最牛逼的性能监控系统!集强大功能于一身

SkyWalking 是一个应用性能监控系统,特别为微服务、云原生和基于容器(Docker, Kubernetes, Mesos)体系结构而设计。除了应用指标监控以外,它还能对分布式调用链路进行追踪。类似功能的组件还有:Zipkin、Pinpoint、CAT等。

上几张图,看看效果,然后再一步一步搭建并使用:

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概念与架构

SkyWalking 是一个开源监控平台,用于从服务和云原生基础设施收集、分析、聚合和可视化数据。SkyWalking提供了一种简单的方法来维护分布式系统的清晰视图,甚至可以跨云查看。它是一种现代APM,专门为云原生、基于容器的分布式系统设计。

SkyWalking 从三个维度对应用进行监视:service(服务), service instance(实例), endpoint(端点)

服务和实例就不多说了,端点是服务中的某个路径或者说URI

SkyWalking allows users to understand the topology relationship between Services and Endpoints, to view the metrics of every Service/Service Instance/Endpoint and to set alarm rules.

SkyWalking允许用户了解服务和端点之间的拓扑关系,查看每个服务/服务实例/端点的度量,并设置警报规则。

架构

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SkyWalking逻辑上分为四个部分:Probes(探针), Platform backend(平台后端), Storage(存储), UI。

这个结构就很清晰了,探针就是Agent负责采集数据并上报给服务端,服务端对数据进行处理和存储,UI负责展示。

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下载与安装

SkyWalking有两中版本,ES版本和非ES版。如果我们决定采用ElasticSearch作为存储,那么就下载es版本。

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  • agent目录将来要拷贝到各服务所在机器上用作探针
  • bin目录是服务启动脚本
  • config目录是配置文件
  • oap-libs目录是oap服务运行所需的jar包
  • webapp目录是web服务运行所需的jar包

接下来,要选择存储了,支持的存储有:

  • H2
  • ElasticSearch 6, 7
  • MySQL
  • TiDB
  • InfluxDB

作为监控系统,首先排除H2和MySQL,这里推荐InfluxDB,它本身就是时序数据库,非常适合这种场景

但是InfluxDB我不是很熟悉,所以这里先用ElasticSearch7

https://github.com/apache/sky...

安装ElasticSearch

https://www.elastic.co/guide/...

# 启动
./bin/elasticsearch -d -p pid
# 停止
pkill -F pid

ElasticSearch7.x需要Java 11以上的版本,但是如果你设置了环境变量JAVA_HOME的话,它会用你自己的Java版本

通常,启动过程中会报以下三个错误:

[1]: max file descriptors [4096] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65535]
[2]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]
[3]: the default discovery settings are unsuitable for production use; at least one of [discovery.seed_hosts, discovery.seed_providers, cluster.initial_master_nodes] must be configured

解决方法:在 /etc/security/limits.conf 文件中追加以下内容:

* soft nofile 65536
* hard nofile 65536
* soft nproc  4096
* hard nproc  4096

可通过以下四个命令查看修改结果:

ulimit -Hn
ulimit -Sn
ulimit -Hu
ulimit -Su

修改 /etc/sysctl.conf 文件,追加以下内容:

vm.max_map_count=262144

修改es配置文件 elasticsearch.yml 取消注释,保留一个节点

cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]

为了能够ip:port方式访问,还需修改网络配置

network.host: 0.0.0.0

修改完是这样的:

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至此,ElasticSearch算是启动成功了,一个节点还不够,这里用三个节点搭建一个集群

  • 192.168.100.14 config/elasticsearch.yml
cluster.name: my-monitor
node.name: node-1
network.host: 192.168.100.14
http.port: 9200
discovery.seed_hosts: ["192.168.100.14:9300", "192.168.100.15:9300", "192.168.100.19:9300"]
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]
192.168.100.15  config/elasticsearch.yml

cluster.name: my-monitor
node.name: node-2
network.host: 192.168.100.15
http.port: 9200
discovery.seed_hosts: ["192.168.100.14:9300", "192.168.100.15:9300", "192.168.100.19:9300"]
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]
192.168.100.19  config/elasticsearch.yml

cluster.name: my-monitor
node.name: node-3
network.host: 192.168.100.19
http.port: 9200
discovery.seed_hosts: ["192.168.100.14:9300", "192.168.100.15:9300", "192.168.100.19:9300"]
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]

同时,建议修改三个节点config/jvm.options

-Xms2g
-Xmx2g

依次启动三个节点

pkill -F pid
./bin/elasticsearch -d -p pid

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接下来,修改skywalking下config/application.yml 中配置es地址即可

storage:
  selector: ${SW_STORAGE:elasticsearch7}
  elasticsearch7:
    nameSpace: ${SW_NAMESPACE:""}
    clusterNodes: ${SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES:192.168.100.14:9200,192.168.100.15:9200,192.168.100.19:9200}

安装Agent

https://github.com/apache/sky...
将agent目录拷贝至各服务所在的机器上

scp -r ./agent [email protected]:~/

这里,我将它拷贝至各个服务目录下

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plugins是探针用到各种插件,SkyWalking插件都是即插即用的,可以把optional-plugins中的插件放到plugins中,修改 agent/config/agent.config 配置文件,也可以通过命令行参数指定。

主要是配置服务名称和后端服务地址

agent.service_name=${SW_AGENT_NAME:user-center}
collector.backend_service=${SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES:192.168.100.17:11800}

当然,也可以通过环境变量或系统属性的方式来设置,例如:

export SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES=127.0.0.1:11800

最后,在服务启动的时候用命令行参数 -javaagent 来指定探针

java -javaagent:/path/to/skywalking-agent/skywalking-agent.jar -jar yourApp.jar

例如:

java -javaagent:./agent/skywalking-agent.jar -Dspring.profiles.active=dev -Xms512m -Xmx1024m -jar demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar

