1 DashBoard
DashBoard仪表盘显示了每分钟出现错误的系统及其错误的次数和时间。
- 点击右上角的时间按钮可以切换不同的展示时间，-7d代表7天前，-1h代表1小时前，now定位到当前时间
- 上方的时间轴按照分钟进行排布，点击之后可以看到该时间到结束的异常情况
- 下方标识了出错的系统和出错的时间、次数，点击系统名称可以跳转到Problem报表
2 Transaction
Transaction报表用来监控一段代码运行情况： 运行次数、QPS、错误次数、失败率、响应时间统计（平均影响时间、Tp分位值）等等 。
应用启动后默认会打点的部分:
| 打点 | 来源组件 | 描述 |
| System | cat-client | 上报监控数据的打点信息 |
| URL | 需要接入cat-filter | URL访问的打点信息 |
小时报表
Type统计界面展示了一个Transaction的第一层分类的视图，可以知道这段时间里面一个分类运行的次数，平均响应时间，延迟，以及分位线。
从上而下分析报表：
（1）报表的时间跨度 CAT默认是以一小时为统计时间跨度，点击[切到历史模式]，更改查看报表的时间跨度：默认是小时模式；切换为历史模式后，右侧快速导航，变为month(月报表)、week(周报表)、day(天报表)，可以点击进行查看，注意报表的时间跨度会有所不同。
（2）时间选择 通过右上角时间导航栏选择时间：点击[+1h]/[-1h]切换时间为下一小时/上一小时；点击[+1d]/[-1d]切换时间为后一天的同一小时/前一天的同一小时；点击右上角[+7d]/[-7d]切换时间为后一周的同一小时/前一周的同一小时；点击[now]回到当前小时。
（3）项目选择 输入项目名，查看项目数据；如果需要切换其他项目数据，输入项目名，回车即可。
（4）机器分组 CAT可以将若干个机器，作为一个分组进行数据统计。默认会有一个All分组，代表所有机器的统计数据，即集群统计数据。
（5）所有Type汇总表格 第一层分类（Type），点击查看第二级分类（称为name）数据：
- Transaction的埋点的Type和Name由业务自己定义，当打点了Cat.newTransaction(type,name)时，第一层分类是type，第二级分类是name。
- 第二级分类数据叫是统计相同type下的所有name数据，数据均与第一级（type）一样的展示风格
（6）单个Type指标图表 点击show，查看Type所有name分钟级统计，如下图:
（7）指标说明 显示的是小时粒度第一级分类（type）的次数、错误数、失败率等数据。
（8）样本logview L代表logview，为一个样例的调用链路。
（9）分位线说明 小时粒度的时间第一级分类（type）相关统计
- 95line表示95%的请求的响应时间比参考值要小，999line表示99.9%的响应时间比参考值要小，95line以及99line，也称之为tp95、tp99。
历史报表
Transaction历史报表支持每天、每周、每月的数据统计以及趋势图，点击导航栏的切换历史模式进行查询。Transaction历史报表以响应时间、访问量、错误量三个维度进行展示，以天报表为例：选取一个type，点击show，即可查看天报表。
3 Event
Event报表监控一段代码运行次数： 例如记录程序中一个事件记录了多少次，错误了多少次 。Event报表的整体结构与Transaction报表几乎一样，只缺少响应时间的统计。
第一级分类（Type）统计界面
Type统计界面展示了一个Event的第一层分类的视图，Event相对于Transaction少了运行时间统计。可以知道这段时间里面一个分类运行的次数，失败次数，失败率，采样logView，QPS。
第二级分类（Name）统计界面
第二级分类在Type统计界面中点击具体的Type进入，展示的是相同type下所有的name数据，可以理解为某type下更细化的分类。
4 Problem
Problem记录整个项目在运行过程中出现的问题，包括一些异常、错误、访问较长的行为。Problem报表是由logview存在的特征整合而成，方便用户定位问题。 来源：
1、 业务代码显示调用Cat.logError(e)API进行埋点，具体埋点说明可查看埋点文档；
2、 与LOG框架集成，会捕获log日志中有异常堆栈的exception日志；
