？。

方式2：通过容器服务控制台接入
下面以火山引擎VKE为例，介绍如何在控制台上通过配置Yaml接入Server Agent。操作前，请确保您已创建集群。具体请参见创建集群。

浏览器打开apmplus-operator.yaml文件。
文件链接如下，与方式1中kubectl使用的链接相同。

http://apmplus-dl-{region}.ivolces.com/server_warehouse/generate_assets/download/apmplus-agent-k8s/apmplus-operator.yaml?appkey={appkey}&network={network}

登录容器服务管理控制台。
单击左侧导航栏中的集群。
选择工作负载 > 守护进程，单击使用Yaml创建。
在使用Yaml创建页面，类型选择自定义，复制步骤1打开的yaml文件的所有内容粘贴到Yaml中，然后单击确定。

步骤二：应用代码接入SDK

SDK用于采集应用的Trace、日志检索等数据，将数据上报到Server Agent。更多SDK采集的数据，请参见Go应用功能。

获取最新的Go SDK。

go get github.com/volcengine/apminsight-server-sdk-go@latest

接入trace。
接入trace后，您可以通过链路追踪来排查问题环节，获取服务拓扑等信息，tracer初始化示例代码：

package main

import (
        "github.com/volcengine/apminsight-server-sdk-go/trace/aitracer"
)

func main() {
       InitTracer("your_service_type","your_service_name")
        
       ...
}

func InitTracer(serviceType, serviceName string) {
   opts := make([]aitracer.TracerOption, 0)
   opts = append(opts, aitracer.WithLogSender(true))       //采集日志上报。需要配合日志库使用，参考下方的【log接入】
   opts = append(opts, aitracer.WithMetrics(true))         //开启RED metrics【建议开启】
   opts = append(opts, aitracer.WithRuntimeMetric(true))   //开启Runtime监控。【建议开启】
   opts = append(opts, aitracer.WithLogger(&logsLogger{})) //用于打印trace内部的日志

   tracer := aitracer.NewTracer(serviceType, serviceName, opts...)
   aitracer.SetGlobalTracer(tracer)
   tracer.Start()
}

由于对Go业务代码进行trace需要侵入式修改代码，为了降低用户使用成本，SDK中的 contrib包对常见框架和组件进行了trace插桩，通常对业务代码进行少量修改即可实现链路追踪，可以参照 contrib包中的示例代码接入。
以gin框架接入为例：

package main

import (
        "fmt"

        "github.com/gin-gonic/gin"
        "github.com/volcengine/apminsight-server-sdk-go/trace/aitracer"
        tracegin "github.com/volcengine/apminsight-server-sdk-go/trace/contrib/gin-gonic/gin"
)

func main() {
        // 初始化tracer
        InitTracer("http","example_gin_service")

        // 初始化gin
        r := gin.Default()
        
        // use trace middlware. 
        // 用户添加这行代码即可
        r.Use(tracegin.NewMiddleware(tracer))

        r.GET("/ping", func(context *gin.Context) {
           context.JSON(http.StatusOK, "success")
        })

        _ = r.Run("0.0.0.0:8080")
}

接入后产生trace，可在链路分析查看相关链路。

接入log。
接入log后，您可以在应用性能监控平台查看业务日志，请根据业务需求判断是否需要接入。接入示例代码：

package main

import (
        "github.com/sirupsen/logrus"
        "github.com/volcengine/apminsight-server-sdk-go/trace/aitracer"
         ailogrus "github.com/volcengine/apminsight-server-sdk-go/trace/contrib/sirupsen/logrus"  //需要使用该日志库插件，当前支持logrus日志插件
)

func main() {
       InitTracer("your_service_type","your_service_name") //log上报依赖tracer，必须先初始化tracer

       logrus.AddHook(ailogrus.NewHook(tracer, []logrus.Level{
          logrus.TraceLevel,
          logrus.DebugLevel,
          logrus.InfoLevel,
          logrus.WarnLevel,
          logrus.ErrorLevel,
          logrus.FatalLevel,
       }))
       
