SkyWalking分布式系统应用程序性能监控工具-上

概述

微服务系统监控三要素

现在系统基本都是微服务架构，对于复杂微服务链路调用如下问题如何解决？

• 一个请求经过了这些服务后其中出现了一个调用失败的问题，如何定位问题发生的地方？
• 如何计算每个节点访问流量？
• 流量波动的时候，增加哪些节点集群服务？

为了解决分布式应用、微服务系统面临的这些挑战，APM系统（Application Performance Management，即应用性能管理，简单来说就是应用监控）为之诞生，核心满足微服务系统监控的三要素如下：

• Logging ： 就是记录系统行为的离散事件，例如，服务在处理某个请求时打印的错误日志，我们可以将这些日志信息记录到 ElasticSearch 或是其他存储中，然后通过 Kibana 或是其他工具来分析这些日志了解服务的行为和状态。大多数情况下，日志记录的数据很分散，并且相互独立，比如错误日志、请求处理过程中关键步骤的日志等等
• Metrics ：是系统在一段时间内某一方面的某个度量，例如，电商系统在一分钟内的请求次数。我们常见的监控系统中记录的数据都属于这个范畴，例如 Promethus、Open-Falcon 等，这些监控系统最终给运维人员展示的是一张张二维的折线图。Metrics 是可以聚合的，例如，为电商系统中每个 HTTP 接口添加一个计数器，计算每个接口的 QPS，之后我们就可以通过简单的加和计算得到系统的总负载情况。
• Tracing ：即我们常说的分布式链路追踪。在微服务架构系统中一个请求会经过很多服务处理，调用链路会非常长，要确定中间哪个服务出现异常是非常麻烦的一件事。通过分布式链路追踪，运维人员就可以构建一个请求的视图，这个视图上展示了一个请求从进入系统开始到返回响应的整个流程。这样，就可以从中了解到所有服务的异常情况、网络调用，以及系统的性能瓶颈等。

OpenTracing

早在在 2010 年 4 月谷歌发表了一篇论文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems TracingInfrastructure》阐述分布式追踪的概念，OpenTracing用于分布式跟踪和上下文传播的一致的、表达的、提供了一个标准的与供应商无关的api框架，这意味着如果开发者想要尝试一种不同的分布式追踪系统，开发者只需要简单地修改Tracer配置即可，而不需要替换整个分布式追踪系统；OpenTracing API目前也支持众多语言。了解OpenTracing API可以有利于更好学习本篇的主角SkyWalking。

OpenTracing GitHub地址 https://github.com/opentracing

OpenTracing 官方地址 https://opentracing.io/

开源APM系统

目前市面上开源的APM系统主要有CAT、Zipkin、Pinpoint，大都是参考Google的Dapper实现的

• CAT： 是由国内美团点评开源的，基于Java语言开发，目前提供Java、C/C++、Node.js、Python、Go等语言的客户端，监控数据会全量统计，国内很多公司在用，例如美团点评、携程、拼多多等，CAT跟下边要介绍的Zipkin都需要在应用程序中埋点，对代码侵入性强，我们倾向于选择对代码无侵入的产品，所以淘汰了CAT
• Zipkin： 由Twitter公司开发并开源，Java语言实现，侵入性相对于CAT要低一点，需要对web.xml之类的配置文件做修改，但依然对代码有侵入，也没有选择
• Pinpoint： 一个韩国团队开源的产品，运用了字节码增强技术，只需要在启动时添加启动参数即可，对代码无侵入，目前支持Java和PHP语言，底层采用HBase来存储数据，探针收集的数据粒度非常细，但性能损耗大，因其出现的时间较长，完成度也很高，应用的公司较多。

SkyWalking介绍

Apache SkyWalking 官网地址 https://skywalking.apache.org/ 最新版本9.1.0

Apache SkyWalking 文档地址 https://skywalking.apache.org/docs/

Apache SkyWalking v9.1.0文档地址 https://skywalking.apache.org/docs/main/v9.1.0/readme/

Apache SkyWalking GitHub源码地址 https://github.com/apache/skywalking

Apache SkyWalking用于分布式系统的应用程序性能监控工具，特别为微服务、云本地和基于容器(Kubernetes)架构设计。Service Mesh和FaaS已就绪，内置服务网格和FaaS可观察性，收集和分析Istio + Envoy Service Mesh和OpenFunction作为FaaS平台的数据。

SkyWalking基本可以满足对于分布式系统APM的所有需要的功能，功能非常强大、性能表现优秀、对业务代码无侵入， 增长势头强劲，社区活跃，中文文档齐全，支持多语言探针， SkyWalking 支持Dubbo、gRPC、SOFARPC 等很多框架，包含了云原生架构下的分布式系统的监控、跟踪、诊断、日志记录功能，可以在浏览器上观察分布式系统应用程序发生的一切。

