skywalking

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了skywalking相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

参考技术A 通过命令参数进行配置
服务名可以在应用程序的启动命令行中添加-Dskywalking.agent.service_name参数。

skywalking 接入点可以在应用程序的启动命令行中添加-Dskywalking.collector.backend_service参数。

完整命令如下：

在idea中启动参数中配置
我们也可以在 idea 启动配置选项的 VM options 中进行如下配置：

配置完成后，启动项目可以看到如下信息打印到控制台：

查看skywalking

微服务链路追踪SkyWalking

微服务链路追踪SkyWalking

链路追踪介绍

对于一个大型的几十个、几百个微服务构成的微服务架构系统，通常会遇到下面一些问题，比如：
(1) 如何串联整个调用链路，快速定位问题？
(2) 如何缕清各个微服务之间的依赖关系？
(3) 如何进行各个微服务接口的性能分析？
(4) 如何跟踪整个业务流程的调用处理顺序？

skywalking是什么

skywalking是一个国产开源框架，2015年由吴晟开源，2017年加入Apache孵化器。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。它是一款优秀的APM(Application Performance Management)工具，包括了分布式追踪、性能指标分析、应用和服务依赖分析等。
官网：http://skywalking.apache.org/
下载：http://skywalking.apache.org/downloads/
Github：http://github.com/apache/skywalking
文档：http://skywalking.apache.org/docs/main/v8.4.0/readme/
中午文档：http://skyapm.github.io/document-cn-translation-of-skywalking/

1.链路追踪框架对比
(1) Zipkin是Twitter开源的调用链分析工具，目前基于springcloud sleuth得到了广泛的使用，特点是轻量，使用部署简单。
(2) Pinpoint是韩国人开源的基于字节码注入的调用链分析，以及应用监控分析工具，特点是支持多种插件，UI功能强大，接入端无代码侵入。
(3) SkyWalking是本土开源的基于字节码注入的调用链分析，以及应用监控分析工具，特点是支持多种插件，UI功能较强，接入端无代码侵入。 目前已加入Apache孵化器。
(4) CAT是大众点评开源的基于编码和配置的调用链分析，应用监控分析，日志采集，监控报警等一系列的监控平台工具。

2.基本原理

项目CATZipkinSkyWalking
调用链可视化有有有
聚合报表非常丰富少较丰富
服务依赖图简单简单好
埋点方式侵入式侵入式非侵入，字节码增强
VM监控指标好无有
支持语言java/.net丰富java/.net/Nodejs/php/go
存储机制mysql(报表)、本地文件/HDFS(调用链)内存、es、mysql等H2、es
社区支持主要在国内国外主流Apache支持
使用案例美团、携程、陆金所京东、阿里定制后不开源华为、小米、当当、微众银行
APM是否是
开发基础eBayGoogle DapperGoogle Dapper
是否支持webflux否是是
Github stars(2019.12)12.3K12.2K11.8K

3.性能对比
模拟了三种并发用户：500，750，1000。使用jmeter测试，每个线程发送30个请求，设置思考时间为10ms。使用的采用率为1，即100%，这边与生产可能有差别。pinpoint默认的采样率为20，即50%，通过设置agent的配置文件改为100%。zipkin默认也是1。组合起来，一共有12种。下面看下汇总表：

从上表可以看出，在三种链路监控组件中，skywalking的探针对吞吐量的影响最小，zipkin的吞吐量居中。pinpoint的探针对吞吐量的影响较为明显，在500并发用户时，测试服务的吞吐量从1385降低到774，影响很大。然后再看下CPU和memory的影响，在内部服务器进行的压测，对CPU和memory的影响都差不多在10%之内。

4.SkyWalking主要功能特性
(1) 多种监控手段，可以通过语言探针和service mesh获得监控的数据；
(2) 支持多种语言自动探针，包括Java、.Net Core 和 Node.js；
(3) 轻量高效，无需大数据平台和大量的服务器资源；
(4) 模块化。UI、存储、集群管理都有多种机制可选；
(5) 支持告警；
(6) 优秀的可视化解决方案；

SkyWalking环境搭建部署


(1) SkyWalking agent和业务系统绑定在一起，负责收集各种监控数据
(2) SkyWalking oapservice是负责处理监控数据的，比如接受SkyWalking agent的监控数据，并存储在数据库中；接受SkyWalking webapp的前端请求，从数据库查询数据，并返回数据给前端。SkyWalking oapservice通常以集群的形式存在。
(3) SkyWalking webapp，前端界面，用于展示数据。
(4) 用于存储监控数据的数据库，比如mysql、elasticsearch等。

