微服务链路追踪组件Skywalking实战

微服务链路追踪组件Skywalking实战

skywalking版本: v9.1.0

对于一个大型的几十个、几百个微服务构成的微服务架构系统,通常会遇到下面一些问题,比如:

  1. 如何串联整个调用链路,快速定位问题?
  2. 如何理清各个微服务之间的依赖关系?
  3. 如何进行各个微服务接口的性能分折?
  4. 如何追踪整个业务流程的调用处理顺序?

微服务链路追踪组件Skywalking实战_第1张图片

全链路追踪:对请求源头到底层服务的调用链路中间的所有环节进行监控。

OpenTracing语义规范: https://github.com/opentracing/specification/blob/master/specification.md

链路追踪组件选型

  1. Zipkin是Twitter开源的调用链分析工具,目前基于springcloud sleuth得到了广泛的使用,特点是轻量,使用部署简单。
  2. Pinpoint是韩国人开源的基于字节码注入的调用链分析,以及应用监控分析工具。特点是支持多种插件,UI功能强大,接入端无代码侵入。
  3. SkyWalking是本土开源的基于字节码注入的调用链分析,以及应用监控分析工具。特点是支持多种插件,UI功能较强,接入端无代码侵入。目前已加入Apache孵化器。
  4. CAT是大众点评开源的基于编码和配置的调用链分析,应用监控分析,日志采集,监控报警等一系列的监控平台工具。

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探针性能对比

模拟了三种并发用户:500,750,1000。使用jmeter测试,每个线程发送30个请求,设置思考时间为10ms。使用的采样率为1,即100%,这边与生产可能有差别。pinpoint默认的采样率为20,即50%,通过设置agent的配置文件改为100%。zipkin默认也是1。组合起来,一共有12种。下面看下汇总表:

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从上表可以看出,在三种链路监控组件中,skywalking的探针对吞吐量的影响最小,zipkin的吞吐量居中。pinpoint的探针对吞吐量的影响较为明显,在500并发用户时,测试服务的吞吐量从1385降低到774,影响很大。然后再看下CPU和memory的影响,在内部服务器进行的压测,对CPU和memory的影响都差不多在10%之内。

1. skywalking是什么

skywalking是一个国产开源框架,2015年由吴晟开源 , 2017年加入Apache孵化器。skywalking是分布式系统的应用程序性能监视工具,专为微服务、云原生架构和基于容器(Docker、K8s、Mesos)架构而设计。SkyWalking 是观察性分析平台和应用性能管理系统,提供分布式追踪、服务网格遥测分析、度量聚合和可视化一体化解决方案。

官网:Apache SkyWalking

下载:Downloads | Apache SkyWalking

Github:GitHub - apache/skywalking: APM, Application Performance Monitoring System

文档:Welcome | Apache SkyWalking

中文文档: SkyWalking 文档中文版(社区提供)

版本: v9.1.0

采集数据——》传输数据——》存储数据——》分析数据——》监控报警

1.1 Skywalking主要功能特性

1、多种监控手段,可以通过语言探针和service mesh获得监控的数据;

2、支持多种语言自动探针,包括 Java,.NET Core 和 Node.JS;

3、轻量高效,无需大数据平台和大量的服务器资源;

4、模块化,UI、存储、集群管理都有多种机制可选;

5、支持告警;

6、优秀的可视化解决方案;

1.2 Skywalking整体架构

整个架构分成四部分:

  1. 上部分Agent :负责从应用中,收集链路信息,发送给 SkyWalking OAP 服务器;
  2. 下部分 SkyWalking OAP :负责接收Agent发送的Tracing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;
  3. 右部分Storage:Tracing数据存储,目前支持ES、MySQL、Sharding Sphere、TiDB、H2多种存储器,目前采用较多的是ES,主要考虑是SkyWalking开发团队自己的生产环境采用ES为主;
  4. 左部分SkyWalking UI:负责提供控制台,查看链路等等;

SkyWalking支持三种探针:

● Agent – 基于ByteBuddy字节码增强技术实现,通过jvm的agent参数加载,并在程序启动时拦截指定的方法来收集数据。

● SDK – 程序中显式调用SkyWalking提供的SDK来收集数据,对应用有侵入。

● Service Mesh – 通过Service mesh的网络代理来收集数据。

后端(Backend)

接受探针发送过来的数据,进行度量分析,调用链分析和存储。后端主要分为两部分:

● OAP(Observability Analysis Platform)- 进行度量分析和调用链分析的后端平台,并支持将数据存储到各种数据库中,如:ElasticSearch,MySQL,InfluxDB等。

● OAL(Observability Analysis Language)- 用来进行度量分析的DSL,类似于SQL,用于查询度量分析结果和警报。

界面(UI)

● RocketBot UI – SkyWalking 7.0.0 的默认web UI

● CLI – 命令行界面

这三个模块的交互流程:

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1.3 SkyWalking 环境搭建部署

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  1. skywalking agent和业务系统绑定在一起,负责收集各种监控数据
  2. Skywalking oapservice是负责处理监控数据的,比如接受skywalking agent的监控数据,并存储在数据库中;接受skywalking webapp的前端请求,从数据库查询数据,并返回数据给前端。Skywalking oapservice通常以集群的形式存在。
  3. skywalking webapp,前端界面,用于展示数据。
  4. 用于存储监控数据的数据库,比如mysql、elasticsearch等。

下载 SkyWalking

下载:Downloads | Apache SkyWalking

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  1. SkyWalking APM: v9.1.0
wget https://archive.apache.org/dist/skywalking/9.1.0/apache-skywalking-apm-9.1.0.tar.gz
  1. Java Agent: v8.11.0
wget https://archive.apache.org/dist/skywalking/java-agent/8.11.0/apache-skywalking-java-agent-8.11.0.tgz

目录结构

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搭建SkyWalking OAP 服务

1)先使用默认的H2数据库存储,不用修改配置

config/application.yml

2)启动脚本bin/startup.sh

日志信息存储在logs目录

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启动成功后会启动两个服务,一个是skywalking-oap-server,一个是skywalking-web-ui

skywalking-oap-server服务启动后会暴露11800 和 12800 两个端口,分别为收集监控数据的端口11800和接受前端请求的端口12800修改端口可以修改config/applicaiton.yml

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skywalking-web-ui服务会占用 8080 端口, 修改端口可以修改webapp/webapp.yml

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  1. server.port:SkyWalking UI服务端口,默认是8080
  2. spring.cloud.discovery.client.simple.instances.oap-service:SkyWalking OAP服务地址数组,SkyWalking UI界面的数据是通过请求SkyWalking OAP服务来获得;

访问:http://192.168.65.206:8080/

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SkyWalking中三个概念

  1. 服务(Service) :表示对请求提供相同行为的一系列或一组工作负载,在使用Agent时,可以定义服务的名字;
  2. 服务实例(Service Instance) :上述的一组工作负载中的每一个工作负载称为一个实例, 一个服务实例实际就是操作系统上的一个真实进程;
  3. 端点(Endpoint) :对于特定服务所接收的请求路径, 如HTTP的URI路径和gRPC服务的类名 + 方法签名;

2. SkyWalking快速开始

2.1 SkyWalking Agent追踪微服务

2.1.1 通过jar包方式接入

准备一个springboot程序,打成可执行jar包,写一个shell脚本,在启动项目的Shell脚本上,通过 -javaagent 参数进行配置SkyWalking Agent来追踪微服务;

startup.sh脚本:

#!/bin/sh
# SkyWalking Agent配置
export SW_AGENT_NAME=springboot-skywalking-demo #Agent名字,一般使用`spring.application.name`
export SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES=127.0.0.1:11800 #配置 Collector 地址。
export SW_AGENT_SPAN_LIMIT=2000 #配置链路的最大Span数量,默认为 300。
export JAVA_AGENT=-javaagent:/root/skywalking-agent/skywalking-agent.jar
java $JAVA_AGENT -jar springboot-skywalking-demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar #jar启动

