OAL 基础知识 基本介绍 OAL(Observability Analysis Language) 是一门用来分析流式数据的语言. 因为 OAL 聚焦于度量 Service . Service Instance 和 Endpoint 的指标,所以它学习和使用起来非常简单. OAL 基于 altlr 与 javassist 将 oal 脚本转化为动态生成的类文件. 自从 6.3 版本后, OAL 引擎内置在 OAP 服务器中,可以看做 oal-rt(OAL Runtime) . OAL 脚本位置

OAL简介 在流模式(Streaming mode)下,SkyWalking 提供了 观测分析语言(Observability Analysis Language,OAL) 来分析流入的数据. OAL 聚焦于服务,服务实例以及端点的度量指标,因此 OAL 非常易于学习和使用. 6.3版本以后,OAL引擎嵌入在OAP服务器运行时中,称为oal-rt(OAL运行时). OAL脚本现在位于/config文件夹,用户可以简单地改变和重新启动服务器,使其有效. 但是,OAL脚本仍然是编译语言,OAL运行时

OAL 解释器实现 OAL 解释器是基于 Antlr4 实现的,我们先来了解下 Antlr4 Antlr4 基本介绍 Antlr4 使用案例 参考Antlr4的使用简介这篇文章,我们实现了一个简单的案例:antlr案例:简单的计算器,下面来讲讲这个案例. 首先,装好ANTLR v4(IDEA插件)插件,这个之后验证语法树的时候会用到. 在 pom.xml 中配置 antlr4 的依赖和插件 <dependency> <groupId>org.antlr</groupId>

扩展 Metric 监控信息 官方文档 Source and Scope extension for new metrics 案例:JVM Thread 增加 Metrics 修改 Thread 的定义 在 apm-protocol/apm-network/src/main/proto/language-agent/JVMMetric.proto 协议文件中覆盖 message Thread 的定义 message Thread { int64 liveCount = 1; int64 daem

OAL简介 在流模式(Streaming mode)下,SkyWalking 提供了 观测分析语言(Observability Analysis Language,OAL) 来分析流入的数据. OAL脚本现在位于/config文件夹,用户可以简单地改变和重新启动服务器,使其有效. 但是,OAL脚本仍然是编译语言,OAL运行时动态生成Java代码.可以在系统环境上设置SW_OAL_ENGINE_DEBUG=Y,查看生成了哪些类. 作用域(Scope) 作用域包括全局(All).服务(Service

Apache SkyWalking Apache SkyWalking是分布式系统的应用程序性能监视工具(Application Performance Management,APM),专为微服务.云原生架构和基于容器(Docker.K8s.Mesos)架构而设计. 它提供了分布式追踪.服务网格遥测分析.度量聚合和可视化一体化解决方案. 文章持续更新,微信搜索「万猫学社」第一时间阅读,关注后回复「电子书」,免费获取12本Java必读技术书籍. Apache SkyWalking告警 Apache

1.介绍 Skywalking可以对链路追踪到数据进行告警规则配置,例如响应时间.响应百分比等.发送警告通过调用webhook接口完成.webhook接口用户可以自定义. 2.默认告警规则 告警配置文件:config/alarm-settings.yml 3.告警配置文件语法 rules: <RULE_NAME>_rule:   规则名称,必须以"_rule"结尾 metrics-name: <VALUES>  oal脚本中的度量名称 threshold  阈值

一.Skywalking介绍 Skywalking是一款分布式链路追踪组件,什么是链路追踪? 随着微服务架构的流行,服务按照不同的维度进行拆分,一次请求往往需要涉及到多个服务.互联网应用构建在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发.可能使用不同的编程语言来实现.有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心. 然后微服务面临了这些问题: 某个核心服务挂了,导致大量报错,如何快速确定哪里出了问题? 用户请求响应延迟高,怎么确定是哪些服务导致的? 应用程序有性能瓶颈,怎样确定瓶

我们很多时候使用UICollectionView 可能都是直接创建 UICollectionView   通过初始化的时候  传入一个布局对象的方式来使用UICollectionView 比如我们之前是这样写得: UICollectionViewFlowLayout *layout = [[UICollectionViewFlowLayout alloc] init]; UICollectionView *collection = [[UICollectionView alloc] initWi

参考:http://wtlucky.github.io/geekerprobe/blog/2014/08/10/nested-xib-views/?utm_source=tuicool 因为主要练习xib就使用xib上的方式 1.首先创建一个自定义视图类

我们很多时候使用UICollectionView 可能都是直接创建 UICollectionView   通过初始化的时候  传入一个布局对象的方式来使用UICollectionView 比如我们之前是这样写得: 1 UICollectionViewFlowLayout *layout = [[UICollectionViewFlowLayout alloc] init]; 2 3 UICollectionView *collection = [[UICollectionView alloc]

