自从用了这款链路追踪系统,睡觉真香!!
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Boot 仓库:https://gitee.com/zhijiantianya/ruoyi-vue-pro Cloud 仓库:https://gitee.com/zhijiantianya/yudao-cloud 视频教程:https://doc.iocoder.cn 【国内首批】支持 JDK 21 + SpringBoot 3.2.2、JDK 8 + Spring Boot 2.7.18 双版本
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
。
基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序,支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能
项目地址:https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro 视频教程:https://doc.iocoder.cn/video/
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:
基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + RocketMQ + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序,支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能
项目地址:https://github.com/YunaiV/yudao-cloud 视频教程:https://doc.iocoder.cn/video/
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。
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