skywalking 6.4 分布式链路跟踪 使用笔记

原创
2019/09/26 16:34
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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):

http://localhost:8080

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。

https://my.oschina.net/u/437309/blog/1920725

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