分布式链路追踪之SkyWalking详解和实战

       SkyWalking是一个分布式系统应用程序性能监控工具（APM），由华为开发者吴晟于年主导开源。源码该项目于年加入Apache孵化器，告警告专为微服务、源码云原生架构和基于容器（Docker、告警告K8s、源码hdfaker3源码Mesos）架构而设计。告警告核心功能包括服务、源码实例和端点指标分析，告警告问题分析，源码服务拓扑，告警告依赖分析，源码服务检测，告警告性能优化，源码链路追踪，告警告数据库监控，以及服务告警等。

       SkyWalking的架构设计分为客户端和服务器端。客户端是agent组件，基于探针技术采集服务相关信息并上报给Skywalking的数据收集器。服务端包括OAP（可观测性分析平台）、Storage（存储介质）和WebUI（图形化界面）。OAP负责接收数据，分析和存储数据，并提供查询API。Storage默认使用H2，但支持ElasticSearch、mysql等其他存储介质。WebUI提供可视化界面展示跟踪数据和指标数据。

       SkyWalking采用组件式开发，易于扩展，包括Skywalking Agent（链路数据采集）、Collector（链路数据收集器）、Storage（数据存储）和UI（Web可视化平台）。html科技感源码SkyWalking Agent负责采集数据并提交给OAP，通过配置文件指定OAP地址。应用程序接入SkyWalking只需在启动时通过-javaagent指定agent组件。

       部署SkyWalking时，通过Docker安装OAP和UI，并配置存储介质和访问地址。应用程序接入SkyWalking时，通过修改启动参数指定SkyWalking的agent组件。SkyWalking UI监控视角包括指标介绍，如Apdex Score（用户满意度）、cpm（每分钟请求数）、SLA（服务等级协议）和Percent Response（百分位数统计）。热力图显示请求数和响应时间，帮助直观分析平台性能。

       配置应用告警时，SkyWalking提供告警规则和Webhook功能。告警规则定义如何触发度量警报，Webhook则指定当警告触发时通知的服务终端。告警规则配置包括规则名称、度量名称、实体名称、阈值、操作符、时间窗口、告警次数和沉默期等。邮件告警实践包括配置webhook接口，创建邮件发送配置类和接收告警通知的控制器，然后打包部署到服务器。

       项目自动化部署接入SkyWalking时，整体思路包括修改微服务启动参数加入agent组件，利用Dockerfile添加agent启动参数，上传agent组件到服务器，并在jenkins中修改项目配置以实现目录映射。mac 源码安装go

skywalking-云服务性能监视预警可视化系统

       面对复杂多变的云服务环境，定位问题往往成为运维人员面临的挑战。每天新增服务、删除旧服务或进行升级，都会影响系统的稳定性。如何在错误出现时迅速定位问题？面对用户请求响应缓慢时，又该如何分析并解决？面对由不同编程语言开发的服务，现有的定位问题方式是否能适应所有语言环境？

       kywalking作为一个集监控、追踪及故障诊断于一体的分布式系统，旨在解决上述问题。其功能全面，不仅支持全链路监控和数据收集、分析及可视化，还提供多种监控手段与多种语言的自动探针支持，实现轻量高效的工作模式。kywalking模块化设计，UI、存储、集群管理等均有多种选择，同时具备告警功能与卓越的可视化解决方案，为运维提供直观且全面的数据支持。

       kywalking的架构设计高效有序，分为上、下、左、右四个部分。上部分的Agent收集链路信息并发送给SkyWalking OAP服务器；下部分的SkyWalking OAP负责接收数据并进行分析、存储与查询；左部分的Storage存储Tracing数据，支持多种存储器，如ES、MySQL等；右部分的SkyWalking UI提供控制台，便于查看链路信息。

       搭建kywalking系统相对简单，python 比特币 源码首先准备安装ES客户端与skywalking，调整配置，修改`application.yml`文件以适应特定环境，启动系统即可。随后，通过`javaagent`参数配置SkyWalking Agent到项目中，整合如Spring Boot等应用。此外，将日志接入系统，通过依赖整合与配置文件调整，实现日志的全面监控。

