【弄nèng - Skywalking】应用篇(一) ——

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该篇博客是Skywalking的安装使用
官方文档：
github.com/apache/skyw…

参考www.jianshu.com/p/8b9aad421…

一. 简介

Skywalking概念相关的介绍请看官方文档官方文档

Skywalking用于分布式系统的应用程序性能监视工具，特别为微服务、云本机和基于容器(Docker, K8s, Mesos)架构设计。

二. Skywalking架构

在这里插入图片描述
从逻辑上讲，SkyWalking分为四个部分

  • 探针（Agent）：收集数据并重新格式化以符合SkyWalking的要求（不同的探针支持不同的来源）。
  • 后端（Oap）：支持数据聚合，分析并驱动从探针到UI的流程。该分析包括SkyWalking本机跟踪和度量，第三方，包括Istio和Envoy遥测，Zipkin跟踪格式等。您甚至可以通过使用针对本机度量的Observability Analysis Language和针对扩展度量的Meter System来定制聚合和分析。
  • 存储：通过开放/可插入的界面存储SkyWalking数据。您可以选择现有的实现，例如ElasticSearch，H2或由Sharding-Sphere管理的MySQL集群，也可以实现自己的实现。欢迎为新的存储实现者打补丁！
  • UI：是一个高度可定制的基于Web的界面，允许SkyWalking最终用户可视化和管理SkyWalking数据。

后端（Oap）又分为三个角色

  • 混合Mixed（默认）：默认角色，OAP应承担以下责任，1.接收代理跟踪或指标，2.进行L1聚合，3.内部通讯（发送/接收），4.进行L2聚合，5.持久化，6.报警
  • 接收者Receiver：1.接收代理跟踪或指标，2.进行L1聚合，3.内部通讯（发送/接收）
  • 聚合器Aggregator：4.进行L2聚合，5.持久化，6.报警

可以利用Receiver和Aggregator进行高级部署，来区分节点责任，缓解压力、
注意：Receiver节点也可以进行持久化，继承Record类的实体在进行L1聚合时持久化

三. 安装OAP

3.1 前置

本教程使用的是最新版8.0.1，使用的数据源是es7，如果你要部署集群环境就适用zookeeper
所以需要安装es7和zk（可选，集群需要）
请自行安装，本教程重点是skywalking

3.2 下载

点击进入下载页
下载最新版8.0.1
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解压后
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3.3 修改配置application.yml

在这里插入图片描述

/config/application.yml部分配置

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yml复制代码cluster:
   selector: ${SW_CLUSTER:standalone}
   # 单节点模式
   standalone:
   # zk用于管理collector集群协作.
   # zookeeper:
      # 多个zk连接地址用逗号分隔.
      # hostPort: localhost:2181
      # sessionTimeout: 100000
   # 分布式 kv 存储设施，类似于zk，但没有zk重型（除了etcd，consul、Nacos等都是类似功能）
   # etcd:
      # serviceName: ${SW_SERVICE_NAME:"SkyWalking_OAP_Cluster"}
      # 多个节点用逗号分隔, 如: 10.0.0.1:2379,10.0.0.2:2379,10.0.0.3:2379
      # hostPort: ${SW_CLUSTER_ETCD_HOST_PORT:localhost:2379}
core:
   selector: ${SW_CORE:default}
   default:
      # 混合角色：接收代理数据，1级聚合、2级聚合
      # 接收者：接收代理数据，1级聚合点
      # 聚合器：2级聚合点
      role: ${SW_CORE_ROLE:Mixed} # Mixed/Receiver/Aggregator
 
       # rest 服务地址和端口
      restHost: ${SW_CORE_REST_HOST:localhost}
      restPort: ${SW_CORE_REST_PORT:12800}
      restContextPath: ${SW_CORE_REST_CONTEXT_PATH:/}
 
      # gRPC 服务地址和端口
      gRPCHost: ${SW_CORE_GRPC_HOST:localhost}
      gRPCPort: ${SW_CORE_GRPC_PORT:11800}
 
      downsampling:
      - Hour
      - Day
      - Month
 
      # 设置度量数据的超时。超时过期后，度量数据将自动删除.
      # 单位分钟
      recordDataTTL: ${SW_CORE_RECORD_DATA_TTL:90}
 
      # 单位分钟
      minuteMetricsDataTTL: ${SW_CORE_MINUTE_METRIC_DATA_TTL:90}
 
      # 单位小时
      hourMetricsDataTTL: ${SW_CORE_HOUR_METRIC_DATA_TTL:36}
 
      # 单位天
      dayMetricsDataTTL: ${SW_CORE_DAY_METRIC_DATA_TTL:45}
 
      # 单位月
      monthMetricsDataTTL: ${SW_CORE_MONTH_METRIC_DATA_TTL:18}
 
storage:
   selector: ${SW_STORAGE:elasticsearch7}
   elasticsearch7:
      # elasticsearch 的集群名称
      nameSpace: ${SW_NAMESPACE:"TEST-ES"}
 
      # elasticsearch 集群节点的地址及端口
      clusterNodes: ${SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES:192.168.1.1:9200}
      