1.下载SkyWalking
下载地址：http://skywalking.apache.org/downloads/

目录结构：

1》webapp：UI前端(web监控页面)的jar包和配置文件；
2》oap-libs：后台应用的jar包，以及它的依赖jar包，里边有一个server-starter-.jar就是启动程序；
3》config：启动后台应用程序的配置文件，是存放应用的各种配置
4》bin：各种启动脚本，一般使用脚本startup.来启动web页面和对应的后台应用；
(1) oapService.：默认使用的后台程序的启动脚本；(使用的是默认模式启动，还支持其他模式，各模式区别见启动模式)
(2) oapServiceInit.：使用init模式启动；在此模式下，OAP服务器启动以执行初始化工作，然后退出
(3) oapServiceNoInit.：使用no init模式启动；在此模式下，OAP服务器不进行初始化。
(4) webappService.：UI前端的启动脚本；
(5) startup.：组合脚本，同时启动oapService.、webappService.*脚本；
5》agent
(1) skywalking-agent.jar：代理服务jar包
(2) config：代理服务启动时使用的配置文件
(3) plugins：包含多个插件，代理服务启动时会加载该目录下的所有插件(实际是各种jar包)
(4) optional-plugins：可选插件，当需要支持某种功能时，比如SpringCloud Gateway，则需要把对应的jar包拷贝到plugins目录下；

2.搭建SkyWalking OAP服务
1》启动脚本
bin/startup.sh

2》日志信息存储在logs目录

3》启动成功后会启动两个服务，一个是skywalking-oap-server，一个是skywalking-web-ui
skywalking-oap-server服务启动后会暴露11800和12800两个端口，分别为收集监控数据的端口11800和接受前端请求的端口12800，修改端口可以修改config/application.yml

4》skywalking-web-ui服务会占用8080端口，修改端口可以修改webapp/webapp.yml

5》浏览web页面：http://localhost:8868/

页面的右下角可以中英文切换，可以切换选择要展示的时间区间的跟踪数据。

3.SkyWalking中三个概念
服务(Service)：表示对请求提供相同行为的一系列或一组工作负载，在使用Agent时，可以定义服务的名字；
服务实例(Service Instance)：上述的一组工作负载中的每一个工作负载称为一个实例，一个服务实例实际就是操作系统上的一个真实进程；
端点(Endpoint)：对于特定服务所接收的请求路径，如HTTP的URL路径和gRPC的服务的类名 + 方法签名；

SkyWalking跨多个微服务跟踪

SkyWalking跨多个微服务跟踪，只需要每个微服务启动时添加javaagent参数即可。
测试：
启动微服务api-gateway、alibaba-order-seata、alibaba-stock-seata，配置skywalking的jvm参数

-javaagent:D:\\server\\apache-skywalking-apm-bin-es7\\agent\\skywalking-agent.jar
-DSW_AGENT_NAME=alibaba-stock-seata
-DSW_AGENT_COLLECTOR_BACKEEND_SERVICES=127.0.0.1:11800

请求地址：http://localhost:8088/order/add

SkyWalking UI介绍

SkyWalking UI页面功能
1.菜单栏

仪表盘：查看被监控服务的运行状态；
拓扑图：以拓扑图的方式展现服务之间的关系，并以此为入口查看相关信息；
追踪：以接口列表的方式展现，追踪接口内部调用过程；
性能剖析：对端点进行采样分析，并可查看堆栈信息；
告警：触发告警的告警列表，包括服务失败率，请求超时等；
自动刷新：刷新当前页面数据内容；

2.控制栏

第一栏：不同内容主题的监控面板，应用性能管理/数据库/容器等；
第二栏：操作，包括编辑/导出当前数据/倒入展示数据/不同服务端点筛选展示；
第三栏：不同维度展示，全局/服务/实例/端点；

3.展示栏
Global全局维度
第一栏：Global、Service、Instance、Endpoint不同展示版面；
Service load：服务每分钟请求数；
Slow Service：慢响应服务，单位ms；
Un-Health Services(Apdex)：Apdex性能指标，1为满分；
Slow Endpoint：慢响应端点，单位ms；
Global Response Latency：百分比响应延时，不同百分比的延时时间，单位ms；
Global Heatmap：服务响应时间热力分布图，根据时间段内不同响应时间的数量显示颜色深度；
底部栏：展示数据的时间区间，点击可以调整；

