经历了三个月的学习，我们《应用性能分析实战》课程就告一段落了。在这里，我首先要感谢各位同学的支持，以及拉勾教育雨芯与昊坤同学的辛苦付出。

20 多节的课程，包括了 APM 工具各个方面的核心技术。课程虽不长，但我希望通过这种提纲挈领的方式，让你抓住基础核心理论与实战技能，进而快速入门。

但想要通过 APM 工具去完全驾驭线上问题，进行应用性能分析，你还需要花大量时间去练习，去深入探讨。

专栏课程回顾

接下来，我们再回顾下《应用性能分析实战》这个课程，帮你再次梳理下整体的知识架构和思路，该专栏课程分为了以下五个部分。

第一部分，讲述了各个 APM 领域 TOP 1 的开源产品。

如一站式 APM SkyWalking、在线诊断工具 Arthas、稳定性工具 Sentinel 等，课程讲述了它们的产品特色、学习路径、落地方法。这部分知识会方便你做技术选型，遇到问题时能挑选合适的工具进行问题定位。

希望你掌握 APM 工具的同时，更能对每一个线上案例进行深入剖析，定期浏览用户案例。例如 Arthas 的用户案例，你可以点击链接了解详情。这里面有大量优秀的实战内容值得去学习借鉴，同时使用脑图，对每个 APM 工具的知识体系进行归纳总结。

比如：用 Arthas 诊断了哪些线上案例？这个案例属于什么类型的应用性能问题的分类？CPU 耗尽，内存泄漏？

这个过程中，你肯定会对 APM 知识体系有更多思考，最终做到融会贯通。

第二部分和第三部分，讲述了 APM 工具的关键理论。

如监控视角的线程模型、OpenTracing 设计、数据存储模型标准等。当然，七个课时的理论学习只是带你梳理方法，对更多理论知识的探索，我建议你从官方文档入手。

比如 Java 官方字节码技术的文档、SkyWalking 的用户手册、Sentinel 的技术文档等等。这些文档不仅仅全面完善，且成体系，无论是部署示例还是 API 参考手册，都是非常全面的。

边看文档、边做练习可以非常快地掌握基本使用方法；与此同时，多读社区的用户案例，以及参与分享会，这会让你大大增加实践理论，也是文档所不具备的。

第四部分，讲述了 APM 工具典型案例的二次打造过程。

包括采样设计、BI 监控、链路学习和故障系统的建设。APM 工具落地过程中，有水土不服是非常正常的，正所谓“工欲善其事必先利其器”，通过二次打造适合自身的工具，让分析问题的效率得到进一步的提升。

课程中所挑选的场景，都是我和社区伙伴讨论时发现企业落地 APM 必经之路。如果落地不好，便会影响到所有的一线开发。所以想避免被吐槽，这部分内容还需要在学习之余，多多在社区内进行相应训练，给自己二次加餐。

第五部分，我以分享软技能为课程收尾。

为什么会用这个方式作为收尾呢？因为我看到很多同学学了很多课程，但是知识没有发挥出来，没有发挥出自身的价值，就像积累了很多，就差临门一脚的感觉。

这个现象很让人感到遗憾，究其原因就是缺少提升软素质，APM相关的软素质无出其右，可以通过独立思考，总结自己的方法论和灵活实践进行加强。

APM 学习复盘

学习 APM 工具，对应用的性能分析有非常大的帮助，而且它也是企业提效必要的建设方向，所以 APM 非常值得我们去深耕。

你会发现 APM 工具是一门比较容易上手的技术。它既没有深奥的理论，也没有特别难懂的细节，基本上通过显示引入 Jar 包或启动命令加入探针就可以完成。

尽管对其他技术没有什么依赖，但还是需要你有扎实的基础知识，比如 Java 的线程模型、框架的拦截器设计等。而性能监控的本质，就是通过这些必备的基础知识去实现的。这样的基础知识好比内功心法，APM 系统就好比外功招式，越是深入学习 APM 技术，就越是要不断巩固基本功。

学习完本课程后，如果你还想继续深入 APM 的学习，建议你参与开源社区的建设。

如果你之前已经有一些分析定位线上问题的经验，可以结合所学的知识，对已知的问题进行一次回顾。比如，当时某个故障在定位问题上花费了很长时间。如果回到过去，凭借现在的能力，你能做什么改变？以及改进措施是否还存在优化方案？现有的集群是否存在潜在的问题？如何去解决这些潜在问题？

在我录制课程的几个月时间里，APM 工具相关的设计理论和设计标准也发生了很多变化。从同学在评论区的反馈就知道，比如有学员问 SkyWalking 链路监控在用于串联上游链路 Refs 属性怎么发生了变化等问题。很多问题也是对我也是新的“输入”和“学习”，只有不断地自我迭代，才能追寻开源的步伐，毕竟开源才是技术提升的上限。

学习寄语

在学习过程中，我们要保持对技术好奇与敬畏之心。任何技术的学习都不是一蹴而就的，都要你不断地投入时间和精力，才能不断进步。我个人是终身学习的践行者，我希望你和我一样，在技术的道路上不断探索。

最后，你对课程还有什么想法和建议？欢迎在评论区反馈给我们，最后再次感谢你的支持和陪伴。

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