还在用Zipkin吗？试试SkyWalking吧

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       skywalking又是一个优秀的国产开源框架，年由个人吴晟（华为开发者）开源 ， 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。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（官网介绍）。

       OpenTracing是一种分布式系统链路跟踪的设计原则、规范、标准。

       类似JDBC的规范，主要为了提供一套标准的JDBC API。OpenTracing也是一样，是为了统一提供一套链路追踪的标准API，所制定的一种规范。

       OpenTracing通过提供平台无关、网上挂号源码厂商无关的API，使得开发人员能够方便的添加（或更换）追踪系统的实现。

       类似于JDBC的规范由各个数据库厂商实现一样，OpenTracing规范也是有很多实现的产品，下面介绍一下落地的产品。

       1.1 实现OpenTracing的产品

       Jaeger：Jaeger是由Uber公司开源发布的，受到Dapper和OpenZipkin启发。后端使用Go语言，前端(用户界面)使用React 。优点是上传采用的是udp传输，效率高速度快。缺点就是丢包，影响了整条调用链，而且不支持告警和JVM监控。

       Zipkin：SpringCloud官方推荐，可以与SpringCloud有良好集成，实现方式是拦截请求，发送(es集群场景，提供了丰富的实验场景，不仅限于基础资源和应用维度，还具备云原生平台优势。ChaosBlade易于使用，提供了控制故障最小爆炸半径的详细参数，使得用户能够轻松上手。

       以MySQL慢SQL故障为例，ChaosBlade支持注入MySQL调用延迟故障，通过控制命令参数来模拟流量命中时的预警情况，验证应用对慢SQL的预警能力。

       通过结合ChaosBlade和SkyWalking的实践，文章阐述了混沌工程在复杂分布式架构中的应用，强调了其在提升系统稳定性和高可用性方面的重要性。ChaosBlade与SkyWalking共同构成了一个高效、全面的故障注入与监控解决方案，旨在帮助开发者深入理解系统行为，快速定位问题，并持续优化系统性能。

还在用Zipkin分布式服务链路追踪?来试试这个吧!

       微服务架构的兴起，为全球企业带来了转型的机遇与挑战。微服务的双刃剑效应，在带来诸多优势的同时，亦对运维、性能监控及错误排查提出了严峻考验。面对大型项目中服务节点的繁多与请求链路的复杂，分布式系统的APM管理系统应运而生，旨在帮助理解系统行为，分析性能问题，快速定位和解决问题。

       APM系统，全称Application Performance Monitor，是用于监控和管理应用程序性能的工具。谷歌的Dapper论文，作为最早的APM系统原型，为开发者和运维团队提供了强大支持。基于Dapper原理，Pinpoint、SkyWalking等出色APM框架相继问世。SpringCloud官网也集成了一套基于Zipkin的系统：Spring Cloud Sleuth。

       APM系统的基本原理主要围绕Google Dapper设计的几个核心概念：Span（请求的基本工作单元）与Trace（一次完整的调用链路，包含多个Span的树状结构，具有唯一的TraceID）。通过spanId、parentId，请求的每个链路得以串联。每次请求从发起至服务器开始，至返回response结束，每个span共享相同的唯一标识trace_id。

       在选择APM框架时，主要需考虑以下几方面：探针的性能、收集器的可扩展性、全面的调用链路数据分析能力、对开发的透明性以及对应用拓扑的完整展现。Zipkin、Pinpoint与SkyWalking等框架各有优劣，SkyWalking凭借其在探针性能、开发透明性与数据分析能力上的优势，以及部署的便利性，成为了中小型企业的理想选择。

