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    2021-04-15 19:55:09
    学习资料 SkyWalking 极简入门 SkyWalking —— 分布式应用监控与链路追踪 中文文档 快速学习-skywalking入门
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  • SkyWalking

    2019-12-07 10:06:50
    SkyWalking SkyWalking 分布式追踪系统 标题

    SkyWalking

    SkyWalking 分布式追踪系统

    标题

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  • 什么是 SkyWalking 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。官网介绍地址 架构: 环境搭建 安装下载部署 1、下载 地址:...

    什么是 SkyWalking
    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。官网介绍地址
    架构:
    在这里插入图片描述

    环境搭建

    安装下载部署

    1、下载
    地址:http://skywalking.apache.org/zh/downloads/
    在这里插入图片描述
    2、安装
    下载解压后目录如下:
    在这里插入图片描述
    不需要修改配置文件,在bin目录下执行startup.bat或startup.sh即可启动服务:
    在这里插入图片描述
    执行startup.bat之后会启动如下两个服务:
    (1)Skywalking-Collector:追踪信息收集器,通过 gRPC/Http 收集客户端的采集信息 ,Http默认端口 12800,gRPC默认端口 11800。
    (2)Skywalking-Webapp:管理平台页面 默认端口 8080,登录信息 admin/admin

    3、配置信息
    (1)收集器相关配置:支持 http/gRPC收集

    core:
      default:
        restHost: ${SW_CORE_REST_HOST:0.0.0.0}
        restPort: ${SW_CORE_REST_PORT:12800}
        restContextPath: ${SW_CORE_REST_CONTEXT_PATH:/}
        gRPCHost: ${SW_CORE_GRPC_HOST:0.0.0.0}
        gRPCPort: ${SW_CORE_GRPC_PORT:11800}
        downsampling:
        - Hour
        - Day
        - Month
        # Set a timeout on metric data. After the timeout has expired, the metric data will automatically be deleted.
        recordDataTTL: ${SW_CORE_RECORD_DATA_TTL:90} # Unit is minute
        minuteMetricsDataTTL: ${SW_CORE_MINUTE_METRIC_DATA_TTL:90} # Unit is minute
        hourMetricsDataTTL: ${SW_CORE_HOUR_METRIC_DATA_TTL:36} # Unit is hour
        dayMetricsDataTTL: ${SW_CORE_DAY_METRIC_DATA_TTL:45} # Unit is day
        monthMetricsDataTTL: ${SW_CORE_MONTH_METRIC_DATA_TTL:18} # Unit is month
    

    (2)收集信息存储:支持h2和 ES

    storage:
      h2:
        driver: ${SW_STORAGE_H2_DRIVER:org.h2.jdbcx.JdbcDataSource}
        url: ${SW_STORAGE_H2_URL:jdbc:h2:mem:skywalking-oap-db}
        user: ${SW_STORAGE_H2_USER:sa}
    #  elasticsearch:
    #    # nameSpace: ${SW_NAMESPACE:""}
    #    clusterNodes: ${SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES:localhost:9200}
    #    indexShardsNumber: ${SW_STORAGE_ES_INDEX_SHARDS_NUMBER:2}
    #    indexReplicasNumber: ${SW_STORAGE_ES_INDEX_REPLICAS_NUMBER:0}
    #    # Batch process setting, refer to https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api/5.5/java-docs-bulk-processor.html
    #    bulkActions: ${SW_STORAGE_ES_BULK_ACTIONS:2000} # Execute the bulk every 2000 requests
    #    bulkSize: ${SW_STORAGE_ES_BULK_SIZE:20} # flush the bulk every 20mb
    #    flushInterval: ${SW_STORAGE_ES_FLUSH_INTERVAL:10} # flush the bulk every 10 seconds whatever the number of requests
    #    concurrentRequests: ${SW_STORAGE_ES_CONCURRENT_REQUESTS:2} # the number of concurrent requests
    

