分布式链路追踪SkyWalking,国产框架照样好用

本篇文章介绍链路追踪的另外一种解决方案Skywalking,文章目录如下:

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什么是Skywalking?

skywalking是一个优秀的国产开源框架2015年由个人吴晟(华为开发者)开源 , 2017年加入Apache孵化器。短短两年就被Apache收入麾下,实力可见一斑。

skywalking支持dubbo,SpringCloud,SpringBoot集成,代码无侵入,通信方式采用GRPC,性能较好,实现方式是java探针,支持告警,支持JVM监控,支持全局调用统计等等,功能较完善。

Skywalking和Spring Cloud Sleuth+ZipKin如何选型?

Skywalking相比于zipkin还是有很大的优势的,如下:

  • skywalking采用字节码增强的技术实现代码无侵入,zipKin代码侵入性比较高
  • skywalking功能比较丰富,报表统计,UI界面更加人性化

个人建议:如果是新的架构,建议优先选择skywalking。

Skywalking架构是怎样的?

skywalking和zipkin一样,也分为服务端和客户端,服务端负责收集日志数据并且展示,架构如下:

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上述架构图中主要分为四个部分,如下:

  • 上面的Agent:负责收集日志数据,并且传递给中间的OAP服务器
  • 中间的OAP:负责接收 Agent 发送的 Tracing 和Metric的数据信息,然后进行分析(Analysis Core) ,存储到外部存储器( Storage ),最终提供查询( Query )功能。
  • 左面的UI:负责提供web控制台,查看链路,查看各种指标,性能等等。
  • 右面Storage:负责数据的存储,支持多种存储类型。

看了架构图之后,思路很清晰了,Agent负责收集日志传输数据,通过GRPC的方式传递给OAP进行分析并且存储到数据库中,最终通过UI界面将分析的统计报表、服务依赖、拓扑关系图展示出来。

服务端如何搭建?

skywalking同样是通过jar包方式启动,需要下载jar包,地址:Downloads | Apache SkyWalking

1、下载安装包

选择V8.7.0这个版本,如下图:

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以上只是陈某的选择,可以按照自己的需要选择其他版本

解压之后完整目录如下图:

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重要的目录结构分析如下:

  • agent:客户端需要指定的目录,其中有一个jar,就是负责和客户端整合收集日志
  • bin:服务端启动的脚本
  • config:一些配置文件的目录
  • logs:oap服务的日志目录
  • oap-libs:oap所需的依赖目录
  • webapp:UI服务的目录

2、配置修改

启动之前需要对配置文件做一些修改,修改如下:

1、/config/application.yml

这个是oap服务的配置文件,需要修改注册中心为nacos,如下图:

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配置①:修改默认注册中心选择nacos,这样就不用在启动参数中指定了。

配置②:修改nacos的相关配置,由于陈某是本地的,则不用改动,根据自己情况修改。

2、webapp/webapp.yml

这个是UI服务的配置文件,其中有一个server.port配置,是UI服务的端口,默认8080,陈某将其改成8888,避免端口冲突,如下图:

3、启动服务

启动命令在/bin目录下,这里需要启动两个服务,如下:

  • oap服务:对应的启动脚本oapService.bat,Linux下对应的后缀是sh
  • UI服务:对应的启动脚本webappService.bat,Linux下对应的后缀是sh

当然还有一个startup.bat启动文件,可以直接启动上述两个服务,我们可以直接使用这个脚本,直接双击,将会弹出两个窗口则表示启动成功,如下图:

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此时直接访问:http://localhost:8888/,直接进入UI端,如下图:

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客户端如何搭建?

客户端也就是单个微服务,由于Skywalking采用字节码增强技术,因此对于微服务无代码侵入,只要是普通的微服务即可,不需要引入什么依赖。

还是上一篇Spring Cloud Sleuth的三个服务,如下:

  • skywalking-product1001:商品微服务
  • skywalking-order1002:订单微服务
  • skywalking-gateway1003:网关微服务

源码:GZH:码猿技术专栏,回复关键词 9528获取!

案例源码结构目录如下图:

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想要传输数据必须借助skywalking提供的agent,只需要在启动参数指定即可,命令如下:

-javaagent:E:\springcloud\apache-skywalking-apm-es7-8.7.0\apache-skywalking-apm-bin-es7\agent\skywalking-agent.jar
-Dskywalking.agent.service_name=skywalking-product-service
-Dskywalking.collector.backend_service=127.0.0.1:11800

上述命令解析如下:

  • -javaagent:指定skywalking中的agent中的skywalking-agent.jar的路径
  • -Dskywalking.agent.service_name:指定在skywalking中的服务名称,一般是微服务的spring.application.name
  • -Dskywalking.collector.backend_service:指定oap服务绑定的地址,由于陈某这里是本地,并且oap服务默认的端口是11800,因此只需要配置为127.0.0.1:11800

上述参数可以在命令行通过java -jar xxx指定,在IDEA中操作如下图:

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上述三个微服务都需要配置skywalking的启动配置,配置成功后正常启动即可。

注意:agent的jar包路径不能包含中文,不能有空格,否则运行不成功。

成功启动后,直接通过网关访问:http://localhost:1003/order/get/12,返回如下信息:

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此时查看skywalking的UI端,可以看到三个服务已经监控成功了,如下图:

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服务之前的依赖关系也是可以很清楚的看到,如下图:

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请求链路的信息也是能够很清楚的看到,比如请求的url,执行时间、调用的服务,如下图:

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感觉怎样?是不是很高端,比zipkin的功能更加丰富。

数据如何持久化?

