SkyWalking使用讲解

文章目录

[1 SkyWalking](#1 SkyWalking)
- [1.1 简介](#1.1 简介)
- [1.2 如何选择](#1.2 如何选择)
- [1.3 Skywalking架构](#1.3 Skywalking架构)
- [1.4 服务端搭建](#1.4 服务端搭建)
- - [1.4.1 下载安装包](#1.4.1 下载安装包)
  - [1.4.2 配置修改](#1.4.2 配置修改)
  - - [1.4.2.1 config/application.yml](#1.4.2.1 config/application.yml)
    - [1.4.2.2 webapp/webapp.yml](#1.4.2.2 webapp/webapp.yml)
  - [1.4.3 启动服务](#1.4.3 启动服务)
- [1.5 客户端搭建](#1.5 客户端搭建)
- [1.6 数据持久化](#1.6 数据持久化)
- - [1.6.1 修改配置文件](#1.6.1 修改配置文件)
  - [1.6.2 添加MySQL的jdbc依赖](#1.6.2 添加MySQL的jdbc依赖)
- [1.7 日志监控](#1.7 日志监控)
- - [1.7.1 添加依赖](#1.7.1 添加依赖)
  - [1.7.2 添加配置文件](#1.7.2 添加配置文件)
- [1.8 性能剖析](#1.8 性能剖析)
- [1.9 监控告警](#1.9 监控告警)

1 SkyWalking

1.1 简介

skywalking 是一个优秀的国产开源框架，2015年由个人吴晟（华为开发者）开源， 2017年加入Apache孵化器。短短两年就被Apache收入麾下，实力可见一斑。

skywalking支持dubbo，SpringCloud，SpringBoot集成，代码无侵入，通信方式采用GRPC，性能较好，实现方式是java探针，支持告警，支持JVM监控，支持全局调用统计等等，功能较完善。

1.2 如何选择

Skywalking相比于zipkin还是有很大的优势的，如下：

skywalking采用字节码增强的技术实现代码无侵入，zipKin代码侵入性比较高
点击此处了解 SpringCloud之Sleuth+ZipKin全链路日志跟踪
skywalking功能比较丰富，报表统计，UI界面更加人性化

1.3 Skywalking架构

skywalking和zipkin一样，也分为服务端和客户端，服务端负责收集日志数据并且展示，架构如下：

上述架构图中主要分为四个部分，如下：

上面的Agent：负责收集日志数据，并且传递给中间的OAP服务器
中间的OAP：负责接收 Agent 发送的 Tracing 和 Metric 的数据信息，然后进行分析(Analysis Core) ，存储到外部存储器( Storage )，最终提供查询( Query )功能。
左面的UI：负责提供web控制台，查看链路，查看各种指标，性能等等。
右面Storage：负责数据的存储，支持多种存储类型。

看了架构图之后，思路很清晰了，Agent负责收集日志传输数据，通过GRPC的方式传递给OAP进行分析并且存储到数据库中，最终通过UI界面将分析的统计报表、服务依赖、拓扑关系图展示出来。

1.4 服务端搭建

skywalking同样是通过jar包方式启动，需要下载jar包，地址：https://skywalking.apache.org/downloads/

1.4.1 下载安装包

选择V9.5.0这个版本，如下图：

解压之后完整目录如下图：

重要的目录结构分析如下：

agent：客户端需要指定的目录，其中有一个jar，就是负责和客户端整合收集日志
skywalking8.7.0之后的版本，agent的相关代码被抽离出skywalking当中，需要自行下载agent，从官网下载与之相对应的：https://skywalking.apache.org/downloads/
bin：服务端启动的脚本
config：一些配置文件的目录
logs：oap服务的日志目录
oap-libs：oap所需的依赖目录
webapp：UI服务的目录

1.4.2 配置修改

启动之前需要对配置文件做一些修改，修改如下：

1.4.2.1 config/application.yml

这个是oap服务的配置文件，需要修改注册中心为nacos，如下图：

配置①：修改默认注册中心选择nacos，这样就不用在启动参数中指定了。
配置②：修改nacos的相关配置

1.4.2.2 webapp/webapp.yml

这个是UI服务的配置文件，其中有一个server.port配置，是UI服务的端口，默认8080，将其改成8888，避免端口冲突，如下：

yml 复制代码

serverPort: ${SW_SERVER_PORT:-8888}

1.4.3 启动服务

启动命令在/bin目录下，这里需要启动两个服务，如下：

oap服务：对应的启动脚本oapService.bat，Linux下对应的后缀是sh
UI服务：对应的启动脚本webappService.bat，Linux下对应的后缀是sh