等同于

java -javaagent:/root/skywalking-agent/skywalking-agent.jar 
-DSW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES=127.0.0.1:11800 
-DSW_AGENT_NAME=springboot-skywalking-demo -jar springboot-skywalking-demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar

参数名对应agent/config/agent.config配置文件中的属性。

属性对应的源码:org.apache.skywalking.apm.agent.core.conf.Config.java

# The service name in UI
agent.service_name=${SW_AGENT_NAME:Your_ApplicationName}
# Backend service addresses.
collector.backend_service=${SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES:127.0.0.1:11800}

我们也可以使用skywalking.+配置文件中的配置名作为系统配置项来进行覆盖。 javaagent参数配置方式优先级更高

-javaagent:/root/skywalking-agent/skywalking-agent.jar
-Dskywalking.agent.service_name=springboot-skywalking-demo
-Dskywalking.collector.backend_service=127.0.0.1:11800

测试: http://192.168.65.206:8000/user/list

2.1.2 在IDEA中使用Skywalking

在运行的程序配置jvm参数

-javaagent:D:\apache\apache-skywalking-java-agent-8.11.0\skywalking-agent\skywalking-agent.jar
-DSW_AGENT_NAME=springboot-skywalking-demo
-DSW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES=192.168.65.206:11800 

测试:http://localhost:8000/user/list

2.1.3 Skywalking跨多个微服务追踪

Skywalking跨多个微服务追踪,只需要每个微服务启动时添加javaagent参数即可。

启动微服务mall-gateway,mall-order,mall-user ,配置skywalking的jvm参数

测试:http://localhost:8888/user/findOrderByUserId/1

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注意:此处存在bug,追踪链路不显示gateway

解决方案:拷贝agent/optional-plugins目录下的gateway插件和webflux插件到agent/plugins目录

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查看调用链路

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2.2 Skywalking集成日志框架

https://skywalking.apache.org/docs/skywalking-java/latest/en/setup/service-agent/java-agent/application-toolkit-logback-1.x/

引入依赖



    org.apache.skywalking
    apm-toolkit-logback-1.x
    8.11.0

微服务添加logback-spring.xml文件,并配置 %tid 占位符




    
        
        
            
                %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%tid] [%thread] %-5level %logger{36} -%msg%n
            
        
    

    
    
        
    

测试http://localhost:8888/user/findOrderByUserId/1,查看调用日志

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Skywalking通过grpc上报日志 (需要v8.4.0以上)

gRPC报告程序可以将收集到的日志转发到SkyWalking OAP服务器上

logback-spring.xml中添加

 


    
        
            %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%tid] [%thread] %-5level %logger{36} -%msg%n
        
    

Skywalking UI效果

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2.3 Skywalking告警通知

skywalking告警的核心由一组规则驱动,这些规则定义在config/alarm-settings.yml文件中,告警规则的定义分为三部分:

  1. 告警规则:它们定义了应该如何触发度量警报,应该考虑什么条件;
  2. 网络钩子(Webhook}:当警告触发时,哪些服务终端需要被通知;
  3. gRPC钩子:远程gRPC方法的主机和端口,告警触发后调用;

为了方便,skywalking发行版中提供了默认的alarm-setting.yml文件,包括一些规则,每个规则有英文注释,可以根据注释得知每个规则的作用:

  1. 在最近10分钟的3分钟内服务平均响应时间超过1000ms
  2. 最近10分钟内,服务成功率在2分钟内低于80%
  3. 服务实例的响应时间在过去10分钟的2分钟内超过1000ms
  4. 数据库访问{name}的响应时间在过去10分钟的2分钟内超过1000ms

只要我们的服务请求符合alarm-setting.yml文件中的某一条规则就会触发告警。

比如service_resp_time_rule规则:

