skywalking 6.4 分布式链路跟踪 使用笔记

介绍（摘自上一篇 “skywalking5.X使用笔记”）：

skywalking 简介（链路跟踪与分析）

随着业务愈来愈复杂，企业应用也进入了分布式服务化的阶段，随着模块的不断增多，一次请求可能会涉及到十几个甚至几十个服务的协同处理，那么如何准确快速的定位到线上故障和性能瓶颈，便成为咱们不得不面对的棘手问题，传统的日志监控等方式没法很好达到跟踪调用，排查问题等需求。在谷歌论文《 Dapper，大规模分布式系统的跟踪系统》的指导下，许多优秀的APM应运而生。

分布式追踪系统发展很快，种类繁多，给咱们带来很大的方便。但在数据采集过程当中，有时须要侵入用户代码，而且不一样系统的 API 并不兼容，这就致使了若是您但愿切换追踪系统，每每会带来较大改动。OpenTracing为了解决不一样的分布式追踪系统 API 不兼容的问题，诞生了 OpenTracing 规范。OpenTracing 是一个轻量级的标准化层，它位于应用程序/类库和追踪或日志分析程序之间。详细介绍见

Skywalking是一款国内开源的应用性能监控工具，支持对分布式系统的监控、跟踪和诊断。

Skywalking是一款APM（应用程序性能监视器），尤为适用于微服务，Cloud Native和基于容器的架构系统。也称为分布式跟踪系统。它提供了一种自动检测应用程序的方法：无需更改目标应用程序的任何源代码; 以及具备高效流媒体模块的收集器。

针对分布式系统的APM（应用性能监控）系统，特别针对微服务、cloud native和容器化(Docker, Kubernetes, Mesos)架构， 其核心是个分布式追踪系统。

该项目由国人吴晟基于OpenTracking实现的开源项目skywalking（码云、github）

2017年12月8日，Apache软件基金会孵化器项目管理委员会 ASF IPMC宣布“SkyWalking全票经过，进入Apache孵化器”

官方的首页的图片上能够到skywalking大体架构；

 

特性：

存储，集群管理多种机制可选；

优秀的可视化方案；

多种监控手段，语言探针和服务网格；

轻量高效，不须要大数据（官网这句没懂）；

支持告警；

多语言自动探针，Java，.NET Core和Node.JS；

模块化，用户界面化；

目前最新版的可以支持jdk1.9；

国内众多一线大厂在采用skywalking作为监控与链路性能分析平台，如：华为、当当、小米、招商等；

2019年4月SkyWalking已毕业成为Apache顶级项目，有多位大牛技术支撑以及社区有大量受众参与；

性能好,针对单实例5000tps的应用，在全量采集的状况下，只增长 10% 的CPU开销。详细评测见《skywalking agent performance test》。

采用探针技术，在使用过程当中，彻底是0代码，无侵入，分布式自动采集与监控系统运行；

支持自动及手动探针;

    自动探针：Java支持的中间件、框架与类库列表;

    手动探针：OpenTrackingApi、@Trace注解、trackId集成到日志中。

 

整体特性（来源于官网博客）：

    1.Skywalking Agent：使用Javaagent作字节码植入，无侵入式的收集，并经过HTTP或者gRPC方式发送数据到Skywalking Collector。

    2. Skywalking Collector ：链路数据收集器，对agent传过来的数据进行整合分析处理并落入相关的数据存储中。

    3. Storage：Skywalking的存储，时间更迭，sw已经开发迭代到了6.x版本，在6.x版本中支持以ElasticSearch、Mysql、TiDB、H二、做为存储介质进行数据存储。

    4. UI ：Web可视化平台，用来展现落地的数据。

参见官方（博客）：http://skywalking.apache.org/zh/blog/2019-01-03-monitor-microservice.html

 

官网

apache官网：http://skywalking.apache.org/zh/

github：https://github.com/apache/skywalking/

官方示例：http://122.112.182.72:8080/

官方文档（可用谷歌翻译看）：https://github.com/apache/skywalking/tree/master/docs

 

下载

全文检索引擎：elasticsearch-6.6.2

wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.6.2.tar.gz

elasticsearch-head管理插件

wget https://codeload.github.com/mobz/elasticsearch-head/zip/master

apache-skywalking6.4安装包

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/skywalking/6.4.0/apache-skywalking-apm-6.4.0.zip

 

注意：skywalking6.4使用数据源elasticsearch-6.x系统版本（我下载最新的elasticsearch-7.x版本折腾了半天，最后放弃，因skywalking会向elasticsearch建立大量template索引模板，因elasticsearch-7.x的版本过新，其中部份字段配置有变化，导制没法建立成功）

 

