skywalking 6.4 分布式链路跟踪 使用笔记
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),尤其适用于微服务,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;以及具有高效流媒体模块的收集器。.........
介绍(摘自上一篇 “skywalking5.X 使用笔记”):
skywalking 简介(链路跟踪与分析)
随着业务越来越复杂,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,便成为我们不得不面对的棘手问题,传统的日志监控等方式无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,给我们带来很大的方便。但在数据采集过程中,有时需要侵入用户代码,并且不同系统的 API 并不兼容,这就导致了如果您希望切换追踪系统,往往会带来较大改动。OpenTracing 为了解决不同的分布式追踪系统 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),尤其适用于微服务,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;以及具有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 全票通过,进入 Apache 孵化器”
官方的首页的图片上可以到 skywalking 大致架构;
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,不需要大数据(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;
目前最新版的能够支持 jdk1.9;
国内众多一线大厂在采用 skywalking 做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,在全量采集的情况下,只增加 10% 的 CPU 开销。详细评测见《skywalking agent performance test》。
采用探针技术,在使用过程中,完全是 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。
总体特性(来源于官网博客):
1.Skywalking Agent:使用 Javaagent 做字节码植入,无侵入式的收集,并通过 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、H2、作为存储介质进行数据存储。
4. UI :Web 可视化平台,用来展示落地的数据。
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 创建大量 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,导制无法创建成功)
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所有内容(该目录做为独立程序);
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 全文检索引擎做为数据源存储;
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,过期数据将会清理。因此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,如果系统业务量大,日志产生的非常快,请根据实况调整
concurrentRequests: ${SW_STORAGE_ES_CONCURRENT_REQUESTS:2}
使用 mysql
打开 config/application.yml 配置文件 ,在 storage 节点,同样将 h2 注释掉,将 mysql 的配置打开
打开 config/datasource-settings.properties 配置文件,根据自身的配置进行修改
后续本文演示的内容均基于 elasticsearch 数据源进行展示;
修改 agent 代理配置
注意以下修改:
# 将Your_ApplicationName修改为自已的项目名称
agent.service_name=${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=${SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES:192.168.110.35:11800}
运行
运行收集器与 UI 程序
进入 bin 目录(我是上传到 linux 环境下运行,如果是 windows 请双击运行 startup.bat)
./startup.sh
也可以分别单独启动
单独启动 collector,运行
./oapService.sh
单独启动 UI, 运行
./webappService.sh
使用 agnet
在 apache-skywalking-apm-bin 解压包下的 agent 目录中为代理程序独立包目录。该 agent 文件夹,可以单独复制出放在项目系统所在服务器的任意目录下。
agent 文件夹下的 skywalking-agent.jar 即为监控代理程序,只需要在 jvm 的启动命令中加载该 jar 包,即可完成监控代理;
部署 java agent
Linux Tomcat 7, Tomcat 8
修改 tomcat/bin/catalina.sh, 在首行加入如下信息:
CATALINA_OPTS="$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, 在首行加入如下信息:
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 参数之前添加它。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,配置完毕直接运行即可;
运行项目系统后,打开系统界面进行业务操作,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):
刷新界面,即可获取 agent 发送的监控数据;
界在相对比较简洁,功能不多,但都比较实用,可以在多个项目与数据库之间切换,相关指标可以看懂,不在本文详细描述,具体操作如下:
首页概览
URL 链路追踪
连接拓扑图
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(个人认为不如 cat 功能强大与复杂),已经满足对于系统的链路跟踪与分析需求,最后再次向 skywalking 原始作者大牛吴晟致敬;
附上我的《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。
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