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| 作者：吴晟

| 编辑：陈梅梅

| 设计：谭嘉露

吴晟

Apache 基金会会员，ApacheSkyWalking 创始人、项目 VP 和 PMC 成员，Apache 孵化器 PMC 成员，ApacheShardingSphere PMC成员，Apache APISIX (incubating) PPMC 成员，Apache ECharts (incubating) 和ApacheDolphinScheduler (incubating) 孵化器导师，Zipkin 成员和贡献者，CNCF OpenTracing 核心维护者。

导读：本文摘自于 SkyWalking 创始人吴晟撰写的《 Apache SkyWalking 实战》一书，概要介绍了 SkyWalking 的新特性。

SkyWalking 7是项目在2020年发布的最新版本，该版本对之前的v6版本保持着高度的兼容性、相同的内核及设计模式，因此读者不用担心之前学习的内容发生大的变化。当然，作为一个全新的版本，SkyWalking 7也有很多独特的地方。

SkyWalking 7新特性

SkyWalking 7保持着高速的持续迭代，我们无法罗列所有的升级，因为截至撰写本书时，已经有超过百项的修改。下面重点介绍一些对用户有深刻影响的新特性。

Java探针不再支持JDK 1.6和1.7

由于大部分商业和开源 JDK 以及 Java 类库已经放弃了对 JDK1.8 以下版本的支持，SkyWalking 社区在 2019 年年底做完问卷调查后得出结论，放弃支持，以保证SkyWalking 依赖库的安全和稳定。

对于极少部分的JDK 1.6、1.7用户，可以使用 SkyWalking6.x 的探针，SkyWalking 7 依然支持它们上报的数据。

支持新的生产级存储实现

SkyWalking v6 中，我们一直支持 H2、MySQL、TiDB、Elasticsearch 作为存储实现。其中，H2 主要用于演示和实验，MySQL 适用于小型使用场景，TiDB 由于本身技术较新，使用范围和使用案例的回馈还十分有限。Elasticsearch 6.x 和 7.x 则是当之无愧的超大规模存储部署的首选。SkyWalking 的大型用户使用 Elasticsearch 作为存储，每天收集百亿以上的监控信息。

同时，SkyWalking 社区也在不断寻找其他的可能性。v7 中，我们新加入了两个选项。

使用了同在 Apache 社区的 ShardingSphere。它对 MySQL 的水平扩展能力的补充，能够很好地满足中型用户的使用场景。同时，由于 ShardingSphere Proxy 对应用透明的特性，我们不需要修改 SkyWalking 的代码，通过原生提供的路由规则即可以完成集成。

InfluxDB + MySQL 混合存储方案。InfluxDB 是一款广泛使用的时序数据库。对于监控数据而言，90% 以上的数据具有高度的时序特性。同时，我们依然保持使用MySQL/H2 作为元数据的存储，这部分无法存在于时序数据库中。对于中型用户与购买了 InfluxDB 企业版本的大型用户，这会在使用成本上比 Elasticsearch 更低。同时，这种实现也给了喜欢 OpenTSDB 存储的用户参考切换新的实现的

机会。

HTTP请求参数采集

参数采集，这是一个被问及最多也是争议最大的功能。SkyWalking 团队了解参数值对于性能诊断的重要性，但同时，参与参数造成的巨大性能消耗，对系统可能产生毁灭性的打击。在 v7 中，我们提供了两个需要用户手动打开的参数：

plugin.tomcat.collect_http_params

plugin.springmvc.collect_http_params

这两个参数结合 plugin.http.http_params_length_threshold 控制参数值长度，可以对请求的参数进行收集。当然，此时，被监控系统和 SkyWalking 都需要承受不小的负担。

HTTP收集协议和Nginx监控

Java、PHP、Go、.NET Core、Node.js 一直是最为主要的 SkyWalking 探针支持范围，在 7.0.0 中，我们恢复了在整个 v6 中都不再提供的 HTTP/1.1 网络协议。Nginx + Lua 的探针（https://github.com/apache/skywalking-nginx-lua）在Apache APISIX 项目的帮助下，也成功和大家见面了。Nginx 作为国内最常用的负载均衡和网关中间件，对其监控的支持很好地弥补了之前的一个功能缺失，也使得调用链追踪和拓扑更为完整和准确。

Elasticsearch存储的进一步优化

Elasticsearch 作为目前运用最为广泛的存储实现，在 6.0~6.3 期间，已经经历了多次重构和优化，目前很好地工作在大量的生产环境中。在 v7 中，我们决心加入更多的监控指标，包括拓扑的细节，甚至其他的监控端，此时 Elasticsearch 索引数量成为新的挑战。从 7.0.0 开始，我们将更多的索引进行了合并，分钟、小时、天指标精度的索引合并成为一个索引，整体的索引数量下降了50%。同时，因为小时、天指标精度只有分钟精度的1/60和1/1440，索引合并后索引的性能和原始的分钟索引性能几乎没有差异。

