一.概述 简介 skywalking是一个开放源码的,用于收集.分析,聚合,可视化来自于不同服务和本地基础服务的数据的可观察的平台,skywalking提供了一个简单的方法来让你对你的分布式系统甚至是跨云的服务有清晰的了解.它更像是一个现代的系统性能管理,特别为分布式系统而设计. 功能 skywalking提供了在很多不同的场景下用于观察和监控分布式系统的方式.首先,像传统的方法,skywalking为java,c#,Node.js等提供了自动探针代理.同时,它为Go,C++提供了手工探针.随着

pinpoint支持的模块 源码:https://github.com/naver/pinpoint技术概述:https://skyao.gitbooks.io/learning-pinpoint/content/design/technical_overview.html 官网上介绍的信息 当前最新版本是1.8.4 1.popint的安装 安装的时候,我们准备了两台虚拟机用于安装 两台虚拟机在安装的时候一定要将虚拟机的防火墙和selinux权限给关闭 安装之前先给两台虚拟机安装jdk,这里jd

Zipkin是SpringCloud官方推荐的一款分布式链路监控的组件,使用它我们可以得知每一个请求所经过的节点以及耗时等信息,并且它对代码无任何侵入,我们先来看一下Zipkin给我们提供的UI界面都是提供了哪些信息. zipkin首页为我们提供了对于调用链路的搜索查询及展示的功能 第二个选项卡里提供了历史数据的导入功能 第三个选项卡里展示了各个微服务之间的关系 我们再次回到首页,我们点开一个调用链路之后就会看到此次链路调用的详情 现在我们点开详情中的一个service,可以看到此次调用在这个微

一.监控的意义: 随着互联网普及的广度和深度,对于项目的监控显得格外重要:无论是web服务器进程.内存.cpu等资源监控,还是爬虫程序请求频率,状态码以及储存结果的监控,都需要一个及时的反馈机制. 二.监控过程: 背景介绍:通过固定的路径对日志进行采集,然后根据统计规定时间段的关键字段(LinkFailException)出现频率,在告警平台设置好特定的阈值,发送告警通知. 三.需要用的组件: 1.用filebeat 收集日志: 2.传给logstash解析: 3.最后进elasticsearc

目录 Zipkin 简介 Springboot 集成 Zipkin 安装启动 zipkin 版本说明 项目结构 工程端口分配 引入 Maven 依赖 配置文件.收集器的设置 编写 Controller 发送请求进行测试 Springboot 启动类 运行分析 核心概念 Zipkin 简介 Zipkin is a distributed tracing system. It helps gather timing data needed to troubleshoot latency proble

skywalking架构及简介 官网:https://github.com/apache/skywalking 简介 Java, .NET Core, NodeJS, PHP, and Python auto-instrument agents. Go and C++ SDKs. LUA agent especially for Nginx, OpenResty and Apache APISIX. Browser agent. Service Mesh Observability. Contr

导读 2018年十一当天,高德DAU突破一个亿,不断增长的日活带来喜悦的同时,也给支撑高德业务的技术人带来了挑战.如何保障系统的稳定性,如何保证系统能持续的为用户提供可靠的服务?是所有高德技术人面临的问题,也是需要大家一起解决的问题. 高德业务规模 支撑一亿DAU的高德服务是什么体量?可能每个人的答案都不相同,这里从基础设施的角度给大家做个简单的介绍,我们有数千个线上应用,分别部署在全国各地多个机房中的数万台机器上. 这张图是高德业务核心链路的架构,从图中可以看出高德业务具有相当高的复杂性.当然

该文章主要包括以下内容: skywalking的简介 skywalking的使用,支持多种调用中间件(httpclent,springmvc,dubbo,mysql等等) skywalking的traceId与日志组件(log4j,logback,elk等)的集成 skywalking告警模块使用 skywalking的原理 skywalking的限制 1.skywalking的简介: Overview: SkyWalking: an open source observability plat

背景 在美团的价值观中,以“客户为中心”被放在一个非常重要的位置,所以我们对服务出现故障越来越不能容忍.特别是目前公司业务正在高速增长阶段,每一次故障对公司来说都是一笔非常不小的损失.而整个IT基础设施非常复杂,包括网络.服务器.操作系统以及应用层面都可能出现问题.在这种背景下,我们必须对服务进行一次全方位的“体检”,从而来保障美团多个业务服务的稳定性,提供优质的用户服务体验.真正通过以下技术手段,来帮助大家吃的更好,生活更好: 验证峰值流量下服务的稳定性和伸缩性. 验证新上线功能的稳定性. 进

由于公司目前有200多微服务,微服务之间的调用关系错综复杂,调用关系人工维护基本不可能实现,需要调研一套全链路追踪方案,初步调研之后选取了skywalking和pinpoint进行对比; 选取skywalking和pinpoint对比的原因是:两者都使用探针(agent)技术进行信息采集,集成到项目内时不用修改业务代码,避免造成后期难以推进的问题; 以下是进行的一些维度的对比,主要从功能性需求和非功能性需求方面做参考: 功能性需求对比 skywalking pinpoint 备注支持协议 Jav

9月11日,在腾讯全球数字生态大会大数据专场上,腾讯云大数据产品副总经理雷小平重磅发布了全链路数据开发平台WeData,同时发布和升级了流计算服务.云数据仓库.ES.企业画像等6款核心产品,进一步优化和提升了腾讯云大数据的全托管能力,助力企业从基础设施层.场景开发层以及行业应用层快速构建一站式大数据平台能力. 「 借助WeData,企业数据开发门槛降低60%」 雷小平表示:"构建大数据开发平台是企业数字化转型的关键步骤,然而从数据集成到开发调度等涉及的模块众多,导致整个平台的维护和升级成本非常高