3、 long-url，表示Transaction打点URL的慢请求；
4、 long-sql，表示Transaction打点SQL的慢请求；
5、 long-service，表示Transaction打点Service或者PigeonService的慢请求；
6、 long-call，表示Transaction打点Call或者PigeonCall的慢请求；
7、 long-cache，表示Transaction打点Cache.开头的慢请求；
所有错误汇总报表 第一层分类（Type），代表错误类型，比如error、long-url等；第二级分类（称为Status），对应具体的错误，比如一个异常类名等。
错误数分布 点击type和status的show，分别展示type和status的分钟级错误数分布：
5 HeartBeat
Heartbeat报表是CAT客户端，以一分钟为周期，定期向服务端汇报当前运行时候的一些状态。
JVM相关指标
以下所有的指标统计都是1分钟内的值，cat最低统计粒度是一分钟。
| JVM GC相关指标 | 描述 |
| NewGc Count / PS Scavenge Count | 新生代GC次数 |
| NewGc Time / PS Scavenge Time | 新生代GC耗时 |
| OldGc Count | 老年代GC次数 |
| PS MarkSweepTime | 老年代GC耗时 |
| Heap Usage | Java虚拟机堆的使用情况 |
| None Heap Usage | Java虚拟机Perm的使用情况 |
| JVM Thread 相关指标 | 描述 |
| Active Thread | 系统当前活动线程 |
| Daemon Thread | 系统后台线程 |
| Total Started Thread | 系统总共开启线程 |
| Started Thread | 系统每分钟新启动的线程 |
| CAT Started Thread | 系统中CAT客户端启动线程 |
可以参考java.lang.management.ThreadInfo的定义
系统指标
| System 相关指标 | 描述 |
| System Load Average | 系统Load详细信息 |
| Memory Free | 系统memoryFree情况 |
| FreePhysicalMemory | 物理内存剩余空间 |
| / Free / | 根的使用情况 |
| /data Free | /data盘的使用情况 |
6 Business
Business报表对应着业务指标，比如订单指标。与Transaction、Event、Problem不同，Business更偏向于宏观上的指标，另外三者偏向于微观代码的执行情况。
场景示例：
- 我想监控订单数量。
- 我想监控订单耗时。
基线
基线是对业务指标的预测值。
基线生成算法：
最近一个月的4个每周几的数据加权求和平均计算得出，秉着更加信任新数据的原则，cat会基于历史数据做异常点的修正，会把一些明显高于以及低于平均值的点剔除。
举例：今天是2018-10-25（周四），今天整天基线数据的算法是最近四个周四（2018-10-18，2018-10-11，2018-10-04，2018-09-27）的每个分钟数据的加权求和或平均，权重值依次为1，2，3，4。
如：当前时间为19:56分设为value，前四周对应的19:56分数据（由远及近）分别为A,B,C,D，则value =(A+2B+3C+4D) / 10。
对于刚上线的应用，第一天没有基线，第二天的基线基线是前一天的数据，以此类推。
如何开启基线：
只有配置了基线告警的指标，才会自动计算基线。如需基线功能，请配置基线告警。
注意事项
1、 打点尽量用纯英文，不要带一些特殊符号，例如空格()、分号(:)、竖线(|)、斜线(/)、逗号(,)、与号(&)、星号(*)、左右尖括号(<>)、以及一些奇奇怪怪的字符；
2、 如果有分隔需求，建议用下划线(_)、中划线(-)、英文点号(.)等；
3、 由于数据库不区分大小写，请尽量统一大小写，并且不要对大小写进行改动；
4、 有可能出现小数：趋势图每个点都代表一分钟的值假设监控区间是10分钟，且10分钟内总共上报5次，趋势图中该点的值为5%10=0.5；
7 State
State报表显示了与CAT相关的信息。
版权声明：本文不是「本站」原创文章，版权归原作者所有 | 原文地址: