pinpoint agent线程模型
pinpoint agent线程模型
以下分析基于pinpoint1.7.1版本
pinpoint agent主要使用到的异步线程有4个
DeadlockMonitorThread : 死锁监测线程,执行一次休眠60s
public DeadlockMonitorThread(DeadlockThreadRegistry deadlockThreadRegistry, long intervalMillis) {
this.deadlockMonitorTask = new DeadlockMonitorTask(deadlockThreadRegistry, intervalMillis);
this.deadlockMonitorThread = new Thread(deadlockMonitorTask, "Pinpoint-deadlock-monitor");
this.deadlockMonitorThread.setDaemon(true);
// for preload
deadlockMonitorTask.doTask();
}
AgentInfoSender: agent信息上报定时任务,是个timer,3秒上报一次
DefaultAgentStatMonitor: agent状态信息上报(jvm状态等),线程数为1的定时线程池(ScheduledExecutorService),延迟5秒执行,每5秒上报一次
private final ScheduledExecutorService executor = new ScheduledThreadPoolExecutor(1, new PinpointThreadFactory("Pinpoint-stat-monitor", true));
TcpDataSender: 调用链数据上报通道,单线程,数据队列(LinkedBlockingQueue)大小5120,重试队列(LinkedBlockingQueue)大小1024,底层通迅使用的Netty
以上除了数据上报较为复杂外,其它几个都是定时执行的单线程程序
调用链数据上报分为两种
- API、sql、String常量,这类数据上报如果失败会先放到重试队列,后续进行重试,默认重试3次
- 调用链详情数据上报失败不会重试
数据上报流程
- 数据先被添加到上报队列中,返回添加成功or失败
public boolean execute(T data) {
if (data == null) {
if (isWarn) {
logger.warn("execute(). data is null");
}
return false;
}
if (!isRun.get()) {
if (isWarn) {
logger.warn("{} is shutdown. discard data:{}", executorName, data);
}
return false;
}
boolean offer = queue.offer(data);
if (!offer) {
if (isWarn) {
logger.warn("{} Drop data. queue is full. size:{}", executorName, queue.size());
}
}
return offer;
}
- 数据上报线程循环从队列中获取数据发送到收集器
private void doExecute() {
drainStartEntry:
while (isRun()) {
try {
Collection<T> dtoList = getDrainQueue();
int drainSize = takeN(dtoList, this.maxDrainSize);
if (drainSize > 0) {
doExecute(dtoList);
continue;
}
while (isRun()) {
T dto = takeOne();
if (dto != null) {
doExecute(dto);
continue drainStartEntry;
}
}
} catch (Throwable th) {
logger.warn("{} doExecute(). Unexpected Error. Cause:{}", executorName, th.getMessage(), th);
}
}
flushQueue();
}
还有一个UDP的数据上报通道,除了底层协议不同外,其它和TCP上报一样
数据上报流程
总结
agent使用的异步线程都是单线程
数据上报都是先把数据放入队列中,立即返回,队列大小可配置,默认5120
底层数据上报通迅是基于Netty的NIO
由于调用链监控的粒度非常细,所以过多的日志打印会对应用造成影响,要避免不必要的日志,合理设置日志级别,线上使用的日志级别要配置高一些
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