功能 AWS X-Ray 是一项服务,收集应用程序所请求的相关数据,并提供用于查看.筛选和获取数据洞察力的工具,以确定问题和发现优化的机会. 对于任何被跟踪的对您应用程序的请求,不仅可以查看请求和响应的详细信息,还可以查看应用程序对下游AWS 资源.微服务.数据库和 HTTP Web API 进行的调用的详细信息. 类似的全链路追踪监控系统还有: pinpoint zipkin skywalking 总结:X-Ray本质上是一个适用于AWS的分布式系统调用链追踪工具,我们选择X-Ray的原因是我

Mercury:唯品会全链路应用监控系统解决方案详解(含PPT) 原创: 姚捷 高可用架构 2016-08-08    

链路监控选型的一个比较:1.cat框架:需要对业务代码有较强的侵入性,对代码的侵入性很大,集成成本较高,风险较大:2.zipkin框架:仅支持spring cloud,不支持dubbo,功能及其简单,集成容易:所有基本cat和zipkin就被排除了,接下来重点看pinpoint和skywalking的对比: pinpoint和skywalking对代码都没有侵入性,使用java探针字节码增加技术,二者监控能力相当,二者最主要的一个区别在于底层数据库1.Pinpoint只支持HBase,且扩展代价

什么是Takin? Takin是基于Java的开源系统,可以在无业务代码侵入的情况下,嵌入到各个应用程序节点,实现生产环境的全链路性能测试,适用于复杂的微服务架构系统. Takin核心原理图 Takin有什么特点? Takin具备以下4个特点: (1)业务代码0侵入:在接入.采集和实现逻辑控制时,不需要修改任何业务代码:(2)链路治理:能够帮助业务和微服务架构分析业务链路,以技术方式获得功能视角的链路信息:(3)性能瓶颈定位:性能测试结果可以直接展现整个链路中存在性能瓶颈的微服务架构节点:(4)

当网关和服务在实施全链路分布式灰度发布和路由时候,我们需要一款追踪系统来监控网关和服务走的是哪个灰度组,哪个灰度版本,哪个灰度区域,甚至监控从Http Header头部全程传递的灰度规则和路由策略.这个功能意义在于: 不仅可以监控全链路中基本的调用信息,也可以监控额外的灰度信息,有助于我们判断灰度发布和路由是否执行准确,一旦有问题,也可以快速定位 可以监控流量何时切换到新版本,或者新的区域,或者新的机器上 可以监控灰度规则和路由策略是否配置准确 可以监控网关和服务灰度上下级树状关系 可以监控全链

当网关和服务在实施全链路分布式灰度发布和路由时候,我们需要一款追踪系统来监控网关和服务走的是哪个灰度组,哪个灰度版本,哪个灰度区域,甚至监控从Http Header头部全程传递的灰度规则和路由策略.这个功能意义在于: 不仅可以监控全链路中基本的调用信息,也可以监控额外的灰度信息,有助于我们判断灰度发布和路由是否执行准确,一旦有问题,也可以快速定位 可以监控流量何时切换到新版本,或者新的区域,或者新的机器上 可以监控灰度规则和路由策略是否配置准确 可以监控网关和服务灰度上下级树状关系 可以监控全链

本文转载自:微信公众号-数列科技<二十问全链路压测干货汇总(上)> 最近几年全链路压测无疑成为了一个热门话题,在各个技术峰会上都可以看到它的身影. 一些大型的互联网公司,比如阿里巴巴.京东.滴滴等,都已将全链路压测应用到了生产环境. 笔者曾有幸深度参与到阿里巴巴全链路压测体系的建设,以及与阿里内部其他技术团队.物流.社交电商.品牌企业等CTO或者CIO技术交流之后, 关于如何保障企业数字化过程中的性能稳定方面,有了一个共识:全链路压测是建立IT性能管理体系的抓手和必选项. 1.什么样的公司需要

背景 旁友,你的线上服务是不是偶尔来个超时,或者突然抖动一下,造成用户一堆反馈投诉.然后你费了九牛二虎之力,查了一圈圈代码和日志才总算定位到问题原因了.或者公司内部有链路追踪系统,虽然可以很轻松地通过监控判断问题出现的原因,但是对其中的逻辑完全摸不着头脑.只能上网搜索一番. 旁友,skywalking分布式链路追踪框架了解一下. 有的旁友会有疑惑,我的Spring Boot 就是一个单体应用么,不需要链路追踪?有问题直接翻日志就行了,但是即使是一个 Spring Boot 单体应用,也会和以下服

摘要:全链路压测是应对电商大促容量规划最有效的手段,如何有效进行容量规划是其中的架构关键问题.京东在全链路压测方面做过多年尝试,本文转载京东商城基础平台技术专家文章,介绍其最新的自动化压测 ForceBot 体系. ForceBot愿景 1.诞生背景 伴随着京东业务的不断扩张,研发体系的系统也随之增加,各核心系统环环相扣,尤其是强依赖系统,上下游关系等紧密结合,其中一个系统出现瓶颈问题,会影响整个系统链路的处理性能,直接影响用户购物体验. 往年的 618.双 11 大促备战至少提前 3 个月时间