       // ctx来源不一，这里用getContextFromMeta伪代码指代获取ctx的逻辑
       // 如果使用gin框架，则ctx来自ginCtx.Request.Context()
       ctx := getContextFromMeta()
       
       // 传递ctx以获取traceID
       logrus.WithContext(ctx).Info("log msg")
       ...
}

接入后日志将发送至APMPlus后端，可在日志监控查看。

接入metrics。
接入metrics后，您可以通过自定义打点监测业务指标，请根据业务需求判断是否需要接入。接入示例代码：

package main

import (
        "github.com/volcengine/apminsight-server-sdk-go/metrics"
)

func main() {
      metrics.Init()
      
       ...
}

func yourCode(){
      metrics.EmitCounter("request.throughput",1)  //计数
      metrics.EmitTimer("request.duration",1)      //延时
      metrics.EmitGauge("goroutine.num", 1)        //值
}

接入后可在自定义指标中查看相关数据。

接入profile。
接入profile后，您可以对应用程序进行性能分析，定位性能瓶颈，请根据业务需求判断是否需要接入。接入示例代码：

import (
   "github.com/volcengine/apminsight-server-sdk-go/trace/aiprofiler"
)

func main() {
      InitTracer("your_service_type", "your_service_name")   //profile元信息依赖tracer，必须先初始化tracer（后续解耦）
      InitProfiler("your_service_type", "your_service_name") //需要保证Profiler初始化时的服务名 与 Tracer初始化时的服务名一致
      
       ...
}

func InitProfiler(serviceType, serviceName string) {
   opts := make([]aiprofiler.Option, 0)
   opts = append(opts, aiprofiler.WithLogger(&logsLogger{}))
   opts = append(opts, aiprofiler.WithBlockProfileDefault()) // 开启blockProfile。可能会影响性能，请按需开启
   opts = append(opts, aiprofiler.WithMutexProfileDefault()) // 开启mutexProfile。可能会影响性能，请按需开启
   p := aiprofiler.NewProfiler(serviceType, serviceName, opts...)
   p.Start()
}

接入后可在性能分析配置profile采集任务。

步骤三：配置挂载目录

方式1：在pod添加label（推荐）
在pod添加label，开启Agent自动注入。

apmplus.volcengine.com/enable: 'true'

添加完成后，yaml配置：

---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  ...
spec:
  template:
    metadata:
      labels:
        apmplus.volcengine.com/enable: 'true'
    spec:
      containers:
      - name: xxx
        image: dockerhub.com:5000/xxx:latest
        imagePullPolicy: Always
---
apiVersion: v1
kind: Service
...

方式2：在应用程序的k8s.yaml文件中配置挂载目录

---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  ...
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: xxx
        image: dockerhub.com:5000/xxx:latest
        imagePullPolicy: Always
        volumeMounts:
          - name: agent-sock
            mountPath: /var/run/apminsight
      volumes:
        - name: agent-sock
          hostPath:
            path: /var/run/apminsight
---
apiVersion: v1
kind: Service
...

方式3：在控制台上配置挂载目录
具体操作，请参见创建无状态负载。添加agent-sock配置：

方式4：Docker挂载
Docker挂载适用于Docker直接启动的应用。在docker启动时添加挂载目录：

docker run -d  -v /var/run/apminsight:/var/run/apminsight image_name

挂载完成后重新启动应用。

步骤四：验证数据上报

登录应用性能监控全链路版控制台。
在左侧导航栏，单击服务端监控。
选择开服region。
单击服务端监控右侧的点击进入服务端列表。
在服务列表中，单击目标服务名称。
- 服务总览中有数据上报，则tracer接入成功。
- 日志分析中有数据上报，则log接入成功。
- 性能分析中有数据上报，则profile接入成功。
在左上角单击全部功能 > 自定义指标，查看metrics是否接入成功。

其他：卸载Server Agent

方式1：通过kubectl命令行
将安装命令中的"apply"替换为"delete"，即可获得删除命令：

kubectl delete -f "http://apmplus-dl-{region}.ivolces.com/server_warehouse/generate_assets/download/apmplus-agent-k8s/apmplus-operator.yaml?appkey={appkey}&network={network}"

