SkyWalking 搭建及简单使用（Linux）

1.需求

        公司项目采用微服务的架构，服务不少，人工监控是不可能的，项目的访问量很大，想经过日志查找某个方法中性能的问题也是很是困难的。可是系统的性能问题是不能忽视的。系统性能检测的问题如鲠在喉，通过长时间的查找资料，功夫不负有心人，终于发现几个比较好的开源的APM（Application Performance Management）检测工具。

2.常见apm参考对比及工具选型

• SkyWalking：中国人吴晟（华为）开源的一款分布式追踪，分析，告警的工具，如今是Apache旗下开源项目，对云原生支持，目前增加势头强劲，社区活跃，中文文档没有语言障碍。
• Zipkin：Twitter公司开源的一个分布式追踪工具，被Spring Cloud Sleuth集成，使用普遍而稳定，须要在应用程序中埋点，对代码侵入性强
• Pinpoint：一个韩国团队开源的产品，探针收集的数据粒度很是细，但性能损耗大，因其出现的时间较长，完成度很高。
• Cat：美团大众点评开源的一款分布式链路追踪工具。须要在应用程序中埋点，对代码侵入性强。

        项目不想侵入其余的代码，工具尽可能损耗性能低，工具的社区活越，文档完善也是考虑的必要条件，通过如下表格部分参数对比，相对来讲，SkyWalking更占优，所以团队采用SkyWalking做为APM工具。

工具名称	代码入侵方式	性能	ui	使用人数	粒度	告警	依赖分析	traceID查询
SkyWalking	无侵入	高	丰富	多	方法级	有	有	有
Pinpoint	无侵入	低	丰富	多	方法级	有	有	有
Zipkin	侵入低	中	通常	多	接口级	无	有	有
Cat	侵入高	中	丰富	较多	代码级	有	无	无

 

 

 

 

 

 

 

3.工具简介

官方有两句话介绍SkyWalking：

SkyWalking是分布式系统的应用程序性能监视工具，专为微服务、云原生架构和基于容器（Docker、K8S、Mesos）架构而设计

SkyWalking是观察性分析平台和应用性能管理系统。提供分布式追踪、服务网格遥测分析、度量聚合和可视化一体化解决方案

SkyWalking 总体架构

​

整个架构，分红上、下、左、右四部分：

考虑到让描述更简单，咱们舍弃掉 Metric 指标相关，而着重在 Tracing 链路相关功能。

• 上部分 Agent ：负责从应用中，收集链路信息，发送给 SkyWalking OAP 服务器。目前支持 SkyWalking、Zikpin、Jaeger 等提供的 Tracing 数据信息。而咱们目前采用的是，SkyWalking Agent 收集 SkyWalking Tracing 数据，传递给服务器。
• 下部分 SkyWalking OAP ：负责接收 Agent 发送的 Tracing 数据信息，而后进行分析(Analysis Core) ，存储到外部存储器( Storage )，最终提供查询( Query )功能。
• 右部分 Storage ：Tracing 数据存储。目前支持 ES、MySQL、Sharding Sphere、TiDB、H2 多种存储器。而咱们目前采用的是 ES ，主要考虑是 SkyWalking 开发团队本身的生产环境采用 ES 为主。
• 左部分 SkyWalking UI ：负责提供控台，查看链路等等。

4.搭建步骤单机版

由于对工具可用性要求不高，工具挂掉不会影响系统，因此采用单机版。

• 第一步，搭建一个 Elasticsearch 服务。
• 第二步，下载 SkyWalking 软件包。
• 第三步，搭建一个 SkyWalking OAP 服务。
• 第四步，搭建一个 SkyWalking UI 服务。
• 第五步，启动系统服务，并配置 SkyWalking Agent。

4.1 Elasticsearch 搭建

1.下载elasticsearch-7.2.0，下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch

2.上传下载的压缩包到linux服务器，解压文件

tar -zxvf elasticsearch-7.2.0-linux-x86_64.tar.gz //解压压缩包
cd elasticsearch-7.2.0 //进入目录
mkdir data //建立data文件夹，保存数据

3.修改Elasticsearch配置：config/elasticsearch.yml

cluster.name: apm-application
node.name: node-1
path.data: /app/elasticsearch/elasticsearch-7.2.0/data
path.logs: /app/elasticsearch/elasticsearch-7.2.0/logs
# ES监听的ip地址
network.host: 0.0.0.0
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]

# 须要开启跨域才能给elasticsearch-head，kibana等链接
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
http.cors.allow-headers: Authorization,X-Requested-With,Content-Length,Content-Type

4.尝试启动Elasticsearch。

./bin/elasticsearch -d

5.启动失败报错：经过日志能够发现,es不容许linux经过root用户启动,缘由是出于系统安全考虑设置的条件。因为Elasticsearch能够接收用户输入的脚本而且执行，为了系统安全考虑，直接使用root权限会带来很大风险,因此咱们建立一个elsearch用户

