现代APM体系，基本都是参考Google的Dapper（大规模分布式系统的跟踪系统）的体系来做的。
通过跟踪请求的处理过程，来对应用系统在前后端处理、服务端调用的性能消耗进行跟踪，关于Dapper的介绍可以看这个链接：
Dapper，大规模分布式系统的跟踪系统 by bigbully
我所知道相对有名的APM系统主要有以下几个：
1、Pinpoint
github地址： GitHub - naver/pinpoint: Pinpoint is an open source APM (Application Performance Management) tool for large-scale distributed systems written in Java.
对java领域的性能分析有兴趣的朋友都应该看看这个开源项目，这个是一个韩国团队开源出来的，通过JavaAgent的机制来做字节码代码植入，实现加入traceid和抓取性能数据的目的。
NewRelic、Oneapm之类的工具在java平台上的性能分析也是类似的机制。
2、SkyWalking
github地址： wu-sheng/sky-walking
这是国内一位叫吴晟的兄弟开源的，也是一个对JAVA分布式应用程序集群的业务运行情况进行追踪、告警和分析的系统，在github上也有400多颗星了。
功能相对pinpoint还是稍弱一些，插件还没那么丰富，不过也很难得了。
3、Zipkin
官网： OpenZipkin · A distributed tracing system
github地址： GitHub - openzipkin/zipkin: Zipkin is a distributed tracing system
这个是twitter开源出来的，也是参考Dapper的体系来做的。
Zipkin的java应用端是通过一个叫Brave的组件来实现对应用内部的性能分析数据采集。
Brave的github地址： https://github.com/openzipkin/brave
这个组件通过实现一系列的java拦截器，来做到对http/servlet请求、数据库访问的调用过程跟踪。
然后通过在spring之类的配置文件里加入这些拦截器，完成对java应用的性能数据采集。
4、CAT
github地址： GitHub - dianping/cat: Central Application Tracking
这个是大众点评开源出来的，实现的功能也还是蛮丰富的，国内也有一些公司在用了。
不过他实现跟踪的手段，是要在代码里硬编码写一些“埋点”，也就是侵入式的。
这样做有利有弊，好处是可以在自己需要的地方加埋点，比较有针对性；坏处是必须改动现有系统，很多开发团队不愿意。
5、Xhprof/Xhgui
这两个工具的组合，是针对PHP应用提供APM能力的工具，也是非侵入式的。
Xhprof github地址： GitHub - preinheimer/xhprof: XHGUI is a GUI for the XHProf PHP extension, using a database backend, and pretty graphs to make it easy to use and interpret.
Xhgui github地址： GitHub - perftools/xhgui: A graphical interface for XHProf data built on MongoDB
我对PHP不熟，不过网上介绍这两个工具的资料还是蛮多的。
前面三个工具里面，我推荐的顺序依次是Pinpoint—》Zipkin—》CAT。
原因很简单，就是这三个工具对于程序源代码和配置文件的侵入性，是依次递增的：
Pinpoint：基本不用修改源码和配置文件，只要在启动命令里指定javaagent参数即可，对于运维人员来讲最为方便；
Zipkin：需要对Spring、web.xml之类的配置文件做修改，相对麻烦一些；
CAT：因为需要修改源码设置埋点，因此基本不太可能由运维人员单独完成，而必须由开发人员的深度参与了，而很多开发人员是比较抗拒在代码中加入这些东西滴；