方式2：通过控制台
依次删除通过容器服务控制台接入创建的资源。

主机部署

如果您的应用是基于虚拟机或者物理机部署，请参见以下步骤接入APMPlus服务端。

步骤一：主机接入Server Agent

安装Server Agent。
Server Agent运行于主机上，采集主机信息，接收并转发该主机上应用的上报数据。
进入接入中心，选择 Go语言 > APMPlus > 主机部署 ，获取如下安装命令，需要区分您的开服区域（region）与网络接入方式（network），appkey是用户的唯一标识。
```
bash -c "$(curl -L 'http://apmplus-dl-{region}.volces.com/server_warehouse/generate_assets/download/apmplus-agent-ecs/install.sh?appkey={appkey}&network={network}')"
```
说明
完整安装命令请到接入中心查看，详情请参见如何使用接入中心？。
安装后会创建如下目录和文件：
- /var/log/apminsight：运行时日志。
- /etc/apminsight.v1：配置文件。
- /opt/apminsight：二进制文件。
- /lib/systemd/system/apminsight-agent.service：探针核心进程。
- /lib/systemd/system/apminsight-system-probe.service：system-probe，用于监控网络和进程退出。

启动Server Agent。

sudo systemctl start apminsight-agent
sudo systemctl start apminsight-system-probe

步骤二：应用代码接入SDK

SDK用于采集应用的Trace、日志检索等数据，将数据上报到Server Agent。更多SDK采集的数据，请参见Go应用功能。

获取最新的Go SDK。

go get github.com/volcengine/apminsight-server-sdk-go@latest

接入trace。
接入trace后，您可以通过链路追踪来排查问题环节，获取服务拓扑等信息，tracer初始化示例代码：

package main

import (
        "github.com/volcengine/apminsight-server-sdk-go/trace/aitracer"
)

func main() {
       InitTracer("your_service_type","your_service_name")
        
       ...
}

func InitTracer(serviceType, serviceName string) {
   opts := make([]aitracer.TracerOption, 0)
   opts = append(opts, aitracer.WithLogSender(true))       //采集日志上报。需要配合日志库使用，参考下方的【log接入】
   opts = append(opts, aitracer.WithMetrics(true))         //开启RED metrics【建议开启】
   opts = append(opts, aitracer.WithRuntimeMetric(true))   //开启Runtime监控。【建议开启】
   opts = append(opts, aitracer.WithLogger(&logsLogger{})) //用于打印trace内部的日志

   tracer := aitracer.NewTracer(serviceType, serviceName, opts...)
   aitracer.SetGlobalTracer(tracer)
   tracer.Start()
}

package main

import (
        "fmt"

        "github.com/gin-gonic/gin"
        "github.com/volcengine/apminsight-server-sdk-go/trace/aitracer"
        tracegin "github.com/volcengine/apminsight-server-sdk-go/trace/contrib/gin-gonic/gin"
)

func main() {
        // 初始化tracer
        InitTracer("http","example_gin_service")

        // 初始化gin
        r := gin.Default()
        
        // use trace middlware. 
        // 用户添加这行代码即可
        r.Use(tracegin.NewMiddleware(tracer))

        r.GET("/ping", func(context *gin.Context) {
           context.JSON(http.StatusOK, "success")
        })

        _ = r.Run("0.0.0.0:8080")
}

接入后产生trace，可在链路分析查看相关链路。

接入log。
接入log后，您可以在应用性能监控平台查看业务日志，请根据业务需求判断是否需要接入。接入示例代码：

package main

import (
        "github.com/sirupsen/logrus"
        "github.com/volcengine/apminsight-server-sdk-go/trace/aitracer"
         ailogrus "github.com/volcengine/apminsight-server-sdk-go/trace/contrib/sirupsen/logrus"  //需要使用该日志库插件，当前支持logrus日志插件
)

func main() {
       InitTracer("your_service_type","your_service_name") //log上报依赖tracer，必须先初始化tracer

       logrus.AddHook(ailogrus.NewHook(tracer, []logrus.Level{
          logrus.TraceLevel,
          logrus.DebugLevel,
          logrus.InfoLevel,
          logrus.WarnLevel,
          logrus.ErrorLevel,
          logrus.FatalLevel,
       }))
       
