OAL简介
在流模式(Streaming mode)下，SkyWalking 提供了 观测分析语言(Observability Analysis Language，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。
您可以在系统环境上设置SW_OAL_ENGINE_DEBUG=Y，查看生成了哪些类。
OAL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)
域包括全局(All)、服务(Service)、服务实例(Service Instance)、端点(Endpoint)、服务关系(Service Relation)、服务实例关系(Service Instance Relation)、端点关系(Endpoint Relation)。
当然还有一些字段，他们都属于以上某个域。
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 和 () 进行组合。
操作符包含==，!=，>，<，>=，<=，in [...]，like %...，like ...%，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)
默认的聚合函数由 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();
在上面的例子中，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();
在上面的例子中，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);
在上面的例子中，输入是每个端点的请求，条件是 endpoint.status == true。
rate：对于条件匹配的输入，比率以100的分数表示。
browser_app_error_rate = from(BrowserAppTraffic.*).rate(trafficCategory == BrowserAppTrafficCategory.FIRST_ERROR, trafficCategory == BrowserAppTrafficCategory.NORMAL);
在上面的例子中，所有的输入都是每个浏览器应用流量的请求，
分子的条件是trafficCategory == BrowserAppTrafficCategory.FIRST_ERROR，
分母的条件是trafficCategory == BrowserAppTrafficCategory.NORMAL。
其中，第一个参数是分子的条件，第二个参数是分母的条件。
sum：某个域实体的调用总数。
service_calls_sum = from(Service.*).sum();
在上面的例子中，统计每个服务的调用数。
histogram：热力图，更多详见Heatmap in WIKI。
all_heatmap = from(All.latency).histogram(100, 20);
在上面的例子中，计算了所有传入请求的热力学热图。 第一个参数是计算延迟的精度，在上面的例子中，在101-200ms组中，113ms和193ms被认为是相同的. 第二个参数是分组数量，在上面的例子中，一共有21组数据分别为0-100ms，101-200ms……1901-2000ms，2000ms以上.
apdex：应用性能指数(Application Performance Index)，更多详见Apdex in WIKI。
service_apdex = from(Service.latency).apdex(name, status);
在上面的例子中，计算了所有服务的应用性能指数。
第一个参数是服务名称，该名称的Apdex阈值在配置文件service-apdex-threshold.yml中定义。
第二个参数是请求状态，状态(成功或失败)影响Apdex的计算。
P99，P95，P90，P75，P50：百分位，更多详见Percentile in WIKI。
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getMultipleLinearIntValuesGraphQL查询进行查询。
all_percentile = from(All.latency).percentile(10);
在上面的例子中，计算了所有传入请求的 P99，P95，P90，P75，P50。参数是百分位计算的精度，在上例中120ms和124被认为是相同的。
度量指标名称(Metrics Name)
存储实现，告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.
- 在端点的域中，Scope.ID 为端点的 ID（基于服务及其端点的唯一标志）。
禁用(Disable)
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Disable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，没有被禁用的。
示例
代码语言：javascript复制// 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()
// 计算每个服务的响应码为[404, 500, 503]的总和
endpoint_abnormal = from(Endpoint.*).filter(responseCode in [404, 500, 503]).sum()
// 计算每个服务的请求类型为[PRC, gRPC]的总和
endpoint_rpc_calls_sum = from(Endpoint.*).filter(type in [RequestType.PRC, RequestType.gRPC]).sum()
// 计算每个端点的端点名称为["/v1", "/v2"]的总和
endpoint_url_sum = from(Endpoint.*).filter(endpointName in ["/v1", "/v2"]).sum()
// 统计每个服务的调用总量
endpoint_calls = from(Endpoint.*).sum()
disable(segment);
disable(endpoint_relation_server_side);
disable(top_n_database_statement);
注：本文以SkyWalking的8.2.0版本为例进行介绍，如果版本不同会略有差异。