当然还有一个startup.bat启动文件，可以直接启动上述两个服务，我们可以直接使用这个脚本，直接双击，将会弹出两个窗口则表示启动成功，如下图：

此时直接访问：http://localhost:8888/，直接进入UI端，如下图：

1.5 客户端搭建

客户端也就是单个微服务，由于Skywalking采用字节码增强技术，因此对于微服务无代码侵入，只要是普通的微服务即可，不需要引入什么依赖。

想要传输数据必须借助skywalking提供的agent，只需要在启动参数指定即可，命令如下：

shell 复制代码

-javaagent:D:\SoftWare\Tools\SkyWalking\skywalking-agent\skywalking-agent.jar
-Dskywalking.agent.service_name=skywalking-product-service
-Dskywalking.collector.backend_service=127.0.0.1:11800

上述命令解析如下：

-javaagent：指定skywalking中的agent中的skywalking-agent.jar的路径
-Dskywalking.agent.service_name：指定在skywalking中的服务名称，一般是微服务的spring.application.name
-Dskywalking.collector.backend_service：指定oap服务绑定的地址，如果是本地，由于oap服务默认的端口是11800，因此只需要配置为127.0.0.1:11800

注意：agent的jar包路径不能包含中文，不能有空格，否则运行不成功。

1.6 数据持久化

只要服务端重启之后，这些链路追踪数据将会丢失了，因为skywalking默认持久化的方式是存储在内存中。

当然这里也是可以通过插拔方式的替换掉存储中间件，企业中往往是使用ES存储，这里介绍一下MySQL的方式存储

1.6.1 修改配置文件

修改 config/application.yml 文件中的存储方式，总共需要修改两处地方。

修改默认的存储方式为mysql，如下：

yml 复制代码

storage:
  selector: ${SW_STORAGE:mysql}

修改Mysql相关的信息，比如用户名、密码等，如下图：

1.6.2 添加MySQL的jdbc依赖

默认的 oap 中是没有jdbc驱动依赖，因此需要我们手动添加一下，只需要将驱动的jar放在oap-libs文件夹中，如下图：

好了，已经配置完成，启动服务端，在skywalking这个数据库中将会自动创建表，如下图：

1.7 日志监控

在skywalking的UI端有一个日志的模块，用于收集客户端的日志，默认是没有数据的，那么需要如何将日志数据传输到skywalking中呢？

日志框架的种类很多，比较出名的有log4j，logback，log4j2，那么就以logback为例子介绍一下如何配置，官方文档如下：

log4j：https://skywalking.apache.org/docs/skywalking-java/v8.8.0/en/setup/service-agent/java-agent/application-toolkit-log4j-1.x/

log4j2：https://skywalking.apache.org/docs/skywalking-java/v8.8.0/en/setup/service-agent/java-agent/application-toolkit-log4j-2.x/

logback：https://skywalking.apache.org/docs/skywalking-java/v8.8.0/en/setup/service-agent/java-agent/application-toolkit-logback-1.x/

1.7.1 添加依赖

根据官方文档，需要先添加依赖，如下：

xml 复制代码

<!-- 如果想在项目代码中获取链路TraceId，则需要引入此依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.skywalking</groupId>
    <artifactId>apm-toolkit-trace</artifactId>
    <version>8.8.0</version>
</dependency>
<!-- 自定义功能相关, 比如自定义tag -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.skywalking</groupId>
    <artifactId>apm-toolkit-opentracing</artifactId>
    <version>8.8.0</version>
</dependency>
<!-- skywalking 日志记录 logback插件 -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.skywalking</groupId>
    <artifactId>apm-toolkit-logback-1.x</artifactId>
    <version>8.8.0</version>
</dependency>

1.7.2 添加配置文件

新建一个logback-spring.xml放在resource目录下，配置如下：
点击此处了解logback.xml文件解析

xml 复制代码

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<configuration scan="true" scanPeriod=" 5 seconds">
  <!--控制台日志打印-->
  <!-- with the MDC, set %X{tid} in Pattern -->
	<!-- MDC是什么：MDC采用Map的方式存储上下文，线程独立的，子线程会从父线程拷贝上下文 -->
    <appender name="stdout" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
            <layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.mdc.TraceIdMDCPatternLogbackLayout">
                <Pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%X{tid}] [%thread] %-5level %logger{36} -%msg%n</Pattern>
            </layout>
        </encoder>
    </appender>
	

    <!--skywalking日志上报-->
    <appender name="grpc-log" class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.log.GRPCLogClientAppender">
        <encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
            <layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.mdc.TraceIdMDCPatternLogbackLayout">
                <Pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%X{tid}] [%thread] %-5level %logger{36} -%msg%n</Pattern>
            </layout>
        </encoder>
    </appender>
    <!--日志文件-->
    <appender name="fileAppender" class="ch.qos.logback.core.FileAppender">
        <file>./logs/gateway-all.log</file>
        <encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
            <layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.TraceIdPatternLogbackLayout">
                <Pattern>[%sw_ctx] [%level] %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %logger:%line - %msg%n</Pattern>
            </layout>
        </encoder>
    </appender>