       // ctx来源不一，这里用getContextFromMeta伪代码指代获取ctx的逻辑
       // 如果使用gin框架，则ctx来自ginCtx.Request.Context()
       ctx := getContextFromMeta()
       
       // 传递ctx以获取traceID
       logrus.WithContext(ctx).Info("log msg")
       ...
}

接入后日志将发送至APMPlus后端，可在日志监控查看。

接入metrics。
接入metrics后，您可以通过自定义打点监测业务指标，请根据业务需求判断是否需要接入。接入示例代码：

package main

import (
        "github.com/volcengine/apminsight-server-sdk-go/metrics"
)

func main() {
      metrics.Init()
      
       ...
}

func yourCode(){
      metrics.EmitCounter("request.throughput",1)  //计数
      metrics.EmitTimer("request.duration",1)      //延时
      metrics.EmitGauge("goroutine.num", 1)        //值
}

接入后可在自定义指标中查看相关数据。

接入profile。
接入profile后，您可以对应用程序进行性能分析，定位性能瓶颈，请根据业务需求判断是否需要接入。接入示例代码：

import (
   "github.com/volcengine/apminsight-server-sdk-go/trace/aiprofiler"
)

func main() {
      InitTracer("your_service_type", "your_service_name")   //profile元信息依赖tracer，必须先初始化tracer（后续解耦）
      InitProfiler("your_service_type", "your_service_name") //需要保证Profiler初始化时的服务名 与 Tracer初始化时的服务名一致
      
       ...
}

func InitProfiler(serviceType, serviceName string) {
   opts := make([]aiprofiler.Option, 0)
   opts = append(opts, aiprofiler.WithLogger(&logsLogger{}))
   opts = append(opts, aiprofiler.WithBlockProfileDefault()) // 开启blockProfile。可能会影响性能，请按需开启
   opts = append(opts, aiprofiler.WithMutexProfileDefault()) // 开启mutexProfile。可能会影响性能，请按需开启
   p := aiprofiler.NewProfiler(serviceType, serviceName, opts...)
   p.Start()
}

接入后可在性能分析配置profile采集任务。

步骤三：配置挂载目录

如果您使用systemctl或其他方式裸起进程，则无需挂载目录。
如果您基于主机+Docker启动服务，需要在Docker中挂载/var/run/apminsight目录。
启动命令如下所示：

docker run -d  -v /var/run/apminsight:/var/run/apminsight image_name

挂载完成后，重新启动应用。

步骤四：验证数据上报

登录应用性能监控全链路版控制台。
在左侧导航栏，单击服务端监控。
选择开服region。
单击服务端监控旁边的点击进入服务端列表。
在服务列表中，单击目标服务名称。
- 服务总览中有数据上报，则tracer接入成功。
- 日志分析中有数据上报，则log接入成功。
- 性能分析中有数据上报，则profile接入成功。
在左上角单击全部功能 > 自定义指标，查看metrics是否接入成功。

其他：卸载Server Agent

bash -c "$(curl -L 'http://apmplus-dl-{region}.volces.com/server_warehouse/generate_assets/download/apmplus-agent-ecs/install.sh?appkey={appkey}&network={network}')" -- uninstall

通过OpenTelemetry接入

OpenTelemetry是CNCF的一个可观测性项目，旨在提供可观测性领域的标准化方案，解决观测数据的数据模型、采集、处理、导出等的标准化问题，提供与三方vendor无关的服务。
如果您的应用已经接入了OpenTelemetry的SDK，APMPlus服务端可以接收OpenTelemetry上报的数据。接入APMPlus后，您将获得RED指标生成能力、Trace多维检索、单链路检索、拓扑生成等多项能力。