启动服务

修改 webapp/webapp.yml 文件,更改端口号及后端服务地址

server:
  port: 9000

collector:
  path: /graphql
  ribbon:
    ReadTimeout: 10000
    # Point to all backend's restHost:restPort, split by ,
    listOfServers: 127.0.0.1:12800

启动服务

bin/startup.sh

或者分别依次启动

bin/oapService.sh
bin/webappService.sh

查看logs目录下的日志文件,看是否启动成功,浏览器访问 http://127.0.0.1:9000

告警

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编辑 alarm-settings.yml 设置告警规则和通知

https://github.com/apache/skywalking/blob/v8.2.0/docs/en/setup/backend/backend-alarm.md

重点说下告警通知

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为了使用钉钉机器人通知,接下来,新建一个项目



    4.0.0
    
        org.springframework.boot
        spring-boot-starter-parent
        2.4.0
         
    
    com.wt.monitor
    skywalking-alarm
    1.0.0-SNAPSHOT
    skywalking-alarm

    
        1.8
    

    
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-web
        

        
            com.aliyun
            alibaba-dingtalk-service-sdk
            1.0.1
        

        
            commons-codec
            commons-codec
            1.15
        

        
            com.alibaba
            fastjson
            1.2.75
        

        
            org.projectlombok
            lombok
            true
        
    

    
        
            
                org.springframework.boot
                spring-boot-maven-plugin
            
        
    

可选依赖(不建议引入)

org.apache.skywalking
    server-core
    8.2.0

定义告警消息实体类

package com.wt.monitor.skywalking.alarm.domain;

import lombok.Data;

import java.io.Serializable;

/**
 * @author ChengJianSheng
 * @date 2020/12/1
 */
@Data
public class AlarmMessageDTO implements Serializable {

    private int scopeId;

    private String scope;

    /**
     * Target scope entity name
     */
    private String name;

    private String id0;

    private String id1;

    private String ruleName;

    /**
     * Alarm text message
     */
    private String alarmMessage;

    /**
     * Alarm time measured in milliseconds
     */
    private long startTime;

}

发送钉钉机器人消息

package com.wt.monitor.skywalking.alarm.service;

import com.dingtalk.api.DefaultDingTalkClient;
import com.dingtalk.api.DingTalkClient;
import com.dingtalk.api.request.OapiRobotSendRequest;
import com.taobao.api.ApiException;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.codec.binary.Base64;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Service;

import javax.crypto.Mac;
import javax.crypto.spec.SecretKeySpec;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
import java.net.URLEncoder;
import java.security.InvalidKeyException;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;

/**
 * https://ding-doc.dingtalk.com/doc#/serverapi2/qf2nxq
 * @author ChengJianSheng
 * @data 2020/12/1
 */
@Slf4j
@Service
public class DingTalkAlarmService {

    @Value("${dingtalk.webhook}")
    private String webhook;
    @Value("${dingtalk.secret}")
    private String secret;

    public void sendMessage(String content) {
        try {
            Long timestamp = System.currentTimeMillis();
            String stringToSign = timestamp + "\n" + secret;
            Mac mac = Mac.getInstance("HmacSHA256");
            mac.init(new SecretKeySpec(secret.getBytes("UTF-8"), "HmacSHA256"));
            byte[] signData = mac.doFinal(stringToSign.getBytes("UTF-8"));
            String sign = URLEncoder.encode(new String(Base64.encodeBase64(signData)),"UTF-8");

            String serverUrl = webhook + "×tamp=" + timestamp + "&sign=" + sign;
            DingTalkClient client = new DefaultDingTalkClient(serverUrl);
            OapiRobotSendRequest request = new OapiRobotSendRequest();
            request.setMsgtype("text");
            OapiRobotSendRequest.Text text = new OapiRobotSendRequest.Text();
            text.setContent(content);
            request.setText(text);

            client.execute(request);
        } catch (ApiException e) {
            e.printStackTrace();
            log.error(e.getMessage(), e);
        } catch (NoSuchAlgorithmException e) {
            e.printStackTrace();
            log.error(e.getMessage(), e);
        } catch (UnsupportedEncodingException e) {
            e.printStackTrace();
            log.error(e.getMessage(), e);
        } catch (InvalidKeyException e) {
            e.printStackTrace();
            log.error(e.getMessage(), e);
        }
    }
}

AlarmController.java

package com.wt.monitor.skywalking.alarm.controller;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.wt.monitor.skywalking.alarm.domain.AlarmMessageDTO;
import com.wt.monitor.skywalking.alarm.service.DingTalkAlarmService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.text.MessageFormat;
import java.util.List;

/**
 * @author ChengJianSheng
 * @date 2020/12/1
 */
@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/skywalking")
public class AlarmController {

    @Autowired
    private DingTalkAlarmService dingTalkAlarmService;

    @PostMapping("/alarm")
    public void alarm(@RequestBody List alarmMessageDTOList) {
       log.info("收到告警信息: {}", JSON.toJSONString(alarmMessageDTOList));
       if (null != alarmMessageDTOList) {
           alarmMessageDTOList.forEach(e->dingTalkAlarmService.sendMessage(MessageFormat.format("-----来自SkyWalking的告警-----\n【名称】: {0}\n【消息】: {1}\n", e.getName(), e.getAlarmMessage())));
       }
    }
}

最牛逼的性能监控系统!集强大功能于一身_第17张图片

作者:废物大师兄
原文:https://www.cnblogs.com/cjsbl...

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