安装步骤

安装数据源与插件（相关安装与使用，网上资料众多）

elasticsearch-6.6.2(安装过程省略，请自行百度)

elasticsearch-head(安装过程省略，请自行百度)

 

解压apache-skywalking-apm-6.4.0.zip，目录说明：

agent：监控代理程序，请在系统服务所在的主机保留该目录内全部内容（该目录作为独立程序）；

bin：启动脚本

webapp：UI程序与服务目录

config：相关数据源、注册中心等配置存放目录

 

配置数据源

使用elasticsearch

打开config/application.yml配置文件 ，在storage节点，注释h2数据源，启用elasticsearch全文检索引擎作为数据源存储；

h2是默认自带的内嵌式数据库（有兴趣可自行百度）

注意其中的几个核心参数：

# 配置你的elasticsearch服务的IP和端口，集群IP请用“，”逗号隔开

clusterNodes: ${SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES:192.168.110.35:9200}

#存储最多7天的内容，过时数据将会清理。所以请根据实际需求进行调整

recordDataTTL: ${SW_STORAGE_ES_RECORD_DATA_TTL:7} # Unit is day

# 每10秒刷新数据到收集器中

flushInterval: ${SW_STORAGE_ES_FLUSH_INTERVAL:10}

# 提供2个并发请求，若是系统业务量大，日志产生的很是快，请根据实况调整

concurrentRequests: ${SW_STORAGE_ES_CONCURRENT_REQUESTS:2}

 

使用mysql

打开config/application.yml配置文件 ，在storage节点，一样将h2注释掉，将mysql的配置打开

打开config/datasource-settings.properties配置文件，根据自身的配置进行修改

后续本文演示的内容均基于elasticsearch数据源进行展现；

 

 

修改agent代理配置

注意如下修改：

# 将Your_ApplicationName修改成自已的项目名称

agent.service_name=${SW_AGENT_NAME:Your_ApplicationName}

# 将代理程序的指向收集器服务的IP和端口

collector.backend_service=${SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES:192.168.110.35:11800}

 

运行

运行收集器与UI程序

进入bin目录（我是上传到linux环境下运行，若是是windows请双击运行 startup.bat）

./startup.sh

也能够分别单独启动

单独启动collector，运行

./oapService.sh

单独启动UI,运行

./webappService.sh

 

使用agnet

在apache-skywalking-apm-bin解压包下的agent目录中为代理程序独立包目录。该agent文件夹，能够单独复制出放在项目系统所在服务器的任意目录下。

agent文件夹下的skywalking-agent.jar即为监控代理程序，只须要在jvm的启动命令中加载该jar包，便可完成监控代理；

 

部署 java agent

Linux Tomcat 7, Tomcat 8

修改 tomcat/bin/catalina.sh,在首行加入以下信息：

CATALINA_OPTS="$CATALINA_OPTS -javaagent:/opt/apache-skywalking-apm-bin/agent/skywalking-agent.jar"; export CATALINA_OPTS

Windows Tomcat 7, Tomcat 8

修改 tomcat/bin/catalina.bat,在首行加入以下信息：

set "CATALINA_OPTS=-javaagent:/opt/apache-skywalking-apm-bin/agent/skywalking-agent.jar"

JAR file

在启动你的应用程序的命令行中添加 -javaagent 参数. 并确保在-jar参数以前添加它. 例如:

java -javaagent:/opt/apache-skywalking-apm-bin/agent/skywalking-agent.jar -jar yourApp.jar

 

IDAE配置Agent

在IDEA中配置本地程序agent代理，在VM options中-javaagent:D:\test\apache-skywalking-apm-bin\agent\skywalking-agent.jar，配置完毕直接运行便可;

运行项目系统后，打开系统界面进行业务操做，则skywalking-agent.jar会根据代理计划，收集相关日志发送到skywalking收集器服务中。

 

skywalkingUI界面

打开skywalking管理界面（skywalking服务部署的IP）：

http://localhost:8080

刷新界面，便可获取agent发送的监控数据；

界在相对比较简洁，功能很少，但都比较实用，能够在多个项目与数据库之间切换，相关指标能够看懂，不在本文详细描述，具体操做以下：

 

首页概览

 

URL链路追踪

 

链接拓扑图

当前数据库

 

全局信息

当前服务

当前实例

 

总结

      简洁又好用的软件，比大众点评的cat要容易上手（我的认为不如cat功能强大与复杂），已经知足对于系统的链路跟踪与分析需求，最后再次向skywalking原始做者大牛吴晟致敬；

     附上个人《skywalking 5.X 分布式链路跟踪 使用笔记》里面有关于项目代码中使用手动探针：OpenTrackingApi、@Trace注解、trackId集成到日志中。

http://www.javashuo.com/article/p-qkjzoqvu-hk.html