使用限制

目前APMPlus仅支持OpenTelemetry中Trace部分数据的处理和Metrics的适配，Logs暂不支持。
其中，APMPlus采用Prometheus作为OpenTelemetry Metrics的存储，支持promql对metrics进行查询，具体应用请参见自定义看板和报警管理。
OpenTelemetry Metrics转换为Prometheus Metrics时，存在一定限制：
- 与开源相同，不支持ExponentialHistogram。
- 不支持聚合方式为delta的数据。请不要修改SDK侧的默认聚合配置，保证SDK侧数据的聚合方式为cumulative。

Collector采集数据

SDK将数据上报到Collector，Collector采集数据上报到APMPlus服务端。

配置应用，开启数据上报。
1. 集成OpenTelemetry。具体请参见opentelemetry Go开源文档。
2. 根据实际配置，将Trace数据转发到OpenTelemetry Collector。具体请参见opentelemetry-go示例代码。
配置collector，修改上报端点。
进入接入中心，选择 Go语言 > OpenTelemetry > Collector ，获取如下配置。需要区分您的开服区域（region）与网络接入方式（network），appkey是用户的唯一标识。
```
exporters:
  otlp:
    endpoint: apmplus-{region}.volces.com:4317
    compression: gzip
    headers:
        X-ByteAPM-AppKey: {appkey}
    tls:
        insecure: true
```
说明
完整配置命令请到接入中心查看，详情请参见如何使用接入中心？。
重新启动应用。

SDK采集数据

SDK采集数据，直接上报到APMPlus服务端。

配置应用，开启数据上报。

集成OpenTelemetry。具体请参见opentelemetry Go开源文档。

通过gRPC的方式发送数据到APMPlus。
进入接入中心，选择 Go语言 > OpenTelemetry > SDK ，获取如下配置。需要区分您的开服区域（region）与网络接入方式（network），appkey是用户的唯一标识。

exporter, err := otlptracegrpc.New(context.Background(),
    otlptracegrpc.WithHeaders(map[string]string{
        "X-ByteAPM-AppKey": "{appkey}",
    }),
    otlptracegrpc.WithEndpoint("apmplus-{region}.volces.com:4317"),
    otlptracegrpc.WithInsecure(),
)
metricsExporter, err := otlpmetricgrpc.New(context.Background(),
    otlpmetricgrpc.WithHeaders(map[string]string{
        "X-ByteAPM-AppKey": "{appkey}",
    }),
    otlpmetricgrpc.WithEndpoint("apmplus-{region}.volces.com:4317"),
    otlpmetricgrpc.WithInsecure(), 
)

说明

完整配置命令请到接入中心查看，详情请参见如何使用接入中心？。

重新启动应用。

通过Prometheus接入

Prometheus是一个最初由SoundCloud建设的开源监控和报警系统，目前已经是一个独立的开源项目，并且于2016年加入CNCF，成为CNCF的第二个项目。
APMPlus OpenTelemetry Collector是APMPlus基于OpenTelemetry Collector二次开发的数据采集器，遵守Apache2.0协议，支持采集OpenTelemetry监控数据，同时支持采集Prometheus指标，和K8s资源指标。
您可以使用Prometheus满足对于自定义打点的需求。对于已经集成了Prometheus的已有系统，可以将应用的自定义打点数据上报到APMPlus，进行指标存储、查询与展示，同时支持看板和报警等功能。

容器部署

如果您的应用是基于Kubernetes集群部署，请参见以下步骤安装APMPlus数据采集器，接入APMPlus服务端。

安装APMPlus OpenTelemetry Collector。
进入接入中心，选择 Go语言 > Prometheus > 容器部署 ，获取如下配置。需要区分您的开服区域（region）与网络接入方式（network），appkey是用户的唯一标识。
```
kubectl apply -f "https://apmplus-dl-{region}.volces.com/server_warehouse/generate_assets/download/apmplus-opentelemetry-k8s/apmplus-opentelemetry-operator-v0.0.13.yaml?appkey={appkey}&network={network}&promReplicas=1"
```
说明
完整安装命令请到接入中心查看，详情请参见如何使用接入中心？。