       SkyWalking是一款提供分布式追踪功能的系统，自年起发展成为完整的APM解决方案。它适用于追踪、监控和诊断分布式系统，特别是在使用微服务架构、云原生或容积技术的场景。SkyWalking提供了分布式追踪与上下文传输、应用实例与服务性能指标分析、根源分析、应用拓扑分析、应用和服务依赖分析、慢服务检测、性能优化等主要功能。

       其特色包括多语言探针或类库支持、Java自动探针，无需修改源码即可追踪和监控程序、社区提供的其他多语言探针、.NET Core与Node.js支持、多种后端存储选择、与OpenTracing API协同工作、轻量级、完善功能的后端聚合与分析、现代化Web UI、日志集成以及应用、实例和服务的告警。

       为了使用SkyWalking，需要先确保Linux环境中的Elasticsearch服务已启动，并开放相应端口。安装过程分为三步：下载安装包、安装Skywalking的OAP服务和WebUI、部署微服务探针。在完成安装后，通过访问WebUI（默认端口为）可查看服务实例的性能监控、服务拓扑图、请求链路追踪信息与表格视图。

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KubeSphere 部署 SkyWalking 至 Kubernetes 开启无侵入 APM

       在分布式微服务应用中，Kubernetes 提供了理想的环境，但随之而来的是应用性能管理的挑战，包括复杂的服务调用关系、系统耗时或瓶颈的难以排查，以及服务异常的定位困难等问题。这时，应用性能监控（APM）成为了管理这些微服务应用性能的不可或缺工具。

       APM 的重要性在于它能够解决大规模微服务开发与运维场景下的三大问题：监控微服务应用性能、追踪服务间的调用关系、分析系统瓶颈。它通过实时监控和管理，帮助开发者深入理解应用运行状况，有效提升应用性能。

       在众多APM解决方案中，KubeSphere 选择了Apache SkyWalking作为其面向Kubernetes的APM开源解决方案。SkyWalking 之所以被选中，主要基于以下几点原因：

       1. **社区支持与项目成熟度**：SkyWalking 在年4月正式成为Apache顶级项目，拥有丰富的功能和成熟的架构设计，特别适合微服务、云原生和基于容器的架构。

       2. **无侵入性与多语言支持**：SkyWalking 提供了自动探针，支持Java、.NET Core、Node.JS等多语言环境，实现无侵入式的APM检测，同时具有轻量高效的特点。

       3. **可视化与可配置性**：SkyWalking 提供了链路拓扑与Tracing的优秀可视化方案，支持UI、存储、集群管理等多种机制，并具备告警功能，易于与SpringCloud应用集成。

       4. **架构与生态兼容性**：SkyWalking的架构设计使得它能够与Kubernetes无缝集成，为KubeSphere提供强大的微服务监控能力。

       在KubeSphere上部署Apache SkyWalking的步骤相对简单，主要涉及下载Helm Chart、上传至应用商店、一键部署至Kubernetes等操作。部署完成后，通过浏览器访问SkyWalking Dashboard，即可实时监控应用性能，包括查看链路效果、拓扑关系、响应时间、吞吐量等关键指标。

       以SpringCloud示例应用为例，通过在应用中注入Apache SkyWalking的Agent，无需修改业务代码或业务镜像，即可实现快速接入APM。在SkyWalking中，不仅能够查看服务间的调用关系，还能通过端点与JVM指标监控应用状态，对Java类应用尤为友好。服务拓扑和Tracing功能则提供了直观的依赖关系和调用流程可视化，帮助开发者快速定位问题。

       总结，通过KubeSphere与Apache SkyWalking的结合，企业能够在Kubernetes环境下，轻松开启APM，有效提升微服务应用的性能监控和管理能力，为业务的可持续发展提供坚实的基础。

       关于KubeSphere，它是一款在Kubernetes之上构建的开源容器平台，旨在简化企业的DevOps工作流，提供从资源管理到应用生命周期管理、微服务治理、多租户管理、监控日志、告警通知等全方位的IT自动化运维能力。KubeSphere为开发者提供了直观的操作界面，支持GPU支持等高级功能，帮助企业快速构建功能丰富的容器云平台。