观测分析语言(Observability Analysis Language, OAL)

在流模式(Streaming mode)下, SkyWalking 提供了 OAL 来分析流入的数据.

OAL 聚焦于服务, 服务实例以及端点的度量指标, 因此 OAL 非常易于学习和使用.

6.3版本以后, OAL引擎嵌入在OAP服务器运行时中,称为“OAL -rt”(OAL运行时)。 OAL脚本现在位于' /config '文件夹,用户可以简单地改变和重新启动服务器,使其有效。 但是,OAL脚本仍然是编译语言,OAL运行时动态生成java代码。 您可以在system env上打开set ' SW_OAL_ENGINE_DEBUG=Y ',查看生成了哪些类。

语法

OAL 脚本文件应该以 .oal 为后缀.

// Declare the metrics.
METRICS_NAME = from(SCOPE.(* | [FIELD][,FIELD ...]))
[.filter(FIELD OP [INT | STRING])]
.FUNCTION([PARAM][, PARAM ...])

// Disable hard code 
disable(METRICS_NAME);

域(Scope)

分析对象包括所有、服务、服务实例、端点、服务关系、服务实例关系、端点关系`. 当然还有一些二级域, 他们都属于以上某个一级域.

阅读 Scope Definitions, 你可以在该文中找到所有域和字段定义.

过滤器(Filter)

使用在使用过滤器的时候, 通过指定字段名或表达式来构建字段值的过滤条件.

表达式可以使用 and, or() 进行组合. 操作符包含 =, !=, >, <, in (v1, v2, ..., like "%...", 他们可以基于字段类型进行类型检测, 如果类型不兼容会在编译/代码生成期间报错.

聚合函数(Aggregation Function)

默认的聚合函数有 SkyWalking OAP 核心实现, 并可自由扩展更多函数.

提供的函数

  • longAvg. 某个域实体所有输入的平均值. 输入字段必须是 long 类型.

    instance_jvm_memory_max = from(ServiceInstanceJVMMemory.max).longAvg(); 在这个例子中, 输入是 ServiceInstanceJVMMemory 域的每个请求, 平均值是基于字段 max 进行求值的.

  • doubleAvg. 某个域实体的所有输入的平均值. 输入的字段必须是 double 类型.

    instance_jvm_cpu = from(ServiceInstanceJVMCPU.usePercent).doubleAvg(); 在这个例子中, 输入是 ServiceInstanceJVMCPU 域的每个请求, 平均值是基于 usePercent 字段进行求值的.

  • percent. 对于输入中匹配指定条件的百分比数.

    endpoint_percent = from(Endpoint.*).percent(status == true); 在这个例子中, 输入是每个端点的请求, 条件是 endpoint.status == true.

  • sum. 某个域实体的调用总数.

    Service_Calls_Sum = from(Service.*).sum(); 本例统计每个服务的调用数.

  • histogram. Read Heatmap in WIKI

    All_heatmap = from(All.latency).histogram(100, 20); 在这个例子中 传入请求的热力图参数描述如下 参数(1)是计算延迟的精度,例如在上面的例子中,在101-200ms组中,113ms和193ms被认为是相同的. 参数(2)是分组数量。在上述情况下,一共有21组数据分别为0-100ms, 101-200ms,…1901 - 2000ms, 2000ms以上.

  • apdex. Read Apdex in WIKI

    service_apdex = from(Service.latency).apdex(name, status); 在本例中,该属性描述的是服务的应用性能指数评分. 参数(1)是服务名称,该阈值可以在配置文件service-apdex-threshold.yml中定义. The parameter (2) is the status of this request. The status(success/failure) effects the Apdex calculation.

  • p99, p95, p90, p75, p50. Read percentile in WIKI

    all_percentile = from(All.latency).percentile(10);

百分位是自7.0版本引入的第一个多值度量。由于有多个值,可以通过' getMultipleLinearIntValues ' GraphQL查询进行查询。 在本例中,所有传入请求的“p99”、“p95”、“p90”、“p75”、“p50”。参数是p99延迟计算的精度,如在上述情况下,120ms和124被认为是相同的。 在7.0.0之前,使用' p99 '、' p95 '、' p90 '、' p75 '、' p50 '函数分别计算指标。在7.x版本仍然支持,但不推荐且不包括在正式脚本。

All_p99 = from(All.latency).p99(10);

在本例中,p99为所有传入请求的值。参数是p99延迟计算的精度,如在上述情况下,120ms和124被认为是相同的。

度量指标名称

存储实现, 报警以及查询模块的度量指标名称. SkyWalking 内核支持自动类型推断.

组(Group)

所有度量指标数据都会使用 Scope.ID 和最小时间桶(min-level time bucket) 进行分组.

  • 在端点(Endpoint)域中, Scope.ID = Endpoint 的 ID(基于服务及其端点的唯一标志).

#禁用

“Disable”是OAL中的高级语句,只在特定情况下使用。 一些聚合和度量是通过核心硬代码定义的, 这个“禁用”语句是设计用来让它们停止活动的, 比如' segment ', ' top_n_database_statement '。 在默认情况下,没有人是禁用的。

示例

// 计算 Endpoint1 和 Endpoint2 的 p99 值
Endpoint_p99 = from(Endpoint.latency).filter(name in ("Endpoint1", "Endpoint2")).summary(0.99)

// 计算端点名以 `serv` 开头的端点的 p99 值
serv_Endpoint_p99 = from(Endpoint.latency).filter(name like ("serv%")).summary(0.99)

// 计算每个端点的响应平均时长
Endpoint_avg = from(Endpoint.latency).avg()

// 计算每个端点 p50, p75, p90, p95 and p99 的延迟柱状图, 每隔 50 毫秒一条柱
Endpoint_percentile = from(Endpoint.latency).percentile(10)

// 统计每个服务响应状态为 true 的百分比
Endpoint_success = from(Endpoint.*).filter(status = "true").percent()

// 统计每个服务响应码在 [200, 299] 之间的百分比
Endpoint_200 = from(Endpoint.*).filter(responseCode like "2%").percent()

// 统计每个服务响应码在 [500, 599] 之间的百分比
Endpoint_500 = from(Endpoint.*).filter(responseCode like "5%").percent()

// 统计每个服务的调用总量
EndpointCalls = from(Endpoint.*).sum()

disable(segment);
disable(endpoint_relation_server_side);
disable(top_n_database_statement);

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