链路追踪SkyWalking

1、SkyWalking的核心概念

1.1 概述

2015年由个人吴晟（华为开发者）开源， 2017年加入Apache孵化器

分布式系统的应用程序性能监视工具，专为微服务、云原生架构和基于容器（Docker、K8s、Mesos）架构而设计。

SkyWalking 是观察性分析平台和应用性能管理系统。

提供分布式追踪、服务网格遥测分析、度量聚合和可视化一体化解决方案.

1.2 架构

SkyWalking 逻辑上分为四部分: 探针, 平台后端, 存储和用户界面.

探针基于不同的来源可能是不一样的, 但作用都是收集数据, 将数据格式化为 SkyWalking 适用的格式.
平台后端是一个支持集群模式运行的后台, 用于数据聚合, 数据分析以及驱动数据流从探针到用户界面的流程. 平台后端还提供了各种可插拔的能力, 如不同来源数据(如来自 Zipkin)格式化, 不同存储系统以及集群管理. 你甚至还可以使用Observability Analysis Language来进行自定义聚合分析.
存储是开放式的. 你可以选择一个既有的存储系统, 如 ElasticSearch, H2 或 MySQL 集群(Sharding-Sphere 管理)
用户界面对于 SkyWalking 的最终用户来说非常炫酷且强大. 同样它也是可定制以匹配你已存在的后端的. 使用Graphql查询数据

2、为什么要用SkyWalking？

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。随着本地服务越来越多，需要越来越多的语言，掌控代码的风险也在增加，Skywalking可以使用网状服务探针收集数据，以了解整个分布式系统。通常，skywalking提供了观察service,service instance,endpoint的能力。

service: 一个服务

Service Instance: 服务的实例(1个服务会启动多个节点)

Endpoint: 一个服务中的其中一个接口

	zipkin	pinpoint	skywalking	cat
依赖	Java 6，7，8 Maven3.2+ rabbitMQ	Java 6，7，8 maven3+ Hbase0.94+	Java 6，7，8 maven3.0+ nodejs zookeeper elasticsearch	Java 6，7，8 Maven 3.2.3+ mysql5.6 Linux 2.6以及之上（2.6内核才可以支持epoll
实现方式	拦截请求，发送（http，mq）数据至zipkin服务	java探针，字节码增强	java探针，字节码增强	代码埋点（拦截器，注解，过滤器等）
颗粒度	接口级	方法级	方法级	代码级
存储选择	In-memory，mysql，cassandra，elasticsearch	Hbase	Elasticsearch，h2，mysql	Mysql，hdfs
MQ监控	不支持	不支持	支持	不支持
报警	不支持	支持	支持	支持
Jvm监控	不支持	支持	支持	不支持
使用公司	Twiter	Naver	华为，alibaba cloud,天源迪科，当当网，京东金融	大众点评，携程，陆金所，同程旅游，猎聘网，拼多多

3、如何使用？

3.1 下载

wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/skywalking/6.5.0/apache-skywalking-apm-6.5.0.tar.gztar xvf apache-skywalking-apm-6.5.0.tar.gz

3.2 SkyWalking目录结构

agent:本地代理模块(探针)

