随着业务发展壮大,微服务越来越多,调用链路越来越复杂,需要快速建立链路跟踪系统,以及建立系统的可观测性,以便快速了解系统的整体运行情况。此时就非常推荐SkyWalking了,SkyWalking不仅仅是一款链路跟踪工具,还可以作为一个系统监控工具,还具有告警功能。使用简便、上手又快。真可谓快、准、狠。
本文主要介绍如何快速集成使用SkyWalking,从3个方面入手:原理、搭建、使用。
1、原理
1.1、概括
SkyWalking整体分为4个部分:探针采集层、数据传输和逻辑处理层、数据存储层、数据展示层。
1.2、探针采集层
所谓探针,实际上是一种动态代理技术,只不过不是我们常用的Java代理类,而是在类加载时,就生成了增强过的代理类的字节码,增强了数据拦截
和采集上报
的功能。
探针技术是在项目启动时通过字节码技术(比如JavaAgent、ByteBuddy)进行类加载和替换,生成新的增强过的Class文件,对性能的影响是一次性的。
探针技术,因为在类加载时进行转换,增强了部分功能,所以会增加项目启动时间,同时也会增加内存占用量和线程数量。但是对性能影响不大,官方介绍在5% ~ 10%之间。
探针层在类转换时,通过各种插件对原有的类进行增强
,之后在运行时拦截请求
,然后将拦截的数据上报
给Skywalking服务端。同时再加上一些定时任务,去采集应用服务器的基础数据
,比如JVM信息等。
1.3、数据传输和逻辑处理层
SkyWalking探针层使用了GRPC作为数据传输框架,将采集的数据上报到SkyWalking服务端。
SkyWalking服务端接收数据后,利用各种插件来进行数据的分析和逻辑处理。比如:JVM相关插件,主要用于处理上报上来的JVM信息,数据库插件用来分析访问数据库的信息。然后在将数据存入到数据存储层。
1.4、数据存储层
SkyWalking的数据存储层支持多种主流数据库,可以自行到配置文件里查阅。我推荐使用ElasticSearch,存储量大,搜索性能又好。
1.5、数据展示层
SkyWalking 通过 Rocketbot 进行页面UI展示。可以在页面的左上角看到这个可爱的Rocketbot
。
2、搭建
知道了原理,搭建就很轻松了,使用SkyWalking其实就3个步骤:
- 搭建数据存储部件。
- 搭建SkyWalking服务端。
- 应用通过agent探针技术将数据采集上报给SkyWalking服务端。
2.1、搭建数据存储部件
SkyWalking支持多种存储方式,此处推荐采用Elasticsearch作为存储组件,存储的数据量较大,搜索响应快。
快速搭建Elasticsearch:
- 安装java:
yum install java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64
- 下载Elasticsearch安装包:https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-7-17-1
- 修改
elasticsearch.yml
文件的部分字段:cluster.name
,node.name
,path.data
,path.logs
,network.host
,http.port
,discovery.seed_hosts
,cluster.initial_master_nodes
。将字段的值改成对应的值。 - 在Elasticsearch的
bin
目录下执行./elasticsearch
启动服务。 - 访问
http://es-ip:9200
,看到如下界面就代表安装成功。
{
"name": "node-1",
"cluster_name": "my-application",
"cluster_uuid": "GvK7v9HhS4qgCvfvU6lYCQ",
"version": {
"number": "7.17.1",
"build_flavor": "default",
"build_type": "rpm",
"build_hash": "e5acb99f822233d6ad4sdf44ce45a454xxxaasdfas323ab",
"build_date": "2023-02-23T22:20:54.153567231Z",
"build_snapshot": false,
"lucene_version": "8.11.1",
"minimum_wire_compatibility_version": "6.8.0",
"minimum_index_compatibility_version": "6.0.0-beta1"
},
"tagline": "You Know, for Search"
}
2.2、搭建SkyWalking服务端
搭建SkyWalking服务端只需要4步:
1、下载并解压skywalking:https://archive.apache.org/dist/skywalking/8.9.0/
2、进入到安装目录下的修改配置文件:config/apllication.yaml
。将存储修改为elasticsearch。
3、进入到安装目录下的bin
目录,执行./startup.sh
启动SkyWalking服务端。
4、此时使用jps命令,应该可以看到如下2个进程。一个是web页面进程,一个是接受和处理上报数据的进程。如果没有jps命令,那自行查看下是否配置了Java环境变量。 同时访问http://ip:8080
应该可以看到如下界面。
2.3、应用采集上报数据
应用采集并且上报数据,直接使用agent探针方式。分为以下3步:
1、下载解压agent:https://archive.apache.org/dist/skywalking/java-agent/8.9.0/,找到skywalking-agent.jar
2、添加启动参数
- 应用如果是jar命令启动,则直接添加启动参数即可:
java -javaagent:/自定义path/skywalking-agent.jar -Dskywalking.collector.backend_service={{agentUrl}} -jar xxxxxx.jar
此处的{{agentUrl}}
是SkyWalking服务端安装的地址,再加上11800
端口。比如:10.20.0.55:11800
。
- 应用如果是Docker镜像的部署方式,则需要将
skywalking-agent.jar
打到镜像里,类似下图:
3、启动项目后,即可看到监控数据,如下图:
3、UI页面使用
原理和搭建已经介绍完毕,接下来快速介绍UI页面的功能。下图标红的部分是重点关注区域:
3.1、仪表盘
- APM:以全局(Global)、服务(Service)、服务实例(Instance)、端点(Endpoint)的维度展示各项指标。
- Database:展示数据库的各项指标。
- 服务(Service):某个微服务,或者某个应用。
- 服务实例(Instance):某个微服务或者某个应用集群的一台实例或者一台负载。
- 端点(Endpoint):某个Http请求的接口,或者 某个接口名+方法名。
3.2、拓扑图
3.3、追踪
关于UI界面的使用,还可以参考这个链接:https://juejin.cn/post/7106307197763584030,这里写的比较详细。
总结
本文主要从3个方面入手:原理、搭建、使用,介绍如何快速集成使用SkyWalking。核心重点:
- SkyWalking其实就4部分组成:探针采集上报、数据分析和逻辑处理、数据存储、数据展示。安装使用简单、易上手。
- 探针技术是SkyWalking的基石,说白了就是:在类加载时进行字节码转换增强,然后去拦截请求,采集上报数据。
- UI页面的使用,多用用就熟悉了。
本篇完结!感谢你的阅读,欢迎点赞 关注 收藏 私信!!!
原文链接:http://www.mangod.top/articles/2023/10/11/1696996147664.html、https://mp.weixin.qq.com/s/5P6vYSOCyZAOMH2Ywj1AvQ
标签:集成,10,存储,探针,SkyWalking,数据,服务端,搭建 From: https://www.cnblogs.com/mangod/p/18013264