Microd作為面向微服務的故障監(jiān)測和診斷平臺，提出了一種新的思路，能Microd的開發(fā)人員和運維人員，而不是用Microd的用戶手冊。讀者應對微服務的架構有基本的理在面對的互聯(lián)網(wǎng)應用時，傳統(tǒng)軟件架構形式的擴展性與靈活性明顯不Garter70%etflixAmazoSoundcloud。但SOA故障診斷提出了更高的要求。為了能高效的運營微服務應鍵需要的網(wǎng)絡設備（虛擬機、容器或物理機帶有IP或DNS，上面部署Microd的客戶端組件。微服務能單一、可以獨立開發(fā)部署的組件盤IO、網(wǎng)絡、CPU等?？囟攘俊⒈O(jiān)測周期和關鍵參數(shù)等。高于10%；Service 1其中，PiggyMetricsDockerDockerCompose進行容器編排；負載采用測試工具ApacheJmeter模擬用戶請求，產(chǎn)生負載；故障注入器通過預置的，將故障注入到系統(tǒng)中，以測試故障診斷系統(tǒng)的了各系統(tǒng)的軟硬件信息，PiggyMetrics部署部署信息如表2所示。1Piggy XeonE5-2620 XeonE5-2620B2.3.0 stress表 PiggyMetrics部署信息Account2Core/256M22Core/256M2Auth2Core/256M22Core/256M32Core/512M2API2Core/512M1Config1Core/512M11Core/512M12Core/512M1nt跡監(jiān)測方面，該模塊通過動態(tài)插樁的方式在服務啟動時將代碼插入到目標方法到ColltorAent層Ant上下，從ntColltor。對于執(zhí)行軌跡監(jiān)測數(shù)據(jù)，Collector模塊首先通過請求唯一標識符匯總子軌跡數(shù)據(jù)模為了便于擴展，本文在系統(tǒng)設計時對數(shù)據(jù)模塊增加了一層數(shù)據(jù)層，MySQL進行。另外，監(jiān)測數(shù)據(jù)量龐大，數(shù)據(jù)的寫入和讀入對數(shù)據(jù)組件API來實現(xiàn)各自的功能，同時方便后續(xù)的擴展。故2其中，HBase是一種針對海量數(shù)據(jù)的開源分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫，具有列一條執(zhí)行軌跡在一行，Rowkey為請求的唯一標識符，每一列簇的是子軌跡和軌跡的關系；另一方面，Hbase可以水平擴展，能夠支撐大數(shù)據(jù)，統(tǒng)性能度量數(shù)據(jù)也將于HBase。另外，MySQL是一種被廣泛使用的關系型3RowColumnFamily:ColumnFamily:……執(zhí)行軌跡表里每一行一條執(zhí)行軌跡，每一行都已一個行健（RowKey）RowKeyHbaseKeyValue的鍵，HbaseRowKey來檢索數(shù)據(jù)，支持單RowKey查詢、RangeScan和全表掃描三種查詢方法?？紤]HbaseRowKeyRow1（1）其中軌跡基本信息與故障信息保存在同一個列族（ColumnFamily）中；軌跡的方法調(diào)用信息保存在trace_detail列族中，每個子樹分別保存在單獨的列（Column4RowColumnFamily:…（metric_info列族，該列族下包括了度量的名稱、監(jiān)測息，主要涉及的數(shù)據(jù)表如圖3所示。3MySQLcluster、host表中；度量監(jiān)測的配置信息在item表中，host_items表著服務實例與監(jiān)測度量的關聯(lián)，相關表為admin、role、admin_role等。將監(jiān)測代碼插入到待監(jiān)測的方法調(diào)用。以Java為例，Java虛擬機提供了Instrumentation4所示，Javaclass文件時，利用Java4JVM上下文關系依次傳遞，Collector從而可以構建完整的執(zhí)行軌跡，保存到HBaseAPIAPIAuthetFault5JVMIdValidator類對每個服務組件生成唯一的agentId，然后新建PinpointStarter類并調(diào)用start方法。AgentPlugins，PluginsClass的具體操作，中僅列舉了部分字節(jié)碼修改類，AccountControllerInterceptor等類實現(xiàn)了TransformCallback接口，指定需要監(jiān)測的方法調(diào)用，在其前后插入代碼。啟動完。圖 Agent模塊的類7PiggyMetricsPluginCollector模塊的包如圖8所示：其中，receiver包開發(fā)了端口，與agent9所示；handler包實現(xiàn)了消息解析util等包提供了基本的操作方法。8Collector9Collectorreceiver10Collectorhandler 11（13所示，在異常評估階段，錯誤診斷算法將異常的執(zhí)行121314SpringMVCAPIHBaseAngularJS作為框架，BootstrapUI庫，實現(xiàn)了扁平化的風格，圖表的展示采用開源的Echarts庫。HBase14得管理員可以服務的執(zhí)行軌跡庫，同時查詢監(jiān)測的執(zhí)行軌跡信息。故障分類JMeter模擬用戶注冊成功請求數(shù)據(jù)庫故AccountMongoDB的用user的權限設置為只組件服務重啟Account組件服務e(Useruser)105000ms間波動較大，create()組件組件15此，我們采用了方法調(diào)用樹來刻畫請求處理的執(zhí)行軌跡，如圖16所示：16關系可以通過<methodUIDcallerUID,order>methodUID為方法調(diào)用唯一標識符，callerUID為父方法調(diào)用標識符，order為方法的調(diào)用順序，識符requestUID來確定。（式4）首先，根據(jù)請求唯一標識符requestUID匯總各個方法調(diào)用的監(jiān)測數(shù)據(jù)。然callerUIDnull的方法調(diào)用作為根結點，采用采用自頂向下寬度優(yōu)Controller、ServiceRepository等層。其中，ControllerRestfulAPI完成業(yè)務處理，并最終返回響應；ServiceRepository層的封裝，實現(xiàn)業(yè)務處理；Repository層則實現(xiàn)簡單的持久化操作。請求在單個微服務組件的處理Controller、ServiceRepository等層，因此我們在各層的關鍵里開源的模擬數(shù)據(jù)Mock.js生成測試數(shù)據(jù)，Mock.js根據(jù)定義好的數(shù)據(jù)模度求得軌跡的異常程度，相似度越低，異常程度（ADAbnormalityDegrees）越大。相似度的閾值設為0，也就是AD大于0，就表示發(fā)生了錯誤。后調(diào)用。執(zhí)行軌跡中包含了服務組件等信息，因而進一步可以確定異常能異常。我們采用變異系數(shù)（CV，CoefficientofVariation）來衡量一段時間內(nèi)同一執(zhí)行軌跡處理時間的波動情況。變異系數(shù)CV越大則表明系統(tǒng)在處理請求主成分分析（PCA，PrincipleCompon