      # elasticsearch 的用户名和密码
      user: ${SW_ES_USER:""}
      password: ${SW_ES_PASSWORD:""}
 
      # 设置 elasticsearch 索引分片数量
      indexShardsNumber: ${SW_STORAGE_ES_INDEX_SHARDS_NUMBER:2}
 
      # 设置 elasticsearch 索引副本数
      indexReplicasNumber: ${SW_STORAGE_ES_INDEX_REPLICAS_NUMBER:0}
 
      # 批量处理配置
      # 每2000个请求执行一次批量
      bulkActions: ${SW_STORAGE_ES_BULK_ACTIONS:2000}
 
      # 每 20mb 刷新一次内存块
      bulkSize: ${SW_STORAGE_ES_BULK_SIZE:20}
 
      # 无论请求的数量如何，每10秒刷新一次堆
      flushInterval: ${SW_STORAGE_ES_FLUSH_INTERVAL:10}
 
      # 并发请求的数量
      concurrentRequests: ${SW_STORAGE_ES_CONCURRENT_REQUESTS:2}
 
      # elasticsearch 查询的最大数量
      metadataQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_ES_QUERY_MAX_SIZE:5000}
 
      # elasticsearch 查询段最大数量
      segmentQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_ES_QUERY_SEGMENT_SIZE:200}
      
      profileTaskQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_ES_QUERY_PROFILE_TASK_SIZE:200}
      advanced: ${SW_STORAGE_ES_ADVANCED:""}

主要修改，SW_CLUSTER, SW_CORE_ROLE，SW_STORAGE，SW_NAMESPACE ，SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES

  • SW_CLUSTER 默认standalone单机模式
  • SW_CORE_ROLE 默认Mixed混合模式
  • SW_STORAGE 存储，我使用的是es7，所以设置成elasticsearch7
  • SW_NAMESPACE es的namespace
  • SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES es地址，多个地址以，分割

3.4 webapp配置

可以在这里修改前端工程端口，默认8080
webapp/webapp.yml

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yml复制代码server:
  port: 8080

collector:
  path: /graphql
  ribbon:
    ReadTimeout: 10000
    # Point to all backend's restHost:restPort, split by ,
    listOfServers: 127.0.0.1:12800

3.5 启动

进入bin目录，执行启动文件，windows下startup.bat，linux为startup.sh。startup.bat包含后端启动文件oapService.bat和前端启动文件webappService.bat。

后端工程会启动两个端口11800和12800，大多数代理使用11800端口，只有少数不支持grpc的代理使用12800。
前端工程使用12800

启动成功后访问**http://localhost:8080**显示如下：
在这里插入图片描述

四. 使用Agent

Agent官方文档

agent目录
在这里插入图片描述

4.1 修改配置

有四种方式配置，优先级如下

探针配置 > JVM配置 > 系统环境变量配置 > agent.config文件

1.JVM配置覆盖

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ini复制代码-Dskywalking.agent.service_name = demo-provider

2.探针配置覆盖

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ini复制代码-javaagent:/var/local/agent/skywalking-agent.jar=agent.service_name=service-pfm
# 默认格式是 -javaagent:agent.jar=[option1]=[value1],[option2]=[value2]

我们使用JVM 配置，所以此处不修改。

/agent/config/agent.config主要配置

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yml复制代码# 不同的namespace会导致调用链路追踪中断
agent.namespace=${SW_AGENT_NAMESPACE:default-namespace}

# 页面上展示的service的名称，也可以通过-Dskywalking.agent.service_name=xxx指定
agent.service_name=${SW_AGENT_NAME:service-pfm}

# 平台的调用地址，也可以通过-Dskywalking.collector.backend_service=127.0.0.1:11800指定
collector.backend_service=${SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES:127.0.0.1:11800}

# 忽略指定后缀的请求收集
agent.ignore_suffix=${SW_AGENT_IGNORE_SUFFIX:.jpg,.jpeg,.js,.css,.png,.bmp,.gif,.ico,.mp3,.mp4,.html,.svg}

# 每3秒的采样率，负数代表100%
agent.sample_n_per_3_secs=${SW_AGENT_SAMPLE:-1}

注意：如果Collector以集群方式部署，比如：Acollector和Bcollector，建议Acollector.sampleRate = Bcollector.sampleRate

4.2 启动工程接入Agent

在jvm启动参数上添加

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javascript复制代码-javaagent:/var/local/apache-skywalking-apm-bin/agent/skywalking-agent.jar

完整的启动命令

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ini复制代码java -javaagent:/var/local/apache-skywalking-apm-bin/agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=service-pfm   -Dskywalking.collector.backend_service=127.0.0.1:11800  -jar simple-skywalking-test.jar

IDEA中启动
在这里插入图片描述
添加参数，直接正常启动就可以了

启动成功后访问API，页面会看到数据

排错需要观察agent的日志，路径为/agent/logs/skywalking-api.log
和skywalking的运行日志，路径为logs/skywalking-oap-server.log

本文转载自: 掘金

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