4.Service服务维度
Service Apdex(数字)：当前服务的评分；
Service Apdex(折线图)：不同时间的Apdex评分；
Service Avg Response Times：平均响应延时，单位ms；
Service Response Time Percentile：百分比响应延时；
Successful Rate(数字)：请求成功率；
Successful Rate(折线图)：不同时间的请求成功率；
Service Load(数字)：每分钟请求数；
Service Load(折线图)：不同时间的每分钟请求数；
Service Instances Load：每个服务实例的每分钟请求数；
Show Service Instance：每个服务实例的最大延时；
Service Instance Successful Rate：每个服务实例的请求成功率；

5.Instance服务维度
Service Instance Load：当前实例的每分钟请求数；
Service Instance Successful Rate：当前实例的请求成功率；
Service Instance Latency：当前实例的响应延时；
JVM CPU：jvm占用CPU的百分比；
JVM Memory：JVM内存占用大小，单位m；
JVM GC Time：JVM垃圾回收时间，包含YGC和OGC；
JVM GC Count：JVM垃圾回收次数，包含YGC和OGC；
JVM Thread Count：JVM线程数；
还有几个是.NET的，类似于JVM虚拟机，暂时不做说明；

6.Endpoint端点(API)维度
Endpoint Load in Current Service：每个端点的每分钟请求数；
Slow Endpoint in Current Service：每个端点的最慢请求时间，单位ms；
Successful Rate in Current Service：每个端点的请求成功率；
Endpoint Load：当前端点每个时间段的请求数据；
Endpoint Avg Response Time：当前端点每个时间段的请求行响应时间；
Endpoint Response Time Percentile：当前端点每个时间段的响应时间占比；
Endpoint Successful Rate：当前端点每个时间段的请求成功率；

7.拓扑图
1》选择不同的服务关联拓扑图；
2》查看单个服务相关内容；
3》服务间连接情况；
4》分组展示服务拓扑；

8.追踪
左侧：api接口列表，红色-异常请求，蓝色-正常请求；
右侧：api追踪列表，api请求连接各端点的先后顺序和时间；

SkyWalking接入微服务

1.Linux环境 – 通过jar包方式接入
准备一个springboot程序，打成可执行jar包，写一个shell脚本，在启动项目的shell脚本上，通过 -javaagent参数进行配置SkyWalking Agent来跟踪微服务；
startup.sh脚本：

#! /bin/sh
# SkyWalking Agent配置
export SW_AGENT_NAME=springboot-skywalking-demo  # Agent名字，一般使用'spring.application.name'
export SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES=127.0.0.1:11800 #配置Collector地址
export SW_AGENT_SPAN_LIMIT=2000  #配置链路的最大Span数量，默认为300
export JAVA_AGENT=-javaagent:/usr/local/soft/apache-skywalking-apm-bin-es7/agent/skywalking-agent.jar
java $JAVA_AGENT -jar springboot-skywalking-demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar #jar启动

启动日志：

等同于：

java -javaagent:/usr/local/soft/apache-skywalking-apm-bin-es7/agent/skywalking-agent.jar
-DSW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES=127.0.0.1:11800 
-DSW_AGENT_NAME=springboot-skywalking-demo -jar springboot-skywalking-demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar

参数名对应agent/config/agent.config配置文件中的属性。
属性对应的源码：org.apache.skywalking.apm.agent.core.Config.java

# The service name in UI
agent.service_name=$SW_AGENT_NAME:Your_ApplicationName
# Backend service addresses.
collector.backend_service=$SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES:127.0.0.1:11800

我们也可以使用skywalking+配置文件中的配置名作为系统配置来进行覆盖。javaagent参数配置方式优先级更高

2.Windows环境 – 在IDEA中使用SkyWalking
在运行的程序配置jvm参数；如下图所示：

# skywalking-agent.jar的本地磁盘的路径
-javaagent:D:\\server\\apache-skywalking-apm-bin-es7\\agent\\skywalking-agent.jar
# 在skywalking上显示的服务名
-DSW_AGENT_NAME=springboot-skywalking-demo
# skywalking的collector服务的IP及端口
-DSW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES=127.0.0.1:11800

-DSW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES 可以指定远程地址，但是-javaagent必须绑定你本机物理路径的skywalking-agent.jar

注意：此处存在bug，跟踪链路不显示gateway
拷贝agent/optional-plugins目录下的gateway插件到agent/plugins目录下

SkyWalking持久化跟踪数据

默认使用的H2数据库存储
config/application.yml


1.基于mysql持久化
1》修改config目录下的application.yml,使用mysql作为持久化存储的仓库

2》修改mysql连接配置

3》新建swtest数据库，swtest数据库中的表会在SkyWalking启动时自动生成

4》启动SkyWalking服务

启动时报下面异常：

原因：因为oap-libs中没有jdbc驱动jar包。
解决方法：在oap-libs文件夹中添加jdbc驱动jar包(mysql-connector-java-8.0.21.jar).