前言 当一个APM或一个日志中心实际部署在生产环境中时,是有点力不从心的. 比如如下场景分析的问题: 从APM上说,知道某个节点出现异常,或延迟过过高,却不能及时知道日志反馈情况,总不可能去相应的节点上一个一个的翻日志文件吧. 从日志中心上说(特别是Exceptionless,能及时反馈出异常信息),知道某个节点出现异常日志,可不知道引起异常的源头在哪:或者出现延迟过高日志,却不能及时知道节点问题,还是链路问题:就算诸上问题都能应付,那么一行行的.一个个的日志文件和使用图形化的表述形式,谁会更加

前言 什么是APM?全称:Application Performance Management 可以参考这里: 现代APM体系,基本都是参考Google的Dapper(大规模分布式系统的跟踪系统)的体系来做的.通过跟踪请求的处理过程,来对应用系统在前后端处理.服务端调用的性能消耗进行跟踪,关于Dapper的介绍可以看这个链接:Dapper,大规模分布式系统的跟踪系统 by bigbully 作者:刀把五 链接:https://www.zhihu.com/question/27994350/ans

原文:NET Core微服务之路:实战SkyWalking+Exceptionless体验生产下追踪系统 前言 当一个APM或一个日志中心实际部署在生产环境中时,是有点力不从心的. 比如如下场景分析的问题: 从APM上说,知道某个节点出现异常,或延迟过过高,却不能及时知道日志反馈情况,总不可能去相应的节点上一个一个的翻日志文件吧. 从日志中心上说(特别是Exceptionless,能及时反馈出异常信息),知道某个节点出现异常日志,可不知道引起异常的源头在哪:或者出现延迟过高日志,却不能及时知道节

使用 chart 部署 skywalking 本文主要讲述的是如何使用 Helm Charts 将 SkyWalking 部署到 Kubernetes 集群中,相关文档可以参考skywalking-kubernetes和 backend-k8s 文档 . 目前推荐的四种方式: 使用 helm 2 提供的 helm serve 启动本地 helm repo 使用本地 chart 文件部署 使用 harbor 提供的 repo 功能 直接从官方 repo 进行部署 注意:目前 skywalking

前面的几篇文章我们聊了基于Metrics的监控Prometheus,利用Prometheus和Grafana可以全方位监控你的服务器及应用的性能指标,在出现异常时利用Alertmanager告警及时通知运维处理.今天我们聊聊基于Trace的分布式跟踪系统 - SkyWalking 初识SkyWalking 应用场景 随着微服务架构的流行,一些微服务架构下的问题也会越来越突出,比如一个请求会涉及多个服务,而服务本身可能也会依赖其他服务,整个请求路径就构成了一个网状的调用链,而在整个调用链中一旦某个

通过前面2篇文章我们搭建了SW的基础环境,监控了微服务,能了解所有服务的运行情况.但是当出现服务响应慢,接口耗时严重时我们需要立即定位到问题,这就需要我们今天的主角--监控告警,同时此篇也是SW系列的最后一篇. UI参数 首先我们认识一下SW DashBoard上的几个关键参数,如下图所示 告警配置 告警流程 skywalking发送告警的基本原理是每隔一段时间轮询skywalking-collector收集到的链路追踪的数据,再根据所配置的告警规则(如服务响应时间.服务响应时间百分比)等,如果

一. 介绍 1. 基本信息 SkyWalking 创建于2015年,提供分布式追踪功能.从5.x开始,项目进化为一个完成功能的Application Performance Monitoring系统. 他被用于追踪.监控和诊断分布式系统,特别是使用微服务架构,云原生或容积技术.提供以下主要功能: 分布式追踪和上下文传输 应用.实例.服务性能指标分析 根源分析 应用拓扑分析 应用和服务依赖分析 慢服务检测 性能优化 特点 性能好:针对单实例5000tps的应用,在全量采集的情况下,只增加 10%

目前分布式链路追踪系统基本都是根据谷歌的<Dapper大规模分布式系统的跟踪系统>这篇论文发展而来,主流的有zipkin,pinpoint,skywalking,cat,jaeger等. 本次APM系统选型主要对比pinpoint和skywalking.直接否定了zipkin和cat.因为zipkin和cat对代码有一定的侵入性,这是我不能接受的.而pinpoint和skywalking都是基于字节码注入技术,可以做到完全的代码无侵入.对现有系统的改造极小. 1,社区比较 skywalking

为什么要获取trace-id 通过上文Docker-Compose搭建单体SkyWalking我们搭建了SkyWalking服务,我们需要在日志中记录下来每次请求的唯一标识(trace-id),这样就可以在SkyWalking定位到有问题的trace-id,然后通过这个trace-id我们就可以通过日志系统去定位到相关的日志,从而发现并解决问题. 最开始和我说想法的老哥,想自己实现一套trace-id,以便满足于如果想替换追踪工具,不用改太多代码.想法是很好的,但是经过查询SkyWalking的

整理自架构经理(汤哥)的分享 字节增强条件匹配 在 skywalking 中实现很多基于 byte-buddy 的关于链式匹配查询的实现, 代码如下所示: public abstract class AbstractJunction<V> implements ElementMatcher.Junction<V> 其对应的类的类图关系如下所示: 除此之外, 为了便于更好的执行在拦截时期的的匹配, skywalking  又定义了一套自实现的 Match  的匹配器, 类的简要类图关