    (3)可采集信息:jvm运行相关信息,zipkin追踪日志等。

    receiver-register:
      default:
    receiver-trace:
      default:
        bufferPath: ${SW_RECEIVER_BUFFER_PATH:../trace-buffer/}  # Path to trace buffer files, suggest to use absolute path
        bufferOffsetMaxFileSize: ${SW_RECEIVER_BUFFER_OFFSET_MAX_FILE_SIZE:100} # Unit is MB
        bufferDataMaxFileSize: ${SW_RECEIVER_BUFFER_DATA_MAX_FILE_SIZE:500} # Unit is MB
        bufferFileCleanWhenRestart: ${SW_RECEIVER_BUFFER_FILE_CLEAN_WHEN_RESTART:false}
        sampleRate: ${SW_TRACE_SAMPLE_RATE:10000} # The sample rate precision is 1/10000. 10000 means 100% sample in default.
    receiver-jvm:
      default:
    #service-mesh:
    #  default:
    #    bufferPath: ${SW_SERVICE_MESH_BUFFER_PATH:../mesh-buffer/}  # Path to trace buffer files, suggest to use absolute path
    #    bufferOffsetMaxFileSize: ${SW_SERVICE_MESH_OFFSET_MAX_FILE_SIZE:100} # Unit is MB
    #    bufferDataMaxFileSize: ${SW_SERVICE_MESH_BUFFER_DATA_MAX_FILE_SIZE:500} # Unit is MB
    #    bufferFileCleanWhenRestart: ${SW_SERVICE_MESH_BUFFER_FILE_CLEAN_WHEN_RESTART:false}
    #istio-telemetry:
    #  default:
    #receiver_zipkin:
    #  default:
    #    host: ${SW_RECEIVER_ZIPKIN_HOST:0.0.0.0}
    #    port: ${SW_RECEIVER_ZIPKIN_PORT:9411}
    #    contextPath: ${SW_RECEIVER_ZIPKIN_CONTEXT_PATH:/}
    

    页面介绍

    访问地址:http://localhost:8080/

    1、首页:
    在这里插入图片描述
    2、调用关系
    在这里插入图片描述
    3、服务调用信息
    在这里插入图片描述
    4、追踪日志信息
    在这里插入图片描述

    Agent 使用示例

    Skywalking 采用 Java 探针技术(java agent 博客),对客户端应用程序没有任何代码侵入,使用起来简单方便,当然其具体实现就是需要针对不同的框架及服务提供探针插件。
    使用命令:

    java -javaagent:G:\github\incubator-skywalking\skywalking-agent\skywalking-agent.jar
    -Dskywalking.agent.service_name=test  -jar app.jar
    

    这样就可以完成对目前应用 app.jar 的监控

    Tomcat 监控

    Tomcat 7 修改tomcat/bin/catalina.sh,在首行加入如下信息

    CATALINA_OPTS="$CATALINA_OPTS -javaagent:/path/to/skywalking-agent/skywalking-agent.jar"; export CATALINA_OPTS
    

    Tomcat 8 修改tomcat/bin/catalina.sh,在首行加入如下信息

    set "CATALINA_OPTS=... -javaagent:E:\apache-tomcat-8.5.20\skywalking-agent\skywalking-agent.jar"
    

    相关代码编译调试运行请查看另一篇博客 skywalking 开发环境编译及联调

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  • skywalking01 - skywalking介绍 什么是skywalking 官网定义 SkyWalking is an Observability Analysis Platform and Application Performance Management system. Provide distributed tracing, service mesh ...

    skywalking01 - skywalking介绍

    什么是skywalking

    • 官网定义

    SkyWalking is an Observability Analysis Platform and Application Performance Management system.

    Provide distributed tracing, service mesh telemetry analysis, metric aggregation and visualization all-in-one solution.

    Java, .Net Core, PHP, NodeJS, Golang, LUA, C++ agents supported

    Istio + Envoy Service Mesh supported

    • 中文翻译如下:

    SkyWalking是一个可观测性分析平台(OAP,Observability Analysis Platform)和应用性能管理系统(APM, Application Performance Management )。

    提供分布式跟踪、服务网格遥测分析、度量聚合和可视化一体化解决方案。

    支持.java,.net core,PHP,NodeJS,Golang,LUA,C++代理支持

    支持Istio+Envoy Service Mesh

    架构

    • 架构图

      官网架构图

    1. 探针

      对应图中Tracing和Metric部分,从不同的语言/环境中埋点提供数据.

    2. OAP(Observability Analysis Platform)

      高度组件化的轻量级分析程序.

    3. 存储实现(Storage Implementors)

      为OAP提供持久化能力.

    4. UI

      通过Graph协议进行数据查询展现.

    设计原则

    1. 面向协议设计

      大类分1. 探针协议 2. 查询协议

    2. 模块化设计

      易于二次开发,可插拔组件

    3. 轻量化设计

      二线支撑系统,不承担主要业务功能.

    优势

    1. 支持传统分布式与云原生
    2. 易于维护
    3. 高性能
    4. 易于二次开发

    知识储备前提

    1. javaAgent

      java 1.5引入的新特性,让用户在JVM读入字节码,生成Class对象前有修改字节码的能力.这是实现无侵入式埋点的核心.

      推荐徐妈博客,讲解instrument机制.入门

    2. 远程调试

      在探针开发\遇到线上问题时必备技能.

    小结

    阅读<Apache SkyWalking 实战>开始入门.

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    现在最火的链路监控源码,skywalking,供有需要的小伙伴使用
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