Caused by: java.lang.RuntimeException: can not run elasticsearch as root
    at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.initializeNatives(Bootstrap.java:106) ~[elasticsearch-7.2.0.jar:7.2.0]
    at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.setup(Bootstrap.java:195) ~[elasticsearch-7.2.0.jar:7.2.0]
    at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.init(Bootstrap.java:342) ~[elasticsearch-7.2.0.jar:7.2.0]
    at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.init(Elasticsearch.java:132) ~[elasticsearch-7.2.0.jar:7.2.0]
    ... 6 more

6.建立Elasticsearch启动用户，并设置权限等

groupadd elsearch
useradd elsearch -g elsearch -p elasticsearch
chown -R elsearch:elsearch elasticsearch-7.2.0

7.使用elsearch用户，再次尝试启动

cd elasticsearch-7.2.0
su elsearch
./bin/elasticsearch -d

8.启动失败，有两个错误，是由于有两个参数的值过小

ERROR: [2] bootstrap checks failed
[1]: max file descriptors [4096] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65536]
[2]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]

  问题解决办法

# 第一个问题：修改/etc/security/limits.conf文件，添加或修改以下行
hard    nofile           65536
soft    nofile           65536

# 第二个问题：修改 /etc/sysctl.conf 文件,添加以下行
vm.max_map_count=262144

9.使用elsearch用户，再次尝试启动（Elasticsearch默认内存是1G，由于个人服务器内存是足够的，没有修改配置）

# 修改内存大小 config/jvm.options
-Xms200m
-Xmx200m

10.查看是否启动成功：访问ip:9200,出现如下信息即为启动成功

{
  "name" : "node-1",
  "cluster_name" : "apm-application",
  "cluster_uuid" : "*******************",
  "version" : {
    "number" : "7.2.0",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "tar",
    "build_hash" : "615e27c",
    "build_date" : "2019-06-20T15:54:18.811730Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "8.0.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

4.2 下载 SkyWalking 软件包

1.下载SkyWalking官方包，下载地址： http://skywalking.apache.org/downloads/ ，咱们下载操做系统对应的发布版。这里，咱们选择apache-skywalking-apm-es7-8.0.0.tar.gz版本想使用 Elasticsearch 7.X 版本做为存储。

2.上传下载的压缩包到linux服务器，解压文件

tar -zxvf apache-skywalking-apm-es7-8.0.0.tar.gz
cd apache-skywalking-apm-es7-8.0.0

4.3 SkyWalking OAP 搭建

1.修改 OAP 配置文件 config/application.yml

vim config/application.yml

# 配置文件中默认选择的是H2数据源，切换成elasticsearch7，把elasticsearch7配置成本身安装的信息
# 重点修改 storage 配置项，经过 storage.selector 配置项来设置具体使用的存储器。
# storage.elasticsearch 配置项，设置使用 Elasticsearch6.X 版本做为存储器。
# 能够主要修改nameSpace、clusterNodes两个配置便可，设置使用的Elasticsearch的集群和命名空间。
# storage.elasticsearch7配置项，设置使用Elasticsearch7.X 版本做为存储器。
storage:
  selector: ${SW_STORAGE:elasticsearch7}

2.启动OAP

$ bin/oapService.sh

SkyWalking OAP started successfully!

4.4 SkyWalking UI 搭建

1.因为SkyWalking UI的默认地址是8080，与不少中间件有冲突，能够修改一下

# 修改webapp/webapp.yml
server:
  port: 18080

2.启动 SkyWalking UI 服务

$ bin/webappService.sh

SkyWalking Web Application started successfully!

4.5 SkyWalking Agent

1.修改探针默认配置 agent/config/agent.config

collector.backend_service=${SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES:192.168.0.4:11800}
agent.sample_n_per_3_secs=${SW_AGENT_SAMPLE:1}

  采样率修改

  agent.sample_n_per_3_secs配置说明：

        在访问量较少时，链路全量收集不会对系统带来太大负担，可以完整的观测到系统的运行情况。可是在访问量较大时，全量的链路收集，对链路收集的客户端（agent探针）、服务端（SkyWalking OAP）、存储器（例如说 Elastcsearch）都会带来较大的性能开销，甚至会影响应用的正常运行。在访问量级较大的状况下，每每会选择抽样采样，只收集部分链路信息。SkyWalking Agent 在 agent/config/agent.config 配置文件中，定义了 agent.sample_n_per_3_secs 配置项，设置每 3 秒可收集的链路数据的数量。

2.放置探针：咱们须要将 agent 目录，拷贝到 Java 应用所在的服务器上。这样，Java 应用才能够配置使用该 SkyWalking Agent。经过设置启动参数的方式检测系统，没有代码侵入。

# 在服务的启动命令中添加参数javaagent、Dskywalking.agent.service_name
nohup java -javaagent:agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=a  -jar a.jar > a.log 2>&1 &

5.效果展现

仪表盘：能够查看服务性能，接口整体耗时，数据库sql执行耗时排行等等

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拓扑图：能够查看已经检测的服务及服务之间的关系

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追踪：能够看到服务调用的路径

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追踪：能够看到整个链路中每个步骤的耗时状况，其中能够看到方法中各个sql执行耗时及对应的sql，能够有针对的优化sql

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刚接触SkyWalking还有不少的功能细节须要再深刻了解，若是发现有问题，欢迎你们指教。