配置应用，开启数据打点。
更多信息，请参见 INSTRUMENTING A GO APPLICATION FOR PROMETHEUS 。

安装Go prometheus依赖。

go get github.com/prometheus/client_golang/prometheus
go get github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promauto
go get github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp

启动promehttp，服务启动后即可通过http://localhost:2112/metrics获取prometheus指标。

package main

import (
        "net/http"

        "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)

func main() {
        http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
        http.ListenAndServe(":2112", nil) // 端口可以自己设置
}

添加自定义打点。

package main

import (
        "net/http"
        "time"

        "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
        "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promauto"
        "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)

func recordMetrics() {
        go func() {
                for {
                        opsProcessed.Inc()
                        time.Sleep(2 * time.Second)
                }
        }()
}

var (
        opsProcessed = promauto.NewCounter(prometheus.CounterOpts{
                Name: "myapp_processed_ops_total",
                Help: "The total number of processed events",
        })
)

func main() {
        recordMetrics()

        http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
        http.ListenAndServe(":2112", nil)
}

在K8S场景下，通过配置pod annotation实现服务发现。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
...
spec:
  ...
  template:
    metadata:
      annotations:
        prometheus.io/path: /metrics # your path
        prometheus.io/port: "30002"  # your port
        prometheus.io/scrape: "true"

重新启动应用。

主机部署

如果您的应用是基于虚拟机或者物理机部署，请参见以下步骤安装APMPlus数据采集器，接入APMPlus服务端。

安装APMPlus OpenTelemetry Collector。
进入接入中心，选择 Go语言 > Prometheus > 主机部署 ，获取如下配置。需要区分您的开服区域（region）与网络接入方式（network），appkey是用户的唯一标识。
```
bash -c "$(curl -L'http://apmplus-dl-{region}.ivolces.com/server_warehouse/generate_assets/download/apmplus-opentelemetry-ecs/install-otel_0.0.9.sh?appkey={appkey}&network={network}')"
```
说明
完整安装命令请到接入中心查看，详情请参见如何使用接入中心？。

配置应用，开启数据打点。
更多信息，请参见 INSTRUMENTING A GO APPLICATION FOR PROMETHEUS 。

安装Go prometheus依赖。

go get github.com/prometheus/client_golang/prometheus
go get github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promauto
go get github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp

启动promehttp，服务启动后可通过http://localhost:2112/metrics获取prometheus指标。

package main

import (
        "net/http"

        "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)

func main() {
        http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
        http.ListenAndServe(":2112", nil) // 端口可以自己设置
}

添加自定义打点。

package main

import (
        "net/http"
        "time"

        "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
        "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promauto"
        "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)

func recordMetrics() {
        go func() {
                for {
                        opsProcessed.Inc()
                        time.Sleep(2 * time.Second)
                }
        }()
}

var (
        opsProcessed = promauto.NewCounter(prometheus.CounterOpts{
                Name: "myapp_processed_ops_total",
                Help: "The total number of processed events",
        })
)

func main() {
        recordMetrics()

        http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
        http.ListenAndServe(":2112", nil)
}

在ECS场景下，支持通过文件进行服务发现，配置文件地址为/usr/local/apmplus-opentelemetry-collector/targets.json。
```
[
  {
    "targets": [
      "localhost:8888"
    ]
  }
]
```
重新启动应用。

通过Jaeger接入

Jaeger是一款由Uber研发的开源分布式链路追踪系统。
对于已经集成Jaeger的已有系统，可以将jaeger的Trace数据上报到APMPlus，完成整体的全链路监控能力。
接入APMPlus后，您将获得RED指标生成能力、Trace多维检索、单链路检索、拓扑生成等多项能力。

Jaeger Agent接入

SDK将数据上报到Agent，Agent将数据上报到APMPlus服务端。

配置应用，开启数据采集。
参考jaeger文档，通过UDP将Trace数据发送到Agent。
配置Agent，修改上报端点。
1. 修改jaeger-agent启动参数，配置示例如下：
```
./jaeger-agent --reporter.grpc.host-port=apmplus-{region}.ivolces.com:4317 \ 
--reporter.grpc.tls.enabled=false \ 
--agent.tags=app_key={appkey}
```
  说明
  完整配置命令请到接入中心查看，详情请参见如何使用接入中心？。
重新启动应用。