自定义SkyWalking链路追踪

如果我们希望对项目中的的业务方法，实现链路追踪，方便我们排查问题，可以使用如下的代码
引入依赖：

<!--skywalking 工具类-->
<dependency>
    <groupId>org.apache.skywalking</groupId>
    <artifactId>apm-toolkit-trace</artifactId>
    <version>8.5.0</version>
</dependency>

1.@Trace将方法加入追踪链路
如果一个业务方法想在ui界面的跟踪链路上显示出来，只需要在业务方法上加上@Trace注解即可

@Override
@Trace
public List<Order> all() throws InterruptedException 
    TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
    return orderMapper.selectAll();

测试：

2.加入@Tags或@Tag
我们还可以为追踪链路增加其他额外的信息，比如记录参数和返回信息。实现方式：在方法上增加@Tag或者@Tags。

@Service
public class OrderServiceImpl implements OrderService 

    @Autowired
    OrderMapper orderMapper;

    @Override
    @Trace
    @Tag(key = "getAll", value = "returnedObj")
    public List<Order> all() throws InterruptedException 
        TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
        return orderMapper.selectAll();
    

    @Override
    @Trace
    @Tags(@Tag(key = "param", value = "arg[0]"),
            @Tag(key = "get", value = "returnedObj"))
    public Order get(Integer id) 
        return orderMapper.selectByPrimaryKey(id);

测试：

性能分析

SkyWalking的性能分析，在根据服务名称、端点名称，以及相应的规则建立了任务列表后，在调用了此任务列表的端点后。SkyWalking会自动记录，剖析当前端口，生成剖析结果，具体流程如图：

SkyWalking集成日志框架

logback官方配置

引入依赖

<!--apm-toolkit-logback-1.x-->
<dependency>
    <groupId>org.apache.skywalking</groupId>
    <artifactId>apm-toolkit-logback-1.x</artifactId>
    <version>8.5.0</version>
</dependency>

添加logback-spring.xml文件，并配置[%tid]占位符

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
    <!-- 引入Spring Boot 默认的logback XML 配置文件-->
    <include resource="org/springframework/boot/logging/logback/defaults.xml"/>

    <appender name="console" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <!--日志的格式化-->
        <encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
            <layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.TraceIdPatternLogbackLayout">
                <Pattern>-%clr(%d$LOG_DATEFORMAT_PATTERN:-yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS)faint %clr($LOG_LEVEL_PATTERN:-%5p) %clr($PID:- )magenta [%tid] %clr(---)faint %clr([%15.15t])faint %clr(%-40.40logger39)cyan %clr(:)faint %m%n$LOG_EXCEPTION_CONVERSION_WORD:-%wEx</Pattern>
            </layout>
        </encoder>
    </appender>

    <!-- 设置Appender-->
    <root level="INFO">
        <appender-ref ref="console"/>
    </root>
</configuration>


SkyWalking通过grpc上报日志(需要v8.4.0+)
gRPC报告程序可以将收集到的日志转发到SkyWalking OAP服务器上
logback-spring.xml中添加:

<!--v8.4.0提供-->
<appender name="grpc-log" class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.log.GRPCLogClientAppender">
    <encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
        <layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.mdc.TraceIdMDCPatternLogbackLayout">
            <Pattern>%dyyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS [%Xtid] [%thread] %-5level %logger36 -%msg%n</Pattern>
        </layout>
    </encoder>
</appender>

<!-- 设置Appender-->
<root level="INFO">
    <appender-ref ref="console"/>
    <appender-ref ref="grpc-log"/>
</root>

打开agent/config/agent.config配置文件，添加如下配置信息：

plugin.toolkit.log.grpc.reporter.server_host=$SW_GRPC_LOG_SERVER_HOST:127.0.0.1
plugin.toolkit.log.grpc.reporter.server_port=$SW_GRPC_LOG_SERVER_PORT:11800
plugin.toolkit.log.grpc.reporter.max_message_size=$SW_GRPC_LOG_MAX_MESSAGE_SIZE:10485760
plugin.toolkit.log.grpc.reporter.upstream_timeout=$SW_GRPC_LOG_GRPC_UPSTREAM_TIMEOUT:30

