Skywalking链路追踪

一、简介

1.1、APM系统

APM（Application Performance Monitoring）系统是一种用于监控和管理应用程序性能的工具。它可以帮助开发人员和运维团队实时监控应用程序的性能指标、识别潜在的性能问题，并提供性能优化建议。

APM系统可以帮助用户及时发现和解决应用程序的性能问题，提升用户体验和系统稳定性。它可以应用于各种类型的应用程序，包括Web应用、移动应用、微服务架构等。

1.2、SkyWalking 简介

SkyWalking是一个开源的应用性能监控（APM）系统，用于监控和管理分布式系统的性能。它提供了实时的性能指标、事务追踪、服务依赖分析等功能，帮助开发人员和运维团队快速定位和解决性能问题。

SkyWalking的核心功能包括：

1. 分布式追踪：SkyWalking可以追踪分布式系统中的请求流程，记录每个请求经过的服务和组件，以及请求在每个组件中的耗时情况。通过分析追踪数据，可以了解系统中各个组件之间的调用关系和性能瓶颈，帮助开发人员快速定位和解决问题。

2. 实时监控：SkyWalking提供实时的性能监控指标，包括各个服务的请求量、响应时间、错误率等。通过监控数据，可以及时发现系统的性能问题，并进行调优和优化。

3. 服务依赖分析：SkyWalking可以分析系统中各个服务之间的依赖关系，包括调用关系和数据流向。通过可视化的方式展示服务之间的依赖关系，可以帮助开发人员理解系统的架构和流程，从而更好地进行系统设计和优化。

4. 告警和报警：SkyWalking可以设置各种告警规则，当系统出现异常或性能下降时，可以及时发送告警通知。这样可以帮助运维人员快速响应和解决问题，保证系统的稳定性和可靠性。

5. 数据可视化：SkyWalking提供丰富的数据可视化功能，可以将监控数据以图表的形式展示，帮助用户更直观地了解系统的性能和运行情况。同时，还可以根据需求自定义仪表盘，将关键指标集中展示，方便用户监控和管理系统。

二、快速入门

2.1、下载、启动

前提：要有java环境

下载链接: https://skywalking.apache.org/downloads/

我这边使用9.3版本的apm项目

还要再下载 agent，skywalking apm是服务端，agent才是真正监控应用的探针。

这里是监控java服务，所以下载的是java agent，如果是前端可以下载 javaScript

还需要再下载elasticsearch，用于存储记录

下载链接: https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch

1、启动apm系统：

window直接进入apm项目里面bin目录下的startup.bat文件，linux 则执行 sh startup.sh

修改启动端口：进入webapp目录下，修改yml文件

启动后访问 http://localhost:8080

2、启动agent：

在我们自己的项目上，注意是我们自己开发的项目，不是skywalking的，在启动参数上加上配置：

指定到agent的jar包的位置

-javaagent:D:codetoolskywalking-agentskywalking-agent.jar
-Dskywalking.agent.service_name=skywalking-service
-Dskywalking.collector.backend_service=127.0.0.1:11800

-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

如我在idea上添加VM options配置

项目启动完毕，再次刷新http://localhost:8080/，apm项目，就可以看到服务注册进来了

微服务启动就是，每个服务也都写上那个配置即可，需要更换名称。

如果报下面错误，则可以将classpath更换成JAR manifest

2.2、界面认识

点击服务名称，可进入更详细的监控界面

1. 概览（Overview）：提供整体系统的概览信息，包括各个服务的调用量、成功率、延迟等指标的总览。

2. 实例（Instance）：查询和监控系统中的实例，可以查看每个实例的性能指标、调用情况等信息。

3. 端点（Endpoint）：查询和监控系统中的端点（API、方法等），可以查看每个端点的调用量、成功率、延迟等指标。

4. 拓扑（Topology）：展示系统中各个服务之间的调用关系和依赖关系，可以帮助理解系统的架构和调用流程。

5. 链路追踪（Trace）：查询和监控系统中的请求链路，可以查看每个请求的详细信息，包括调用链路、耗时、异常等。

6. 链路追踪分析（Trace Profiling）：对链路追踪数据进行分析和优化，可以查看每个请求的性能瓶颈、调用路径等信息。

7. eBPF Profiling：使用eBPF技术对系统进行性能分析和优化，可以查看系统的运行状态、资源使用情况等。

8. 日志（Log）：查询和监控系统的日志信息，可以查看系统的日志记录、异常信息等。

Topology 鼠标放上去即可看到每个链路的耗时。
Trace 可以追踪每个节点的信息和耗时
还有很多界面，大家自己点点，可以监控很多有用的信息

微服务使用，路由追踪，需要找到自己项目的gateway版本，在optional-plugins的两个jar包复制到plugins里面，在路由追踪才会显示网关

三、持久化存储

SkyWalking在默认配置下使用了内存存储（Memory Storage），这意味着数据存储在内存中，并且在重启SkyWalking服务后会丢失。这种配置适用于开发和测试环境，但不适合生产环境。