SDK直接上报

SDK采集数据，直接上报到APMPlus服务端。

配置应用，开启数据采集与上报。
1. 配置reporter。示例代码如下所示：
```
sender := jaeger_transport.NewHTTPTransport("http://apmplus-{region}.ivolces.com/server_collect/third_party/jaeger/v2/{appkey}/api/trace") 
reporter := jaeger.NewRemoteReporter(sender)
```
  说明
  完整配置命令请到接入中心查看，详情请参见如何使用接入中心？。
重新启动应用。

通过Zipkin接入

Zipkin是一款由Twitter开源的分布式链路追踪系统，通过zipkin可以帮助您收集Trace数据。
对于已经集成Zipkin的系统，可以将已有的Trace数据上报到APMPlus，完成整体的全链路监控能力。
接入APMPlus后，您将获得RED指标生成能力、Trace多维检索、单链路检索、拓扑生成等多项APMPlus能力。

SDK直接上报

SDK采集数据，直接上报到APMPlus服务端。

配置应用，开启数据上报。
1. 获取zipkin上报点。
```
http://apmplus-{region}.ivolces.com/server_collect/third_party/zipkin/v2/{appkey}/api/v2/spans
```
  说明
  完整配置命令请到接入中心查看，详情请参见如何使用接入中心？。
2. 接入服务并配置上报点。具体请参见zipkin-go示例代码。
重新启动应用。

通过SkyWalking接入

SkyWalking Agent采集数据，直接上报到APMPlus服务端。当前支持SkyWalking Trace、Meter、Log、JVM、CLR数据接入。

SDK直接上报

获取SkyWalking grpc上报端点。

skywalking.collector.backend_service=apmplus-{region}.ivolces.com:4317

获取authentication用户标识。

skywalking.agent.authentication={appkey}

配置应用，开启数据上报。具体请参见SkyWalking文档。
重新启动应用。
验证数据上报。
- Trace接入后，可以查看拓扑图、Trace分析、服务详情等数据。
- Meter接入后，可在自定义指标中查看打点。
- Log接入后，可以查看日志。
- JVM、CLR接入后，可以在自定义指标中查看形如"skywalking_jvm_*"和"skywalking_clr_*"的指标。

通过APMPlus自研监控组件接入

容器部署

主机部署

通过OpenTelemetry接入

使用限制

Collector采集数据

SDK采集数据

通过Prometheus接入

容器部署

主机部署

通过Jaeger接入

Jaeger Agent接入

SDK直接上报

通过Zipkin接入

SDK直接上报

通过SkyWalking接入

SDK直接上报

应用性能监控全链路版

Go应用接入

通过APMPlus自研监控组件接入 #

容器部署 #

步骤一：k8s集群接入Server Agent

步骤二：应用代码接入SDK

步骤三：配置挂载目录

步骤四：验证数据上报

其他：卸载Server Agent

主机部署 #

步骤一：主机接入Server Agent

步骤二：应用代码接入SDK

步骤三：配置挂载目录

步骤四：验证数据上报

其他：卸载Server Agent

通过OpenTelemetry接入 #

使用限制 #

Collector采集数据 #

SDK采集数据 #

通过Prometheus接入 #

容器部署 #

主机部署 #

通过Jaeger接入 #

Jaeger Agent接入 #

SDK直接上报 #

通过Zipkin接入 #

SDK直接上报 #

通过SkyWalking接入 #

SDK直接上报 #

通过APMPlus自研监控组件接入

容器部署

主机部署

通过OpenTelemetry接入

使用限制

Collector采集数据

SDK采集数据

通过Prometheus接入

容器部署

主机部署

通过Jaeger接入

Jaeger Agent接入

SDK直接上报

通过Zipkin接入

SDK直接上报

通过SkyWalking接入

SDK直接上报