bin:后台、ui启动脚本

config:收集器配置脚本

logs:日志

oap-libs:依赖jar包

webapp:数据展示ui服务

3.3 SkyWalking Collector配置

OAP(Collector)链路数据归集器，主要用于数据落地，OAP配置文件为/config/application.yml，配置如下：

#仅截取需要修改部分代码、storage下有3中选择elasticsearch、h2、mysql

这里使用mysql，修改jdbcurl、user、password

storage:
#  elasticsearch:
#    nameSpace: ${SW_NAMESPACE:""}
#    clusterNodes: ${SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES:localhost:9200}
#    protocol: ${SW_STORAGE_ES_HTTP_PROTOCOL:"http"}
#    trustStorePath: ${SW_SW_STORAGE_ES_SSL_JKS_PATH:"../es_keystore.jks"}
#    trustStorePass: ${SW_SW_STORAGE_ES_SSL_JKS_PASS:""}
#    user: ${SW_ES_USER:""}
#    password: ${SW_ES_PASSWORD:""}
#    indexShardsNumber: ${SW_STORAGE_ES_INDEX_SHARDS_NUMBER:2}
#    indexReplicasNumber: ${SW_STORAGE_ES_INDEX_REPLICAS_NUMBER:0}
#    # Those data TTL settings will override the same settings in core module.
#    recordDataTTL: ${SW_STORAGE_ES_RECORD_DATA_TTL:7} # Unit is day
#    otherMetricsDataTTL: ${SW_STORAGE_ES_OTHER_METRIC_DATA_TTL:45} # Unit is day
#    monthMetricsDataTTL: ${SW_STORAGE_ES_MONTH_METRIC_DATA_TTL:18} # Unit is month
#    # Batch process setting, refer to https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api/5.5/java-docs-bulk-processor.html
#    bulkActions: ${SW_STORAGE_ES_BULK_ACTIONS:1000} # Execute the bulk every 1000 requests
#    flushInterval: ${SW_STORAGE_ES_FLUSH_INTERVAL:10} # flush the bulk every 10 seconds whatever the number of requests
#    concurrentRequests: ${SW_STORAGE_ES_CONCURRENT_REQUESTS:2} # the number of concurrent requests
#    resultWindowMaxSize: ${SW_STORAGE_ES_QUERY_MAX_WINDOW_SIZE:10000}
#    metadataQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_ES_QUERY_MAX_SIZE:5000}
#    segmentQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_ES_QUERY_SEGMENT_SIZE:200}
#  h2:
#    driver: ${SW_STORAGE_H2_DRIVER:org.h2.jdbcx.JdbcDataSource}
#    url: ${SW_STORAGE_H2_URL:jdbc:h2:mem:skywalking-oap-db}
#    user: ${SW_STORAGE_H2_USER:sa}
#    metadataQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_H2_QUERY_MAX_SIZE:5000}mysql:properties:jdbcUrl: ${SW_JDBC_URL:"jdbc:mysql://localhost:3306/tim?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=GMT%2B8&useSSL=false"}dataSource.user: ${SW_DATA_SOURCE_USER:root}dataSource.password: ${SW_DATA_SOURCE_PASSWORD:123456}dataSource.cachePrepStmts: ${SW_DATA_SOURCE_CACHE_PREP_STMTS:true}dataSource.prepStmtCacheSize: ${SW_DATA_SOURCE_PREP_STMT_CACHE_SQL_SIZE:250}dataSource.prepStmtCacheSqlLimit: ${SW_DATA_SOURCE_PREP_STMT_CACHE_SQL_LIMIT:2048}dataSource.useServerPrepStmts: ${SW_DATA_SOURCE_USE_SERVER_PREP_STMTS:true}

mysql 驱动包放入oap-libs中

3.4 SkyWalking Agent 配置

Skywalking 的 Agent 主要用于收集和发送数据到 OAP(Collector)，因此需要进行配置 Skywalking OAP(Collector)的地址，Agent 的配置文件地址为 /agent/config/agent.config，配置如下：


# 设置Agent命名空间，它用来隔离追踪和监控数据，当两个应用使用不同的名称空间时，跨进程传播链会中断。
#agent.namespace=${SW_AGENT_NAMESPACE:default-namespace}# 设置服务名称，会在 Skywalking UI 上显示的名称
agent.service_name=${SW_AGENT_NAME:Your_ApplicationName}# 忽略监控的url
trace.ignore_path=/eureka/**# 每 3秒采集的样本跟踪比例，如果是负数则表示 100%采集
agent.sample_n_per_3_secs=${SW_AGENT_SAMPLE:-1}# 启用 Debug ，如果为 true 则将把所有检测到的类文件保存在"/debug"文件夹中
# agent.is_open_debugging_class = ${SW_AGENT_OPEN_DEBUG:true}# 后端的 collector 端口及地址
collector.backend_service=${SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES:127.0.0.1:11800}# 日志级别
logging.level=${SW_LOGGING_LEVEL:DEBUG}

其他配置详见https://github.com/apache/skywalking/blob/master/docs/en/setup/service-agent/java-agent/README.md

3.5 SkyWalking webApp配置

Skywalking 的 WebApp 主要是用来展示落地的数据，因此只需要配置 Web 的端口及获取数据的 OAP(Collector)的IP和端口，webApp 配置文件地址为 /webapp/webapp.yml 配置如下：

# 监听端口
server:port: 8080# 后台连接信息
collector:path: /graphqlribbon:# ReadTimeout默认10秒，可能超时，适当加长ReadTimeout: 60000# Point to all backend's restHost:restPort, split by ,# 指向后端所有的collector 的 restHost:restPort，多个使用,分开listOfServers: 127.0.0.1:12800

