skywalking 简单操作文档

本文介绍: 框架支持接入skywalking 作为链路监控，同时对于服务器资源不足的客户，也可以生成自定义的traceId（当然这种自定义的模块除了能把日志串联起来，其他功能是没有的）实例监控可以监控到具体的实例，也可以看到JVM占用的情况，当请求变慢等特殊情况出现时，可以通过分析实例JVM数据，辅助定位问题原因。Skywalkin g的管理页面主要用于监控整个系统的状态，当出现问题时，可以快速的了解系统当前的情况，问题可能的原因。链路监控处可以看到请求的具体耗时，请求的整体链路，可以快速帮助我们定位问题。

1.1. 基础概念

1.1.1. 概述

SkyWalkin g是 apache基金会下面的一个开源 APM项目，为微服务架构和云原生架构系统设计。它通过探针自动收集所需的指标，并进行分布式追踪。通过这些调用链路以及指标，Skywalking APM会感知应用间关系和服务间关系，并进行相应的指标统计。Skywalking支持链路追踪和监控应用组件基本涵盖主流框架和容器，如国产 RPC Dubbo和 motan等，国际化的 spring boot，spring cloud。

下面是 Skywalking的几大特点：多语言自动探针，Jav a，.NET Core和 Node.JS。多种监控手段，语言探针和 service m esh。轻量高效。不需要额外搭建大数据平台。模块化架构。UI、存储、集群管理多种机制可选。支持告警。优秀的可视化效果。

Skywalking 提供 Tracing（跟踪）和 Metrics（指标）数据的获取和聚合。Metric的特点是，它是可累加的：他们具有原子性，每个都是一个逻辑计量单元，或者一个时间段内的柱状图。例如：队列的当前深度可以被定义为一个计量单元，在写入或读取时被更新统计；输入 HTTP请求的数量可以被定义为一个计数器，用于简单累加；请求的执行时间可以被定义为一个柱状图，在指定时间片上更新和统计汇总。Tra cing的大特点就是，它在单次请求的范围内，处理信息。任何的数据、元数据信息都被绑定到系统中的单个事务上。例如：一次调用远程服务的 RPC执行过程；一次实际的 SQL查询语句；一次 HTTP请求的业务性 ID。总结，Metric主要用来进行数据的统计，比如 HTTP请求数的计算。Tra cing主要包含了某一次请求的链路数据。

1.1.2. 优势

Skywalking相比较其他的分布式链路监控工具，具有以下特点：社区相当活跃。Skywalking已经进入 apache孵化，目前的 start数已经超过 11K，新版本6.5.0已经发布。开发者是国人，可以直接和项目发起人交流进行问题的解决。Skywalking支持 Java，.NET Core和 Node.JS语言。相对于其他平台：比如 Pinpoint支持Java和PHP,具有较大的优势。探针无倾入性。对比 CAT具有倾入性的探针，优势较大。不修改原有项目一行代码就可以进行集成。探针性能优秀。有网友对 Pinpoint和 Skywalking进行过测试，由于 Pinpoint 收集的数据过多，所以对性能损耗较大，而 Skywalking探针性能十分出色。支持组件较多。特别是对 Rpc 框架的支持，这是其他框架所不具备的。Skywalking对 Dubbo、gRpc等有原生的支持，甚至连小众的 motan和 sofar pc都支持。

1.1.3. 主要概念

使用如下案例来进行 Skywalking主要概念的介绍，Skywalking主要概念包含：

服务（service）
端点（endpoint）
实例（instance）

上图中，我们编写了用户服务，这是一个 web 项目，在生产中部署了两个节点：192.168.1.100和192.168.1.101。用户服务就是 Skywalking的服务(Service)，用户服务其实就是一个独立的应用(Application)，在 6.0之后的 Skywalking将应用更名为服务(Service)。用户服务对外提供的 HTTP接口/usr/queryAll就是一个端点，端点就是对外提供的接口。192.168.1.100和 192.168.1.101这两个相同服务部署的节点就是实例，实例指同一服务可以部署多个。