Skywalking链路跟踪的介绍和使用_链路追踪skywalking配置使用步骤-CSDN博客

本文链接：https://blog.csdn.net/llaxw1989/article/details/136428853

Skywalking简介
- skywalking是一个优秀的国产开源框架，2015年由个人吴晟（华为开发者）开源,2017年加入Apache孵化器。短短两年就被Apache收入麾下，实力可见一斑。
- skywalking支持dubbo，SpringCloud，SpringBoot集成，代码无侵入，通信方式采用GRPC，性能较好，实现方式是java探针，支持告警，支持JVM监控，支持全局调用统计等等，功能较完善。
- skywalking相比于zipkin还是有很大的优势的，如下：
  - skywalking采用字节码增强的技术实现代码无侵入，zipKin代码侵入性比较高。
  - skywalking功能比较丰富，报表统计，UI界面更加人性化。

Skywalking架构

架构图

架构图主要分为四个部分：
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- 最上面的Agent：负责收集日志数据，并且传递给中间的OAP（Observability Analysis OPlatform）服务器
- 中间的OAP：负责接收Agent发送的Tracing和Metric的数据，进行分析(Analysis Core)并存储到外部存储器(Storage Implementors)，最终提供查询( Query Core)功能。
- 左面的UI：负责提供web控制台，查看链路，查看各种指标，性能等等。
- 右面Storage：负责数据的存储，目前支持ES，MySQL，TIDB，H2，Sharding sphere等。

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Skywalking服务端的搭建
1. 下载安装包：
  - 官方网站: http://skywalking.apache.org/
  - 下载地址：https://skywalking.apache.org/downloads/
2. 解压
  - 上图我选择v8.7.0的版本，大家可以按照自己的需求选择
  - 下载完按照包解压安装包：
  - 主要目录结构分析：
    agent：客户端指定的agent目录，里面有个skywalking-agent.jar，负责收集日志数据
    bin：服务端启动脚本都在其中
    config：配置文件所在
    logs：服务端运行的一些日志目录
    oap-libs：oap服务所需的一些依赖jar包
    webapp：UI服务的web目录
3. 修改配置文件：
  - /config/application.yml
    - 配置集群方式-cluster
    - 配置存储方式-storage
    - 设置配置中心-configuration
    - 等等，还有很多配置大家有兴趣可以仔细研究
  - /webapp/webapp.yml
    - 这里建议修改UI服务端的端口号，默认是8080，避免冲突，这里演示修改成9080，可以按照自己的实际情况修改
4. 启动：/bin目录下的startup.sh或startup.bat
  
  启动后会有3个端口号：
  
  UI界面端口号：9080
  
  数据收集端口：
  - Http默认端口 12800
  - gRPC默认端口 11800
5. 监控dashboard仪表盘：http://localhost:9080/
Skywalking客户端的接入和使用
1. 项目接入方式:
  只需要在启动参数指定以下参数即可：
  -javaagent:/Users/self/app/apache-skywalking/agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=SalaryServiceApplication -Dskywalking.collector.backend_service=127.0.0.1:11800
2. 说明
  - -javaagent：指定skywalking中的agent中的skywalking-agent.jar的路径
  - -Dskywalking.agent.service_name：指定在skywalking中的服务名称，可以随便写，一般是微服务的spring.application.name
  - -Dskywalking.collector.backend_service：指定oap服务绑定的地址，本地演示情况下，并且oap服务默认的端口是11800，因此只需要配置为127.0.0.1:11800
3. 脚本
  
  #!/bin/sh
  # SkyWalking Agent配置
  export SW_AGENT_NAME=SalaryServiceApplication #Agent名字，可以随便写，一般使用[spring.application.name](http://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:/Users/self/app/apache-skywalking/agent/skywalking-agent.jar
  java $JAVA_AGENT -jar xxxx-SNAPSHOT.jar #jar启动
4. idea接入图示：
5. 启动客户端项目，访问我们项目的接口就可以查看到我们的服务
6. 查看仪表盘详细说明：
  