该规则表示服务{name}的响应时间在最近10分钟的3分钟内超过1000ms


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  1. metrics-name:度量名称,也是OAL脚本中的度量名。默认配置中可以用于告警的度量有:服务,实例,端点,服务关系,实例关系,端点关系。它只支持long,double和int类型。
  2. op:操作符。
  3. threshold:阈值。
  4. period:多久告警规则需要被检查一下。这是一个时间窗口,与后端部署环境时间相匹配。
  5. count:在一个周期窗口中,如果按op计算超过阈值的次数达到count,则发送告警
  6. silence-period:在时间N中触发报警后,在N -> N + silence-period这段时间内不告警。
  7. message:该规则触发时,发送的通知消息。

测试:编写接口,模拟慢查询

@RequestMapping("/info/{id}")
public User info(@PathVariable("id") Integer id){

    try {
        Thread.sleep(2000);
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }

    return userService.getById(id);
}

访问接口,过段时间会在skywalking控制界面出现了告警信息

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实现回调接口

@RequestMapping("/notify")
public String notify(@RequestBody Object obj){
    //TODO 告警信息,给技术负责人发短信,钉钉消息,邮件,微信通知等
    System.err.println(obj.toString());
    return "notify successfully";
}

在config/alarm-settings.yml中配置回调接口,并重启skywalking服务

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测试访问:http://localhost:8000/user/info/1,满足告警规则后,控制台输出告警信息

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

对接钉钉:

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Webhook回调通知

SkyWalking告警Webhook回调要求接收方是一个Web容器(比如tomcat服务),告警的消息会通过HTTP请求进行发送, 请求方法为POST, Content-Type为application/json, JSON格式基于ListAlarmMessage>的集合对象数据, 集合中的每个AlarmMessage包含以下信息:

  1. scopeId. 所有可用的Scope,参考:org.apache.skywalking.oap.server.core.source.DefaultScopeDefine;
  2. name. 目标 Scope 的实体名称;
  3. id0. Scope 实体的 ID;
  4. id1. 未使用;
  5. ruleName. 在 alarm-settings.yml 中配置的规则名;
  6. alarmMessage. 报警消息内容;
  7. startTime. 告警时间, 位于当前时间与 UTC 1970/1/1 之间;
[{
	scopeId = 2,
	scope = SERVICE_INSTANCE,
	name = 98e1839 a6fdf48b0aedb0ecabb8ea5f7 @192 .168 .233 .1 of springboot - skywalking - demo,
	id0 = c3ByaW5nYm9vdC1za3l3YWxraW5nLWRlbW8 = .1 _OThlMTgzOWE2ZmRmNDhiMGFlZGIwZWNhYmI4ZWE1ZjdAMTkyLjE2OC4yMzMuMQ == ,
	id1 = ,
	ruleName = service_instance_resp_time_rule,
	alarmMessage = Response time of service instance 98e1839 a6fdf48b0aedb0ecabb8ea5f7 @192 .168 .233 .1 of springboot - skywalking - demo is more than 1000 ms in 2 minutes of last 10 minutes,
	startTime = 1613913565462
}, {
	scopeId = 6,
	scope = ENDPOINT_RELATION,
	name = User in User to / user / info / {
		id
	} in springboot - skywalking - demo,
	id0 = VXNlcg == .0 _VXNlcg == ,
	id1 = c3ByaW5nYm9vdC1za3l3YWxraW5nLWRlbW8 = .1 _L3VzZXIvaW5mby97aWR9,
	ruleName = endpoint_relation_resp_time_rule,
	alarmMessage = Response time of endpoint relation User in User to / user / info / {
		id
	} in springboot - skywalking - demo is more than 1000 ms in 2 minutes of last 10 minutes,
	startTime = 1613913565462
}]

2.4 Skywalking持久化追踪数据

2.4.1 基于mysql持久化

1. 修改config目录下的application.yml,使用mysql作为持久化存储的仓库

修改mysql连接配置

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storage:
  #选择使用mysql   默认使用h2,不会持久化,重启skyWalking之前的数据会丢失
  selector: ${SW_STORAGE:mysql}
  #使用mysql作为持久化存储的仓库
  mysql:
    properties:
      #数据库连接地址  创建swtest数据库
      jdbcUrl: ${SW_JDBC_URL:"jdbc:mysql://1ocalhost:3306/swtest"}
      #用户名
      dataSource.user: ${SW_DATA_SOURCE_USER:root}
      #密码
      dataSource.password: ${SW_DATA_SOURCE_PASSWORD:root}

