Ideas Worth Spreading

写在前面的话

特别感谢

感谢在最早开发鱼骨图带领我前进的技术负责人-佳哥（总监）。他一丝不苟的技术态度、严密的逻辑和高要求（这里大家都懂的），让我成长。这里是他在语雀的博客，其中有一篇是关于技术体系建设之路-可观测，正是有他的指引和思路，才有了本文的可能。

背景介绍

本人前端开发，贴代码的话，代码太多了，如感兴趣，可私聊，本文共三千字，阅读需要时间 5 分钟。

本文首发于掘金，是真实开发场景的“小结晶”，以文章为契机，将过程和尤其是设计和思考点，分享出来，既是思考又是反思，同时也把在酝酿场景化大盘（这里先这样称呼）类似产品分享出来。

首先

本文是一系列图表讲解的第二篇，第一篇讲到了前端性能调优的实际案例-小白都看的懂，主要是讲解到了通过时序图和散点图进行前端性能优化，今天本篇文章将从另外一个角度，特别是业务数据域性能指标结合的实践的角度，和大家一起认识一些新的图表。

其次

以技术人的角度，剖析技术同学应该关注的几种图表，尤其是对于图表中必须展示业务的思路，希望能抛砖引玉，哪怕能对企业技术架构、cto 或者 cio 以及研发产品测试的同学有一丁点的启发，我将无比自豪。

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正文

为什么不建议研发只做性能大盘

数据孤岛，数字倍感冰冷

单纯的性能指标是冰冷的，堪比 hr 要求给出裁员名单下午走完流程的通知，否则也不会出现业务不佳研发买单的情况了。

技术服务于业务，但大抵几个性能指标构成的大盘，扛不起业务的大旗，但是投资业务大盘就不一样了，说文绉绉点叫做能直接关联业务指标，直白点叫做 money，不论是 toB 还是 toC，都可能会有各自关注的业务指标点。

ToB 企业的性能大盘--服务效率为王

大部分 ToB 企业在乎的是为企业提供高质量的服务：解决客户痛点是购买的动力，持续不断深化才有复购的契机。从企业自身来讲，上面两个动作一般决定权在于决策或者管理者，不论是研发决策者还是公司管理层，更多希望一个好用的工具，不仅能够提供全面性而非局部深入的性能指标的汇总，更重要的凸显业务痛点。

ToC 企业的性能大盘--流量访问制胜

大部分 ToC 企业更在乎流量，不同层级业务之间的流量曲线和性能指标存在天然的某种关系，但性能大盘中技术投入的高性能往往不一定是流量多的环节，如果没有流量地图，高性能的投入只能是凭架构师经验能力想当然。

性能大盘投入产出入不敷出

不论是什么企业，想要单纯依靠性能大盘就能解决业务痛点或者解锁流量瓶颈，虽然不完全等同于“妄想”，但现实成本花费多大精力与背后产生多大效果(ROI)不言而喻。

业绩支撑数据难以令人信服

单纯的业务大盘往往令人一头雾水，最简单的突破点便是前端报错了，根本来不会上报到业务系统，或者后台某个节点挂掉又起来了，先不说影响用户体验，最重要的是根本无法与业务转化挂钩，更不要说指明当前技术架构的薄弱点了。

可观测性数据还不错，能和业务结合起来吗？

将可观测性数据按照场景去理解，按照商业场景方式进行归类，处理并分层，会带来积极的"化学效果"，按照这种方式使用可观测性数据，能更好的驱动业务，做出更符合商业的技术选型和商业决策。这种做法，能更适应数字化转型或it技术决策的导向。

如何结合，有没有现实的思路

如何结合？本文结合工作实际场景，给出一份既是产品思路更是技术设计的答案。

拓扑图为啥不是业务数据和性能的突破口

常见的拓扑图可能有应用拓扑，Gartner 曾给出的“超大型”服务应用拓扑如下。

虽然真实服务调用可能没有上图那么复杂，架构拓扑到底能说明什么呢？（上图摘自10 companies that paved the way for developing microservices）

架构拓扑

系统架构性能的瓶颈可能来自系统的架构，通过架构拓扑的绘制，能够反应当前架构的一个状态。举个简单例子：

图表说明

上面这个图表 demo，其中每个节点代表一个服务这几个服务分别是：

• ruoyi08-system,web server 和 java 后端逻辑

• mysql08，数据库服务

• ruoyi-08-gateway，网关服务

• redis08，缓存服务

• ruoyi-08-auth，auth 服务

这个非常简单的 demo 图，能很简单的反映出 5 个服务之间的调用关系。（如果对这个感兴趣，也可以查看我写过的文章：如何快速搭建全链路平台，展示服务拓扑以分析性能？）

而且，每个节点都有一定的大小尺寸，尺寸大小可以用性能指标来填充，常见的性能指标可以是：

• “请求数”
  

• “P50响应时间”
  

• “P75响应时间”
  

• “P99响应时间”
  

• 错误率
  

注：图表摘自观测云公开 demo

核心场景（接口）的可视化

现实中的应用拓扑虽然比这个复杂，但即便是这个简单的拓扑也不能很好的反应业务指标，以电商网站为例，无法看到重要业务场景，比如登录或者支付的实际点击人数，或者错误率。

所以也有类似同学(也就是我)将服务节点换成了接口节点，如下图所示。

图表说明

图中分别是把接口按照调用先后的顺序进行排列，每个接口分别展示的内容是：

• 响应时间
  

• SLA
  

• 调用量
  

这在一定程度上满足了接口层级的场景监听，但实际中可能更多的需要体现接口调用的先后关系，同时也要能更生动的可视化展示接口调用量的情况，而不是冰冷的数字，尤其是调用量的大小关系，于是我想到了漏斗图