如果您希望在重启后保留数据，您可以配置SkyWalking使用持久化存储（Persistent Storage），例如使用Elasticsearch、MySQL等数据库作为存储后端。通过将数据存储在持久化存储中，即使在重启SkyWalking服务后，数据也能够得到保留。

我这边存储在Elasticsearch7.10.2，不演示es的下载启动，es启动会有两个默认端口，

验证es启动成功
更改skywalking-apm项目config下的application.yml，更换使用存储连接方式，如果使用mysql,需要将mysql数据库驱动包拷贝到 oap-libs 目录下才可以

重启下服务即可

四、告警通知

可以通过修改config文件夹下的alarm-settings.yml文件来配置告警通知。

配置规则：

1. metrics-name：要监控的指标名称，可以是系统预定义的指标名称，也可以是自定义的指标名称。
2. op：触发告警的条件操作符，可以是>（大于）、>=（大于等于）、<（小于）、<=（小于等于）等。
3. threshold：触发告警的阈值，当指标的值满足条件时，触发告警。
4. period：触发告警的时间窗口大小，单位为分钟。在这个时间窗口内，指标的值会被收集和计算。
5. count：触发告警的次数阈值，当指标的值在时间窗口内连续超过这个次数时，触发告警。
6. silence-period：告警的静默期，单位为分钟。在这个静默期内，如果指标的值再次触发告警，不会重复发送告警通知。
7. message：告警通知的消息内容，可以自定义告警通知的文本信息。

自带配置翻译：

# 示例告警规则
rules:
  # 服务响应时间告警规则
  service_resp_time_rule:
    metrics-name: service_resp_time
    op: ">"
    threshold: 1000
    period: 10
    count: 3
    silence-period: 5
    message: 服务 {name} 的响应时间在过去的10分钟内超过1000毫秒的次数达到3次。

  # 服务SLA告警规则
  service_sla_rule:
    metrics-name: service_sla
    op: "<"
    threshold: 8000
    period: 10
    count: 2
    silence-period: 3
    message: 服务 {name} 的成功率在过去的10分钟内低于80%的次数达到2次。

  # 服务响应时间百分位数告警规则
  service_resp_time_percentile_rule:
    metrics-name: service_percentile
    op: ">"
    threshold: 1000,1000,1000,1000,1000
    period: 10
    count: 3
    silence-period: 5
    message: 服务 {name} 的百分位数响应时间在过去的10分钟内超过1000毫秒的次数达到3次，其中包括p50 > 1000, p75 > 1000, p90 > 1000, p95 > 1000, p99 > 1000。

  # 服务实例响应时间告警规则
  service_instance_resp_time_rule:
    metrics-name: service_instance_resp_time
    op: ">"
    threshold: 1000
    period: 10
    count: 2
    silence-period: 5
    message: 服务实例 {name} 的响应时间在过去的10分钟内超过1000毫秒的次数达到2次。

  # 数据库访问响应时间告警规则
  database_access_resp_time_rule:
    metrics-name: database_access_resp_time
    threshold: 1000
    op: ">"
    period: 10
    count: 2
    message: 数据库访问 {name} 的响应时间在过去的10分钟内超过1000毫秒的次数达到2次。

  # 端点关系响应时间告警规则
  endpoint_relation_resp_time_rule:
    metrics-name: endpoint_relation_resp_time
    threshold: 1000
    op: ">"
    period: 10
    count: 2
    message: 端点关系 {name} 的响应时间在过去的10分钟内超过1000毫秒的次数达到2次。

webhooks:
  # 配置Webhooks的URL，告警的时候，可以调用下面的接口去告警
  - http://127.0.0.1/notify/
  - http://127.0.0.1/go-wechat/

自定义告警接口：

将下面的接口写在 webhooks下即可。

五、自定义追踪-细粒度追踪service方法

1、引入依赖：

   <dependency>
      <groupId>org.apache.skywalking</groupId>
      <artifactId>apm-toolkit-trace</artifactId>
      <version>${skywalking.version}</version>
   </dependency>

${skywalking.version} 和你当前使用的SkyWalking版本保持一致

2、注解配置

先在项目中引入依赖，然后再对应的方法上新增上注解。这里我们通过@Tag获取了name，address，token以及traceId参数。

@Trace
@Tags({@Tag(key = "name",value = "arg[0]"),
        @Tag(key = "token",value = "returnedObj.token"),
        @Tag(key = "address",value = "arg[1]"),
        @Tag(key = "traceId",value = "returnedObj.traceId")})
public User doSkyWalkingPluginsV2(String name, String address, int id){
    CachaUser cachaUser = new CachaUser();
    cachaUser.setName(name);
    cachaUser.setAddress(address);
    cachaUser.setId(id);
    String token = TokenUtils.getToken(cachaUser);
    User user = new User();
    user.setAge("18");
    user.setName(name);
    user.setToken(token);
    user.setTraceId(TraceContext.traceId());
    return user;
}

配置完成后，启动服务。通过postman远程调用服务，在skywalking服务页面可以看到，我们trace的doSkyWalkingPluginsV2方法也被收集到了，方法耗时也能一目了然。

点击方法查看详情，name，address，token以及traceId参数也都全部被统计收集上来了。

代码007普通

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