注意:需要添加mysql数据驱动包,因为在lib目录下是没有mysql数据驱动包的,所以修改完配置启动是会报错,启动失败的。

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3. 添加mysql数据驱动包到oap-libs目录下

4. 启动Skywalking

微服务链路追踪组件Skywalking实战_第24张图片

查看swtest数据库,可以看到生成了很多表。

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说明启动成功了,打开配置对应的地址http://192.168.65.206:8080/,可以看到skywalking的web界面。

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测试:重启skywalking,验证追踪数据会不会丢失

2.4.2 基于elasticsearch持久化

1.准备好elasticsearch环境(参考ES专题)

启动elasticsearch服务

bin/elasticsearch -d

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2.修改config/application.yml配置文件,指定存储使用ES,修改elasticsearch的连接配置

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3. 启动Skywalking服务

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启动时会向elasticsearch中创建大量的index索引用于持久化数据

启动应用程序,查看追踪数据是否已经持久化到elasticsearch的索引中,然后重启skywalking,验证追踪数据会不会丢失

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2.5 自定义SkyWalking链路追踪

如果我们希望对项目中的业务方法,实现链路追踪,方便我们排查问题,可以使用如下的代码

引入依赖



    org.apache.skywalking
    apm-toolkit-trace
    8.11.0

在业务方法中可以TraceContext获取到traceId

@RequestMapping("/list")
public List list(){

    //TraceContext可以绑定key-value
    TraceContext.putCorrelation("name", "fox");
    Optional op = TraceContext.getCorrelation("name");
    log.info("name = {} ", op.get());
    //获取追踪的traceId
    String traceId = TraceContext.traceId();
    log.info("traceId = {} ", traceId);

    return userService.list();
}

测试 http://localhost:8000/user/list

在Skywalking UI中查询tranceId

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2.5.1 @Trace将方法加入追踪链路

如果一个业务方法想在ui界面的追踪链路上显示出来,只需要在业务方法上加上@Trace注解即可

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测试:

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2.5.2 加入@Tags或@Tag

我们还可以为追踪链路增加其他额外的信息,比如记录参数和返回信息。实现方式:在方法上增加@Tag或者@Tags。

@Trace
@Tag(key = "list", value = "returnedObj")
public List list(){
    return userMapper.list();
}

@Trace
@Tags({@Tag(key = "param", value = "arg[0]"),
        @Tag(key = "user", value = "returnedObj")})
public User getById(Integer id){
    return userMapper.getById(id);
}

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微服务链路追踪组件Skywalking实战_第35张图片

2.6 Skywalking集群部署(oap服务高可用)

Skywalking集群是将skywalking oap作为一个服务注册到nacos上,只要skywalking oap服务没有全部宕机,保证有一个skywalking oap在运行,就能进行追踪。

搭建一个skywalking oap集群需要:

(1)至少一个Nacos(也可以是nacos集群)

(2)至少一个ElasticSearch(也可以是es集群)

(3)至少2个skywalking oap服务;

(4)至少1个UI(UI也可以集群多个,用Nginx代理统一入口)

1.修改config/application.yml文件

使用nacos作为注册中心

修改nacos配置

微服务链路追踪组件Skywalking实战_第36张图片

可以选择性修改监听端口

微服务链路追踪组件Skywalking实战_第37张图片

修改存储策略,使用elasticsearch作为storage

微服务链路追踪组件Skywalking实战_第38张图片

2. 配置ui服务webapp.yml文件的oap-service,写多个oap服务地址

微服务链路追踪组件Skywalking实战_第39张图片

3.启动微服务测试

指定微服务的jvm参数

-Dskywalking.collector.backend_service=ip1:11800,ip2:11800

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