你会发现只要服务端重启之后,这些链路追踪数据将会丢失了,因为skywalking默认持久化的方式是存储在内存中。

当然这里也是可以通过插拔方式的替换掉存储中间件,企业中往往是使用ES存储,陈某这章介绍一下MySQL的方式存储,ES方式后面单独开一篇文章介绍。

1、修改配置文件

修改config/application.yml文件中的存储方式,总共需要修改两处地方。

  • 修改默认的存储方式为mysql,如下图:

  • 修改Mysql相关的信息,比如用户名、密码等,如下图:

2、添加MySQL的jdbc依赖

默认的oap中是没有jdbc驱动依赖,因此需要我们手动添加一下,只需要将驱动的jar放在oap-libs文件夹中,如下图:

好了,已经配置完成,启动服务端,在skywalking这个数据库中将会自动创建表,如下图:

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陈某这里就不再测试了,自己耍耍吧.......

日志监控如何做?

在skywalking的UI端有一个日志的模块,用于收集客户端的日志,默认是没有数据的,那么需要如何将日志数据传输到skywalking中呢?

日志框架的种类很多,比较出名的有log4j,logback,log4j2,陈某就以logback为例子介绍一下如何配置,官方文档如下:

  • log4j:Dependency the toolkit, such as using maven or gradle | Apache SkyWalking
  • log4j2:Dependency the toolkit, such as using maven or gradle | Apache SkyWalking
  • logback:logback plugin | Apache SkyWalking

1、添加依赖

根据官方文档,需要先添加依赖,如下:


   org.apache.skywalking
   apm-toolkit-logback-1.x
   ${project.release.version}

2、添加配置文件

新建一个logback-spring.xml放在resource目录下,配置如下图:

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以上配置全部都是拷贝官方文档的,对于日志配置有不理解的地方,可以看陈某之前的文章:Spring Boot第三弹,一文带你搞懂日志如何配置?

配置完成之后,启动服务,访问:http://localhost:1003/order/get/12。

控制台打印的日志如下图:

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可以看到已经打印出了traceId。

skywalking中的日志模块输出的日志如下图:

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日志已经传输到了skywalking中..............

注意:如果agentoap服务不在同一台服务器上,需要在/agent/config/agent.config配置文件末尾添加如下配置:

plugin.toolkit.log.grpc.reporter.server_host=${SW_GRPC_LOG_SERVER_HOST:10.10.10.1}
plugin.toolkit.log.grpc.reporter.server_port=${SW_GRPC_LOG_SERVER_PORT:11800}
plugin.toolkit.log.grpc.reporter.max_message_size=${SW_GRPC_LOG_MAX_MESSAGE_SIZE:10485760}
plugin.toolkit.log.grpc.reporter.upstream_timeout=${SW_GRPC_LOG_GRPC_UPSTREAM_TIMEOUT:30}

配置分析如下图:

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性能剖析如何做?

skywalking在性能剖析方面真的是非常强大,提供到基于堆栈的分析结果,能够让运维人员一眼定位到问题。

新建一个/order/list接口,如下:

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上述代码中休眠了2秒,看看如何在skywalking中定位这个问题。

在性能剖析模块->新建任务->选择服务、填写端点、监控时间,操作如下图:

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上图中选择了最大采样数为5,则直接访问5次:http://localhost:1003/order/list,然后选择这个任务将会出现监控到的数据,如下图:

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上图中可以看到 {GET}/order/list这个接口上耗费了2秒以上,因此选择这个接口点击分析,可以看到详细的堆栈信息,如下图:

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如何定位到睡眠2秒钟的那一行代码呢?直接往下翻,如下图:

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是不是很清楚了,在OrderController这个接口线程睡眠了两秒........

监控告警如何做?

对于服务的异常信息,比如接口有较长延迟,skywalking也做出了告警功能,如下图:

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skywalking中有一些默认的告警规则,如下:

  • 最近3分钟内服务的平均响应时间超过1秒
  • 最近2分钟服务成功率低于80%
  • 最近3分钟90%服务响应时间超过1秒
  • 最近2分钟内服务实例的平均响应时间超过1秒

当然除了以上四种,随着Skywalking不断迭代也会新增其他规则,这些规则的配置在config/alarm-settings.yml配置文件中,如下图:

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每个规则都由相同的属性组成,这些属性的含义如下图:

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如果想要调整默认的规则,比如监控返回的信息,监控的参数等等,只需要改动上述配置文件中的参数即可。

当然除了以上默认的几种规则,skywalking还适配了一些钩子(webhooks)。其实就是相当于一个回调,一旦触发了上述规则告警,skywalking则会调用配置的webhook,这样开发者就可以定制一些处理方法,比如发送邮件微信钉钉通知运维人员处理。

当然这个钩子也是有些规则的,如下:

  • POST请求
  • application/json 接收数据
  • 接收的参数必须是AlarmMessage中指定的参数。

注意:AlarmMessage这个类随着skywalking版本的迭代可能出现不同,一定要到对应版本源码中去找到这个类,拷贝其中的属性。这个类在源码的路径:org.apache.skywalking.oap.server.core.alarm,如下图:

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新建一个告警模块:skywalking-alarm1004,其中利用webhook定义一个接口,如下:

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接口定制完成后,只需要在config/alarm-settings.yml配置文件中添加这个钩子,如下图:

好了,这就已经配置完成了,测试也很简单,还是调用上面案例中的睡眠两秒的接口:http://localhost:1003/order/list,多调用几次,则会触发告警,控制台打印日志如下:

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总结

本篇文章介绍了链路追踪解决方案Skywalking,主要讲解了服务端搭建、客户端搭建、数据持久化、日志监控、性能剖析这几个知识点,每个知识点都非常重要。

原文地址:分布式链路追踪自从用了SkyWalking,睡得真香! - bucaichenmou - 博客园


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