SkyWalking 服务端、客户端配置

基于 Docker 安装 ElasticSearch

基于 Docker 安装 ElasticSearch

• 在 为什么需要链路追踪 章节中介绍过 SkyWalking 存储方案有多种，官方推荐的方案是 ElasticSearch ，所以我们需要先安装 ElasticSearch
• docker-compose.yml

version: '3.3'
services:
  elasticsearch:
    image: wutang/elasticsearch-shanghai-zone:6.3.2
    container_name: elasticsearch
    restart: always
    ports:
      - 9200:9200
      - 9300:9300
    environment:
      cluster.name: elasticsearch

• 其中，9200 端口号为 SkyWalking 配置 ElasticSearch 所需端口号，cluster.name 为 SkyWalking 配置 ElasticSearch 集群的名称

测试是否启动成功

• 浏览器访问 http://elasticsearchIP:9200/ ，浏览器返回json信息即表示成功启动

下载并启动 SkyWalking

• 官方已经为我们准备好了编译过的服务端版本，下载地址 http://skywalking.apache.org/downloads/
• 这里我们需要下载 6.x releases 版本

配置 SkyWalking

• 下载完成后解压缩，进入 apache-skywalking-apm-incubating/config 目录并修改 application.yml 配置文件
  修改配置：
• 注释 H2 存储方案
• 启用 ElasticSearch 存储方案
• 修改 ElasticSearch 服务器地址

启动 SkyWalking

• 修改完配置后，进入 apache-skywalking-apm-incubating\bin 目录，运行 startup.bat 启动服务端
• 通过浏览器访问 http://localhost:8080 出现如下界面即表示启动成功，登录名:admin，密码:admin
  

SkyWalking 客户端配置

Java Agent 服务器探针

• 参考官网给出的帮助 Setup java agent，我们需要使用官方提供的探针为我们达到监控的目的，按照实际情况我们需要实现三种部署方式
• IDEA 部署探针
• Java 启动方式部署探针（我们是 Spring Boot 应用程序，需要使用 java -jar 的方式启动应用）
• Docker 启动方式部署探针（需要做到一次构建到处运行的持续集成效果，本章节暂不提供解决方案，到后面的实战环节再实现）

探针文件在 apache-skywalking-apm-incubating/agent 目录下

IDEA 部署探针

• 创建一个名为 hello-spring-cloud-external-skywalking 的目录，并将 agent 整个目录拷贝进来
• 修改项目的 VM 运行参数，点击菜单栏中的 Run -> EditConfigurations…，此处我们以 nacos-provider 项目为例，修改参数如下

-javaagent:D:\Workspace\Others\hello-spring-cloud-alibaba\hello-spring-cloud-external-skywalking\agent\skywalking-agent.jar
-Dskywalking.agent.service_name=nacos-provider
-Dskywalking.collector.backend_service=localhost:11800

• -javaagent：用于指定探针路径
• -Dskywalking.agent.service_name：用于重写 agent/config/agent.config 配置文件中的服务名
• -Dskywalking.collector.backend_service：用于重写 agent/config/agent.config 配置文件中的服务地址

Java 启动方式(后期使用)

java -javaagent:/path/to/skywalking-agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=nacos-provider -Dskywalking.collector.backend_service=localhost:11800 -jar yourApp.jar

测试监控

• 启动 nacos-provider 项目，通过观察日志可以发现，已经成功加载探针
  
• 访问之前写好的接口 http://localhost:8081/echo/hi 之后再刷新 SkyWalking Web UI，你会发现 Service 与 Endpoint 已经成功检测到了
  
  
  SkyWalking 链路追踪配置成功

SkyWalking Trace 监控

• SkyWalking 通过业务调用监控进行依赖分析，提供给我们了服务之间的服务调用拓扑关系、以及针对每个 Endpoint 的 Trace 记录。

调用链路监控

• 点击 Trace 菜单，进入追踪页

• 

• 点击 Trace ID 展开详细信息
  上图展示了一次正常的响应，总响应时间为 185ms 共有一个 Span（基本工作单元，表示一次完整的请求，包含响应，即请求并响应）

• Span /echo/{message} 说明如下：

• Duration：响应时间 185 毫秒

• component：组件类型为 SpringMVC

• url：请求地址

• http.method：请求类型

服务性能指标监控

• 点击 Service 菜单，进入服务性能指标监控页
  
  选择希望监控的服务
• Avg SLA： 服务可用性（主要是通过请求成功与失败次数来计算）
• CPM： 每分钟调用次数
• Avg Response Time： 平均响应时间

点击 More Server Details… 还可以查看详细信息

上图中展示了服务在一定时间范围内的相关数据，包括：

• 服务可用性指标 SLA
• 每分钟平均响应数
• 平均响应时间
• 服务进程 PID
• 服务所在物理机的 IP、Host、OS
• 运行时 CPU 使用率
• 运行时堆内存使用率
• 运行时非堆内存使用率
• GC 情况