数据监控方案

客户端收集数据使用 ThreadLocal因为在业务处理时，都是在一个线程中调用后端服务、数据库、缓存等，在操作处理完毕之后，再回来进行业务逻辑封装，存在 ThreadLocal 中很合适

业务可视化

3.数据落库

CAT强大之处

1.自研二进制序列化协议2.全新文件存储引擎

2.拉取数据消费

前端展示

数据分析

时序数据库

Netty

CAT新特性

透明化

GitHub文档说明：https://github.com/dianping/cat/wiki/transaction

数据监控-Client

CAT 中实现是将数据通过 Netty 传输在服务端 Netty 接收到数据之后，放入内存队列中之后通过一个线程来取队列中的数据，并且分发给多个线程进行数据分析

传递监控 id 给应用 B

数据监控-Server（数据分析）

磁盘

CAT数据存储

替代

应用 A

MySQL

流程5

流程3

通过开发数据监控 Client，采集监控数据，将监控数据异步发送 MQ，数据监控 Server 通过去 MQ 拉取，进行处理、落库、前端返回一些操作下边监控流程图主要参考美团 CAT 分布式监控系统：https://tech.meituan.com/2018/11/01/cat-in-depth-java-application-monitoring.htmlCAT 监控系统更多细节：https://www.cnblogs.com/zgq123456/articles/17276038.html

1.推送监控数据

GZIP压缩

MQ

监控 API 如何进行设计呢？我们并不是每次监控数据都需要将提交业务一些业务指标，监控所针对的场景有以下几种：1.一段代码执行耗时2.一段代码执行次数3.定期执行某段代码（定期上报CPU、内存资源占用情况）4.关键业务监控指标（交易额）

流程4

流程1

应用 B

数据收集

public void shopService() {            service1();    service2();        Transaction transaction = Cat.newTransaction(\"ShopService\

4.生成报表对前端进行展示

在应用 A 调用时，生成监控 id（唯一，落库幂等）

流程2