  Global全局维度：
  Services load：服务每分钟请求数
  Slow Services：慢响应服务，单位ms
  Un-Health services(Apdex):Apdex性能指标，1为满分。
  * Apdex 一个由众多网络分析技术公司和测量工业组成的联盟组织，它们联合起来开发了“应用性能指数”即“Apdex”(Application Performance Index)，用一句话来概括，Apdex是用户对应用性能满意度的量化值
  * http://www.apdex.org/
  Slow Endpoints: 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
  
  Service服务维度：
  
  Service Apdex（数字）:当前服务的评分
  Service Avg Response Times：平均响应延时，单位ms
  Successful Rate（数字）：请求成功率
  Servce Load（数字）：每分钟请求数
  Service Apdex（折线图）：不同时间的Apdex评分
  Service Response Time Percentile：百分比响应延时
  Successful Rate（折线图）：不同时间的请求成功率
  Servce Load（折线图）：不同时间的每分钟请求数
  Servce Instances Load：每个服务实例的每分钟请求数
  Slow 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
  
  Instance实例维度：
  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
  
  Endpoint端点维度：
  Endpoint Load in Current Service：每个端点的每分钟请求数
  Slow Endpoints 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. 查看项目的拓扑图
8. 链路追踪
  1. 接口的跟踪
    
    查看所有的接口请求情况:
    
    查看单个接口请求：
    
    请求失败的时候，可以看到错误日志：
    
    请求成功的结果：
  2. sql的跟踪
    
    可以看到请求执行的sql操作：
    
    点击上面单个记录可以查看详情：
    
    点击右上角的表格方式可以查看到具体sql执行时间，快速跟踪sql查询效率：
    
    点击统计筛选可以看到sql的总体执行情况：
9. 性能剖析
  
  skywalking在性能剖析方面真的是非常强大，提供到基于堆栈的分析结果，能够让运维人员一眼定位到问题。
  
  在性能剖析模块->新建任务->选择服务、填写端点、监控时间，操作如下图：
  
  上图中选择了最大采样数为5，则直接访问5次：http://localhost:8088/a，然后选择这个任务将会出现监控到的数据，如下图：
  
  可以看到详细的堆栈信息，如下图：
10. 日志：常用log4j、log4j2、logback
  
  参考地址方法：https://www.csdn.net/tags/NtzaYg0sODk5NjQtYmxvZwO0O0OO0O0O.html
11. 告警
  
  skywalking中有一些默认的告警规则，如下：
  - 最近3分钟内服务的平均响应时间超过1秒
  - 最近2分钟服务成功率低于80%
  - 最近3分钟90%服务响应时间超过1秒
  - 最近2分钟内服务实例的平均响应时间超过1秒
  可以根据实际项目要求在/config/alarm-settings.yml里面配置
Skywalking持久化

未做任何修改的时候，

你会发现只要服务端重启之后，这些链路追踪数据将会丢失了，因为skywalking默认持久化的方式是存储在内存中，默认使用H2。
1. 修改配置文件：/config/application.yml
  
  这里修改selector为mysql，配置自己的数据库连接地址，用户名密码以及其他参数按需配置
2. 添加Mysql的jdbc依赖
  在oap-libs中默认是没有mysql的jdbc依赖的，只需要将mysql的驱动jar放到oap-libs目录中即可
3. 配置完了，需要重启服务/bin/startup.sh
  重启完之后，系统会在配置的数据库中自动创建表
总结

本文主要讲解了skywalking服务的安装和配置，客户端接入以及持久化。对我们实际的项目运用还是很有帮助的，能让我们更快的更细致的了解我们的系统，从而可以评估和判断出系统的问题。

Skywalking链路跟踪的介绍和使用

Skywalking简介

Skywalking架构

Skywalking服务端的搭建

Skywalking客户端的接入和使用

Skywalking持久化

总结