skywalking监控mysql_使用skywalking做分布式系统链路监控
版本：skywalking：6.0.0-GA
elasticsearch：6.5.4
rocketbot：最新(master分支)2019.04.12
skywalking 可以使用 H2、elasticsearch、MySql做为数据存储，推荐使用 elasticsearch
网上有相关的 docker-compose (参考)，但是只有 5.0.0 版本的
安装 elasticsearch
本次安装的版本：6.5.4(单机部署)，使用 docker 安装
skywalking 6.0.0-GA 支持 6.x 版本以上 elasticsearch(用过 5.x 版本，安装失败，未使用 7.x 版本)1
2docker pull elasticsearch:6.5.4
docker run -p 9200:9200 -p 9300:9300 -v esdata:/usr/share/elasticsearch/data -d --name es 93109ce1d590
docker images：1elasticsearch 6.5.4 93109ce1d590 3 months ago 774MB
设置阿里镜像，不然很慢
安装 skywalking
skywalking 使用本地单机方式安装
下载
传至服务器并解压：1tar -zxvf apache-skywalking-apm-incubating-6.0.0-GA.tar.gz
配置
配置 ./config/application.yml
设置地址信息和TTL信息：1
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17core:
default:
restHost: 0.0.0.0
restPort: 12800
restContextPath: /
gRPCHost: 192.168.173.113
gRPCPort: 11800
downsampling:
- Hour
- Day
- Month
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
使用 elasticsearch 做为 storage，注释掉默认的 H2 配置1
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19storage:
# 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
# Execute the bulk every 2000 requests
bulkActions: ${SW_STORAGE_ES_BULK_ACTIONS:2000}
# flush the bulk every 20mb
bulkSize: ${SW_STORAGE_ES_BULK_SIZE:20}
# flush the bulk every 10 seconds whatever the number of requests
flushInterval: ${SW_STORAGE_ES_FLUSH_INTERVAL:10}
# the number of concurrent requests
concurrentRequests: ${SW_STORAGE_ES_CONCURRENT_REQUESTS:2}
相关告警规则设置：./config/alarm-settings.yml
启动
在 ./bin 目录下，有相关的启动脚本，主要的是：startup.sh 启动 server 和 UI
oapService.sh 单独启动 server
webappService.sh 单独启动UI
Agent
将 /agent 目录 copy 至需要监控服务的服务器，目录结构：activations
config：配置
logs：日志
optional-plugins：可选插件
plugins：启用的插件
skywalking-agent.jar：执行jar文件
配置
配置文件：./config/agent.config1
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6# 配置应用的名称 The service name in UI
agent.service_name=${SW_AGENT_NAME:Your_ApplicationName}
# 配置server collector地址
collector.backend_service=${SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES:192.168.173.113:11800}
# 日志级别
logging.level=${SW_LOGGING_LEVEL:DEBUG}
启动
这里使用的是用 jar 启动的方式(tomcat war启动的方式见官方文档)
在 java -jar 中增加 skywalking agent 参数(必须在 -jar 前面):1java -javaagent:/home/wl/skywalking-agent/skywalking-agent.jar -DSW_AGENT_NAME=xxx -jar xxx.jar
安装 Rocketbot
由于 skywalking 自带的UI不是特别友好，这里选择使用 Rocketbot
这里使用的是 docker 安装的方式，按照 GitHub 的教程安装即可(此次安装由于 Rocketbot 的 shell 脚本问题，搞的久了点)
按照步骤：1
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4npm install
npm run build
docker build -t rocketbot .
docker run -p 8080:80 -d -e SKYWALKING_URL=192.168.173.113:12800 rocketbot
注意：在 docker run 的时候，由于 rockerbot 容器中没有 skywalking，指定的 SKYWALKING_URL 必须是ip地址
相关参考