漏斗图分析业务数据很不错？

为什么想到漏斗图？

漏斗图一般适用于具有规范性、周期长、环节多的流程分析，通过漏斗图比较各环节的数据，能够直观地对比问题。另外漏斗图还适用于网站业务流程分析，展示用户从进入网站到实现购买(用户旅程)的最终转化率，及每个步骤的转化率。

举一个实际的 demo

举一个常见的电商网站的例子，见下图：

这里有四层：

• 某商品的访问人数

• 添加到购物车的人数

• 生成订单的数量

• 支付成功的数量

我们能看到每层的流量和先后关系，这就比较直观了。可是错误率等去了哪里，又该如何设置？

性能指标去哪里了？如何将漏斗图用做根因分析

但这里出现了比较严重的问题，就是我看不到性能指标，而且作为研发的负责人，一旦某个服务不可用，在这个图上是看不到的，而且突发情况，更要定位故障，做根因分析，这种漏斗图完全无法达到。

鱼骨图做根因分析还不错，能不能试一试？

在管理统计学上，学过鱼骨图，它通常用于拆解问题归因，所以也有人把它叫做因果图。

鱼骨图的构成

一般会用鱼骨上长出鱼刺，上面按照一定方式列出一些因素，有助于说明各个原因是如何影响，以及最终结果。这里我找了一张百度百科中有关鱼骨图的图片，供大家参考：

这是百度百科中的图片，单纯看百度百科的例子，太理论了，很难和实际的技术场景联系起来。这时我会自己的亲身经历多举个栗子。

鱼骨图的真实例子

2020 年当时我在一家创业公司做技术中台，主要服务于研发做系统稳定性建设，当时的痛点是想把系统稳定性和业务数据结合起来。

鱼骨图的 idea 萌芽了

虽然听上去要做的事情很简单，切入点大家都接触过，就是扫码点餐或者点外卖的场景：从进入小程序到餐送到桌上或者配送成功。

拆解鱼骨图流程

整体的大概流程如下：

扫码点餐 --> 进入首页 --> 选择门店 -->商品列表 --> 购物车-->结算支付-->订单-->制作-->配送

熬夜 画图 写代码 喝红牛 开会 画图 写代码

有了 Idea 就得好好找资源设计开发上线，经过几十瓶红牛，终于上线了一个版本。

有关这次开发的过程，可以查看我的文章：记一次APM的开发经历）

经过两周的调研、设计、研发，终于收获了如下大盘，里面的每一条线都是我这个前端同学敲代码敲出来的。

鱼骨图说明

图中是一个很具象化的场景，基本一眼就能看出来，是大家可能都接触过的扫码点餐或者点外卖的场景，图中从进入小程序到的配送成功（餐送到桌上）。而且图中的每个节点都有

• 调用量

• 错误率

• SLA

性能指标和业务数据基本雏形

这样一个基本的性能指标和业务数据的可视化图表的雏形就出来了。

为了完善，还针对节点设置阈值，不同的节点出现某个性能指标（比如错误率）达到某种情况（比如突增），就触发动作（比如告警）。

我以为一张鱼骨图就够了

为啥不是通用模板

然而，每个研发部门，或者每个业务线都需要有类似的业务场景模型出来，一变多或者举一反三的通用模型在这里就成了摆在我面前的场景。

bpmn可能不错，但是总不能寄希望每个业务场景按照bpmn那种耗时费力的情况下操作吧，而且关联也是一个很大的问题。但低代码可能是一条思路。

低代码如何实现的demo

场景设计说明

此处特别感谢观测云产品经理Rinck（因为以前的所在技术中台，产品都是魏总和团队成员）

节点说明

每个维度对应一根鱼骨，每一条查询语句对应一根鱼刺，每个维度下面最多有 5 条查询语句，每条语句返回一个值。

交互说明

hover 到鱼刺（鱼骨）时，tooltip显示查询结果

表单说明

第一个表单项目

• 指标
  

• 日志
  

• 基础对象
  

• 自定义对象
  

• 应用性能
  

• 用户访问
  

• 安全巡检
  

• 网络
  

第二个表单项目

第二个表单项目是第一个表单的子集，可能 是

• 指标集
  

• 日志来源
  

• 具体基础对象
  

• 自定义对象
  

• 应用性能对应的服务名
  

• 用户访问对应的页面、会话、性能指标等
  

第三个表单项目 聚合函数

表达式操作符说明

下拉框中操作符包含

• “=”

• “!=”

• “>=”

• “<=”

• “>”

• “<”

举个例子，比如想看首页页面的访问量

举个例子，比如想看某个城市点击购物车按钮的次数

鱼骨图可视化冲击力不够怎么办？

比如鱼骨图中单个节点之间的请求次数，不能很好的通过可视化的角度展示出来。

这里我们想到了每个节点其实是可以设置尺寸的，同时针对不同的量（错误率、流量、点击情况、或者事件、页面访问次数）可以设置成不同的颜色。

开发设计总结

本文基本以亲身开发设计经历，具备以下功能：

• 有丰富的受众：常见系统架构师、CTO、研发、产品、测试
  

• 有强大的数据来源：性能数据、用户数据、业务数据、基础设施数据、日志
  

• 有丰富的场景：作战大盘、根因分析、系统大盘
  

本文结合可视化的图表，提供了一种思路，快速实现了业务数据和性能指标的结合。整体来看这个产品，能够快速实现业务数据、用户访问、应用性能、指标的快速可观测，帮助CIO、CTO、产品经理、研发、测试快速实现多种数据的可观测。

参考链接

漏斗图

拓扑图

场景仪表板