• 核心功能

  • 服务、服务实例、端点(URI)指标分析
  • 根本原因分析。在运行时上分析由进程内代理和ebpf分析器支持的代码。
  • 业务拓扑图分析
  • 服务实例和端点(URI)依赖关系分析
  • 服务和端点检测速度慢
  • 性能优化
  • 分布式跟踪和上下文传播
  • 数据库访问指标。检测慢速数据库访问语句(包括SQL语句)
  • 消息队列性能和消耗延迟监视
  • 浏览器性能监控
  • 基础设施(虚拟机、网络、磁盘等)监控
  • 跨指标、跟踪和日志的协作
  • 告警

• 特点

  • 多语言支持，符合技术栈的Agent包括net Core、PHP、NodeJS、Golang、LUA、Rust和c++代理，积极开发和维护。用于C、c++、Golang和Rust的eBPF分析器作为附加。
  • 为多种开源项目提供了插件，为 Tomcat、 HttpClient、Spring、RabbitMQ、MySQL 等常见基础设施和组件提供了自动探针。
  • 微内核 + 插件的架构，存储、集群管理、使用插件集合都可以进行自由选择。
  • 优秀的可视化效果。

基本概念

SkyWalking是一个开源的可观测平台的APM系统，用于收集、分析、聚合和可视化来自服务和云原生基础设施的数据。SkyWalking提供了一种简单的方式来维护分布式系统的清晰视图，甚至跨云。它是一个现代化的APM，专门为本地云、基于容器的分布式系统设计。

• 服务：表示一组/一组工作负载，它们为传入请求提供相同的行为，如一个微服务。在使用仪器代理或sdk时自定义服务名称。SkyWalking也可以使用你在Istio等平台中定义的名称。
• 服务实例：Service组中的每个工作负载都被称为一个实例，如运行某个微服务实例。
• 端点：服务中用于传入请求的路径，例如HTTP URI路径或gRPC服务类+方法签名。
• 进程：操作系统进程，在某些场景中，某个服务实例运行多个进程。

SkyWalking涵盖了所有3个可观察性领域，包括跟踪、指标和日志：

• 跟踪：SkyWalking原生数据格式，包括Zipkin v1和v2，以及Jaeger。
• 指标：SkyWalking集成了服务网格平台，如Istio、Envoy和Linkerd，将可观测性构建到数据平面或控制平面。此外，SkyWalking本机代理可以在度量模式下运行，这大大提高了性能。
• 日志记录：包括从磁盘或网络收集的日志。本机代理可以自动将跟踪上下文与日志绑定，或者使用skywalk通过文本内容绑定跟踪和日志。

架构

使用skywalk，用户可以了解服务和端点之间的拓扑关系，查看每个服务/服务实例/端点的指标，设置告警规则。SkyWalking逻辑上分为四个部分:探针、平台后端、存储和UI。

• Agent（探针）：探针收集数据并根据SkyWalking的要求对数据进行重新格式化(不同的探测器支持不同的来源)；Agent 运行在各个服务实例中，负责采集服务实例的 Trace 、Metrics 等数据，然后通过 gRPC 方式上报给 SkyWalking 后端。
• OAP：SkyWalking 的后端服务，支持数据聚合、分析和流处理，包括跟踪、指标和日志。
  • 接收 Agent 上报上来的 Trace、Metrics 等数据，交给 Analysis Core （涉及SkyWalking OAP 中的多个模块）进行流式分析，最终将分析得到的结果写入持久化存储中。
  • 响应 SkyWalking UI 界面发送来的查询请求，将前面持久化的数据查询出来，组成正确的响应结果返回给 UI 界面进行展示。
• 存储：SkyWalking数据可以选择存储在已实现的ElasticSearch, H2, MySQL, TiDB, InfluxDB的持久化系统，一般线上使用ElasticSearch 集群作为其后端存储。
• UI:可视化和管理SkyWalking 数据，前后端分离，该 UI 界面负责将用户的查询操作封装为 GraphQL 请求提交给 OAP 后端触发后续的查询操作，待拿到查询结果之后会在前端负责展示。

部署

下载

# 官网下载最新版本9.1.0
wget https://dlcdn.apache.org/skywalking/9.1.0/apache-skywalking-apm-9.1.0.tar.gz
# 接下文件
tar -xvf apache-skywalking-apm-9.1.0.tar.gz
# 进入目录
cd apache-skywalking-apm-bin/

部署ES

持久化存储我们选择ES，由于前面有两篇文章都讲过ES部署，一篇使用docker部署，一篇使用二进制文件部署，有兴趣可以前往去看。这里我们就直接使用

部署SkyWalking

SkyWalk部署很简单，部署方式有很多，官方提供二进制、Docker、K8S的部署指引，Docker和K8s部署详细可以查阅官网

# oap-server
docker run --name oap --restart always -d -e SW_STORAGE=elasticsearch -e SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES=elasticsearch:9200 apache/skywalking-oap-server:9.1.0
# UI
docker run --name oap --restart always -d -e SW_OAP_ADDRESS=http://oap:12800 apache/skywalking-ui:9.1.0