以上配置是默认配置信息，agent与oap在本地的可以不配

配置名解释默认值
plugin.toolkit.log.transmit_formatted是否以格式化或未格式化的格式传输记录的数据true
plugin.toolkit.log.grpc.reporter.server_host指定要向其报告日志数据的grpc服务器的主机127.0.0.1
plugin.toolkit.log.grpc.reporter.server_port指定要向其报告日志数据的grpc服务器的端口11800
plugin.toolkit.log.grpc.reporter.max_message_size指定grpc客户端要报告的日志数据的最大大小10485760
plugin.toolkit.log.grpc.reporter.upstream_timeout客户端向上游发送数据时将超时多长时间。单位是秒30

Skywalking UI效果：

SkyWalking告警功能

SkyWalking告警功能是在6.x版本新增的，其核心由一组规则驱动，这些规则定义在config/alarm-setting.yml文件中，告警规则的定义分为两部分：
1》告警规则：它们定义了应该如何触发度量警报，应该考虑什么条件。
2》Webhook(网络钩子)：定义当警告触发时，哪些服务端需要被告知

1.告警规则
SkyWalking的发行版都会默认提供config/alarm-setting.yml文件，里面预先定义了一些常用的告警规则，如下：
1》过去3分钟内服务平均响应时间超过1秒。
2》过去2分钟服务成功率低于80%。
3》过去3分钟内服务响应时间超过1s的百分比。
4》服务实例在过去2分钟内平均响应时间超过1s，并且实例名称与正则表达式匹配。
5》过去2分钟内端点平均响应时间超过1秒。
6》过去2分钟内数据库访问平均响应时间超过1秒。
7》过去2分钟内端点关系平均响应时间超过1秒。
这些预定义的告警规则，打开config/alarm-setting.yml文件即可看到

告警规则配置项的说明：
1》Rule name：规则名称，也是在告警信息中显示的唯一名称，必须以_rule结尾，前缀可自定义
2》Metrics name：度量名称，取值为oal脚本中的度量名，目前只支持long、double和int类型。详见Official OAL script
3》Include names：该规则作用于哪些实体名称，比如服务名，终端名(可选，默认为全部)
4》Exclude names：该规则作不用于哪些实体名称，比如服务名，终端名(可选，默认为全部)
5》Threshold：阈值
6》OP：操作符，目前支持>,<,=
7》Period：多久警告规则需要被核实一下，这是一个时间窗口，与后端部署环境时间相匹配
8》Count：在一个Period窗口中，如果values超时Threshold值(按op)，达到Count值，需要发送警报
9》Sitence period：在时间N中触发报警后，在TN -> TN + period这个阶段不告警。默认情况下，它和Period一样，这意味着看相同的告警(在同一个Metrics name拥有相同的id)在同一个Ponod内只会触发一次
10》message：告警信息

Webhook(网络钩子)
Webhook可以简单理解为是一种Web层面的回调机制，通常由一些事件触发，与代码中的事件回调类似，只不过是Web层面的。由于是Web层面的，所以当事件发生时，回调的不再是代码中的方法或函数，而是服务接口。例如，在警告这个场景，警告就是一个事件，当该事件发生时，SkyWalking就会主动去调用一个配置好的接口，该接口就是所谓的Webhook。
SkyWalking的告警消息会通过HTTP请求进行发送，请求方法为POST，Content-Type为application/json，其JSON数据是基于List<org.apache.skywalking.oap.server.core.alarm.AlarmMessage>进行序列化的。JSON数据示例：

[
	"scopeId": 1, 
	"scope": "SERVICE",
	"name": "serviceA", 
	"id0": "12",  
	"id1": "",  
    "ruleName": "service_resp_time_rule",
	"alarmMessage": "alarmMessage xxxx",
	"startTime": 1560524171000
, 
	"scopeId": 1,
	"scope": "SERVICE",
	"name": "serviceB",
	"id0": "23",
	"id1": "",
    "ruleName": "service_resp_time_rule",
	"alarmMessage": "alarmMessage yyy",
	"startTime": 1560524171000
]

字段说明：
1》scopeld、scope：所有可用的Scope详见org.apache.skywalking.oap.server.core.source.DefaultScopeDefine
2》name：目标Scope的实体名称
3》Id0：Scope实体的ID
4》Id1：保留字段，目前暂未使用
5》ruleName：告警规则名称
6》alarmMessage：告警消息内容
7》startTime：告警时间，格式为时间戳

告警信息在项目日志中输出
1.在config/alarm-setting.yml中添加请求地址

2.SwAlarmDTO实体类

public class SwAlarmDTO 

    private int scopeId;
    private String scope;
    private String name;
    private String id0;
    private String id1;
    private String ruleName;
    private String alarmMessage;
    以上是关于skywalking的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
 

 k8s 部署 skywalking 并持久化到es


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