3.6 启动 /bin

SkyWalking 的启动包括两部分，一个是 SkyWalking Collector（oapService），一个是 SkyWalking UI（webappService）

SkyWalking 解压后的 bin 目录：

bat 为 windows 环境使用，sh 为 linux 环境使用，我们可以分别启动 oapService 和 webappService，也可以通过 startup 一

次性全部启动，从 startup 中的命令可以知道其实就是分别启动 oapService 和 webappService。

如果一切顺利，这时候就可以通过 http://localhost:8080 来查看 SkyWalking UI 了

4、SkyWalking 告警配置

4.1 skywalking发送告警的基本原理

skywalking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，如果达到阈值则发送响应的告警信息。发送告警信息是以线程池异步的方式调用webhook接口完成，（具体的webhook接口可以使用者自行定义），从而开发者可以在指定的webhook接口中自行编写各种告警方式，钉钉告警、邮件告警等等。

4.2 告警配置

开启skywalking相关告警配置，编辑 config/alarm-settings.yml，打开之后如下所示：

# Sample alarm rules.
rules:# 规则名称不能重复，且必须以`_rule`结尾.service_resp_time_rule:# 指定的规则（与规则名不同，这里是对应的告警中的规则map）official_analysis.oalmetrics-name: service_resp_time# 比较操作符，可以设定>,<,=op: ">"# 阈值threshold: 1000# 多久检查一次当前的指标数据是否符合告警规则period: 10# 达到多少次告警后，发送告警消息count: 3# 在多久之内，忽略相同的告警消息silence-period: 5# 告警消息内容message: Response time of service {name} is more than 1000ms in 3 minutes of last 10 minutes.service_sla_rule:# Metrics value need to be long, double or intmetrics-name: service_slaop: "<"threshold: 8000# The length of time to evaluate the metricsperiod: 10# How many times after the metrics match the condition, will trigger alarmcount: 2# How many times of checks, the alarm keeps silence after alarm triggered, default as same as period.silence-period: 3message: Successful rate of service {name} is lower than 80% in 2 minutes of last 10 minutesservice_p90_sla_rule:# Metrics value need to be long, double or intmetrics-name: service_p90op: ">"threshold: 1000period: 10count: 3silence-period: 5message: 90% response time of service {name} is more than 1000ms in 3 minutes of last 10 minutesservice_instance_resp_time_rule:metrics-name: service_instance_resp_timeop: ">"threshold: 1000period: 10count: 2silence-period: 5message: Response time of service instance {name} is more than 1000ms in 2 minutes of last 10 minutes
#  Active endpoint related metrics alarm will cost more memory than service and service instance metrics alarm.
#  Because the number of endpoint is much more than service and instance.
#
#  endpoint_avg_rule:
#    metrics-name: endpoint_avg
#    op: ">"
#    threshold: 1000
#    period: 10
#    count: 2
#    silence-period: 5
#    message: Response time of endpoint {name} is more than 1000ms in 2 minutes of last 10 minutes# webhook接口url的定义，除了规则制定之外，还有达到告警规则后，需要skywalking调
# 用的webhook接口
webhooks:- http://127.0.0.1/notify/
#  - http://127.0.0.1/go-wechat/

4.3 告警Webhook接口对接

Webhook要求使用web容器对接。警报消息将通过HTTP post按应用程序/json内容类型发送。JSON格式基于List<org.apache.skywalking.oap.server.core.alarm.AlarmMessage>。警报消息与以下关键信息。

scopeId, scope. 告警的范围类型、源码中有定义常量 org.apache.skywalking.oap.server.core.source.DefaultScopeDefine.
name. 告警服务名称
id0. 服务名称对应的ID
id1. Not used today.
ruleName. 告警消息名称
alarmMessage. 告警消息内容
startTime. 时间戳：毫秒

Example as following

[{"scopeId": 1, "scope": "SERVICE","name": "serviceA", "id0": 12,  "id1": 0,  "ruleName": "service_resp_time_rule","alarmMessage": "alarmMessage xxxx","startTime": 1560524171000
}, {"scopeId": 1,"scope": "SERVICE","name": "serviceB","id0": 23,"id1": 0,"ruleName": "service_resp_time_rule","alarmMessage": "alarmMessage yyy","startTime": 1560524171000
}]

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