这个特性让我们更为放心地扩展更多的监控指标。同时，在这里小小地剧透一下，SkyWalking 一直在探究浏览器监控的可能性和落地方案。这个升级也是为前景更广阔的浏览器监控做好准备。

SkyWalking 7新特性

SkyWalking 7 新功能上的核心特性当属性能剖析。它真正做到了在生产环境对单个方法的执行性能进行评估和诊断。而且，它结合 SkyWalking APM 的 Metrics 和分布式追踪能力，能够在高压力、高敏感度的生产环境安全进行性能剖析。

性能剖析基本原理

性能剖析建立在大部分程序运行模型是基于线程这种通用概念，而且绝大部分业务逻辑是运行在单线程中的。

代码级性能剖析就是利用方法栈快照，并对方法执行情况进行分析和汇总，对代码执行速度进行估算。

性能剖析激活时，会对指定线程周期性进行线程栈快照，并将所有的快照进行汇总分析，如果两个连续的快照含有同样的方法栈，则说明此栈中的方法大概率在这个时间间隔内都处于执行状态。从而，通过这种连续快照的时间间隔累加成为估算的方法执行时间。时间估算方法如图示。

时间估算方法

在上图中，d0~d9 代表  10 次连续的内存栈快照，实际方法执行时间在d3~d4 之间，结束时间在 d8~d9 之间。性能剖析无法告诉你方法的准确执行时间，但是它会估算出方法执行时间为 d4~d8 的 4 个快照采集间隔时间之和，这已经是非常精确的时间估算了。

性能剖析的功能特点

性能剖析可以很好地对线程的堆栈信息进行监控，主要有以下优势：

• 精确的问题定位，直接到代码方法和代码行；

• 无须反复增删埋点，大大减少人力开发成本；

• 不用承担过多埋点对目标系统和监控系统的压力和性能风险；

• 按需使用，平时对系统无消耗，使用时消耗稳定。

这些优点是传统的监控方法无法具备的强大优势。我们曾经在InfoQ中文站发表的文章中也提到过这一点，文章名为“在线代码级性能剖析，补全分布式追踪的最后一块‘短板’”。

使用场景

大家看到上一小节的说明，应该很容易理解性能剖析原理，那么，回到读者最常问的问题，它的性能消耗怎么样。因为很多人了解到，线程快照是会消耗大量性能的。但事实上，这取决你在多大范围内进行线程快照。

SkyWalking 作为一个强大的 APM 系统，无论是功能还是性能上，都是完全为生产环境的高质量监控做准备的。在 7.0.0 之前版本中，通过拓扑图、指标和分布式追踪，能够很好地对性能问题做好定界处理。这个定界表现为，可以探针到慢请求的服务、服务实例、Endpoint，以及具体的代码范围。性能剖析作为一个交互式功能，是在前置的定界操作完成后，针对特性服务的特定 Endpoint 发起的性能剖析。而且在剖析过程中，并行度受到严格限制（默认最大不会超过 10 ），同时线程快照的时间间隔不能低于 10ms。对于针对慢方法的特定功能，10ms 的最小探查精度已经完全够用了。而且，性能剖析也是不允许在同一时间范围内存在多个剖析指令的，这也保证了对单个服务的压力可控。

总之，我们设置了大量的限制，希望读者在使用前做好参数设置，确保精确和有效的性能剖析。

另外，从 7.1.0 开始，性能剖析会自动激活 14.1.3 节中介绍的参数采集功能，后续可能会激活更多的高级特性，帮助用户结合 Trace 和剖析结果，确定代码短板。

SkyWalking 8 Roadmap

SkyWalking 8 将只会保持探针和后端协议的逻辑一致性，在 SkyWalking 3.2 发布之后的 2 年，结束对老版本协议的支持。8.0 首次重新规范协议，同时，彻底移除注册、ID 交换等元数据信息，使系统运维和升级的便利性得到提高。

关于 SkyWalking 的实战内容推荐阅读《 Apache SkyWalking 实战》一书，本文经出版社授权发布。

推荐语：《Apache SkyWalking实战》从功能使用、项目设计、核心模块、工作原理、扩展实践5个维度全面讲解 SkyWalking，由 SkyWalking 的创始人吴晟与核心开发团队撰写，得到了来自华为、百度、蚂蚁金服、京东数科、Tetrate.io 的5位资深技术专家的联袂推荐。

文末福利

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