学习则选择二进制部署方式，默认配置可以直接运行，但使用的存储是H2内存数据库，重启后数据丢失，修改oap-server配置文件中存储模式即可， vi config/application.yml

SkyWalk的webapp也即是UI默认的8080端口，这里就不修改

# 启动
sh ./bin/startup.sh
# 启动后skywalking-oap-server会先判断是否有相应的表，没有则创建，创建的表也比较多，需要稍等一会，下面日志已经使用elasticsearch做持久化存储
2022-07-23 10:46:17,966 - org.apache.skywalking.oap.server.starter.config.ApplicationConfigLoader - 118 [main] INFO  [] - Provider=elasticsearch config=clusterNodes has been set as 192.168.5.52:9200

访问http://192.168.5.52:8080/ ，出现UI界面，当然9.x比8.x多出很多功能，包括服务网格、函数，可视化能力也是越来越强

Agent应用

下载

# 选择目前最新版本8.11.0
wget https://dlcdn.apache.org/skywalking/java-agent/8.11.0/apache-skywalking-java-agent-8.11.0.tgz
# 解压后skywalk-agent.jar在根目录下，agent.config在config目录下

说明

• Agent可用于JDK 8 - 17。
• 在config/agent.config service_name。可以是英文中的任何字符串。
• agent在config/agent.config backend_service。默认点为127.0.0.1:11800，仅适用于本地后端，如果是远程配置远程地址。
• 将-javaagent:/path/to/skywalk -package/agent/skywalk-agent.jar添加到JVM参数。并确保将它添加到-jar参数之前。

Agent包目录如下：

配置

使用前面的库存微服务和订单微服务模块，将agent.config 拷贝到两个项目的resources目录下

库存微服务修改agent.config下面两个配置

agent.service_name=${SW_AGENT_NAME:ecom-storage-service}

# Backend service addresses.
collector.backend_service=${SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES:192.168.5.52:11800}

启动jvm参数增加

-javaagent:F:\commoms\skywalking-agent\skywalking-agent.jar
-Dskywalking_config=F:\dev\simple-ecommerce\ecom-storage-service\src\main\resources\agent.config

订单微服务修改agent.config下面两个配置

agent.service_name=${SW_AGENT_NAME:ecom-order-service}

# Backend service addresses.
collector.backend_service=${SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES:192.168.5.52:11800}

启动jvm参数增加

-javaagent:F:\commoms\skywalking-agent\skywalking-agent.jar
-Dskywalking_config=F:\dev\simple-ecommerce\ecom-order-service\src\main\resources\agent.config

启动库存微服务和订单微服务，启动日志中加载agent.config和使用skywalk-agent.jar

访问订单接口，http://localhost:4070/order/create/1000/1001/2 ，访问库存接口http://localhost:4080/list ，在普通服务的Service 页面中查看到两个微服务

在Topology查看微服务之间拓扑关系，可以设置查询的深度

在跟Trace查看跟踪列表信息，选择查询条件，可以切换树结构、表格、统计

点进列表的记录后还可以查看到详细信息，包括使用那个组件都有，但识别不一定很准确

普通服务的Service 页面选择服务如订单服务，显示订单服务的各项概览信息，可切换到实例、断点、拓扑、追踪、性能分析、日志等功能页面

自定义SkyWalking链路追踪

如果想要对项目里的业务方法实现链路追踪，方便排查问题，做法如下，先引入依赖

        <dependency>
            <groupId>org.apache.skywalking</groupId>
            <artifactId>apm-toolkit-trace</artifactId>
            <version>8.11.0</version>
        </dependency>

然后在业务方法加上@Trace+@Tags注解，如果只需要一个Tag也可以直接@Trace+@Tag

    @Override
    @GlobalTransactional
    @Trace
    @Tags({@Tag(key = "order",value = "returnedObj"),
            @Tag(key = "param1", value = "arg[0]"),
            @Tag(key = "param2", value = "arg[1]")})
    public Order create(String userId, String commodityCode, int orderCount) {
        String xid = RootContext.getXID();
        log.info("order xid：{}",xid);
        storageFeignService.deduct(commodityCode,orderCount);
        // int i = 1/0;
        Order order = new Order();
        order.setUserId(userId);
        order.setCommodityCode(commodityCode);
        order.setCount(orderCount);
        order.setMoney(orderCount*10);
        orderMapper.insert(order);
        return order;
    }

重新启动库存和订单微服务，再次访问订单接口，http://localhost:4070/order/create/1000/1001/2

选择服务后再选择相应的功能页面

点击查询详细，这时候就可以查看业务方法的参数值和返回值信息

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