    <root level="INFO">
        <appender-ref ref="stdout"/>
        <appender-ref ref="grpc-log"/>
    </root>

    <logger name="fileLogger" level="INFO">
        <appender-ref ref="fileAppender"/>
    </logger>

</configuration>

注意：如果agent和oap服务不在同一台服务器上，需要在/agent/config/agent.config配置文件末尾添加如下配置：

text 复制代码

plugin.toolkit.log.grpc.reporter.server_host=${SW_GRPC_LOG_SERVER_HOST:10.10.10.1}
plugin.toolkit.log.grpc.reporter.server_port=${SW_GRPC_LOG_SERVER_PORT:11800}
plugin.toolkit.log.grpc.reporter.max_message_size=${SW_GRPC_LOG_MAX_MESSAGE_SIZE:10485760}
plugin.toolkit.log.grpc.reporter.upstream_timeout=${SW_GRPC_LOG_GRPC_UPSTREAM_TIMEOUT:30}

配置分析如下：

配置名	解释	默认值
plugin.toolkit.log.transmit_formatted	是否以格式化的格式传输记录的数据	TRUE
plugin.toolkit.log.grpc.reporter.server_host	指定要向其报告日志数据的grpc服务器的主机	127.0.0.1
plugin.toolkit.log.grpc.reporter.server_port	指定要向其报告日志数据的grpc服务器的端口	11800
plugin.toolkit.log.grpc.reporter.max_message_size	指定grpc客户端要报告的日志数据的最大大小	10485760
plugin.toolkit.log.grpc.reporter.upstream_timeout	客户端向上游发送数据时将超市多长时间，单位：秒	30

1.8 性能剖析

skywalking在性能剖析方面真的是非常强大，提供到基于堆栈的分析结果，能够让运维人员一眼定位到问题。

假如一个/order/list接口有超时，如下：

java 复制代码

@GetMapping("/list")
public List<Order> list() throws InterruptedException{
	Thread.sleep(2000);
	return LongStream.of(1,2,3).mapToObj(id->new Order(id,20231000L,"test","test")).collect(Collectors.toList());
}

上述代码中休眠了2秒，看看如何在skywalking 中定位这个问题。

在性能剖析模块->新建任务->选择服务、填写端点、监控时间，操作如下图：

上图中选择了最大采样数为5，则直接访问5次：http://localhost:1003/order/list，然后选择这个任务将会出现监控到的数据，如下图：

上图中可以看到{GET}/order/list这个接口上耗费了2秒以上，因此选择这个接口点击分析，可以看到详细的堆栈信息，如下图：

如何定位到睡眠2秒钟的那一行代码呢？直接往下翻，如下图：

是不是很清楚了，在OrderController这个接口线程睡眠了两秒...

1.9 监控告警

对于服务的异常信息，比如接口有较长延迟，skywalking也做出了告警功能，如下图：

skywalking中有一些默认的告警规则，如下：

最近3分钟内服务的平均响应时间超过1秒
最近2分钟服务成功率低于80%
最近3分钟90%服务响应时间超过1秒
最近2分钟内服务实例的平均响应时间超过1秒

当然除了以上四种，随着Skywalking不断迭代也会新增其他规则，这些规则的配置在config/alarm-settings.yml配置文件中，如下：

yml 复制代码

# Sample alarm rules.
rules:
  # Rule unique name, must be ended with `_rule`.
  service_resp_time_rule:
    metrics-name: service_resp_time
    op: ">"
    threshold: 1000
    period: 10
    count: 3
    silence-period: 5
    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 int
    metrics-name: service_sla
    op: "<"
    threshold: 8000
    # The length of time to evaluate the metrics
    period: 10
    # How many times after the metrics match the condition, will trigger alarm
    count: 2
    # How many times of checks, the alarm keeps silence after alarm triggered, default as same as period.
    silence-period: 3
    message: Successful rate of service {name} is lower than 80% in 2 minutes of last 10 minutes
  service_resp_time_percentile_rule:
    # Metrics value need to be long, double or int
    metrics-name: service_percentile
    op: ">"
    threshold: 1000,1000,1000,1000,1000
    period: 10
    count: 3
    silence-period: 5
    message: Percentile response time of service {name} alarm in 3 minutes of last 10 minutes, due to more than one condition of p50 > 1000, p75 > 1000, p90 > 1000, p95 > 1000, p99 > 1000
  service_instance_resp_time_rule:
    metrics-name: service_instance_resp_time
    op: ">"
    threshold: 1000
    period: 10
    count: 2
    silence-period: 5
    message: Response time of service instance {name} is more than 1000ms in 2 minutes of last 10 minutes
  database_access_resp_time_rule:
    metrics-name: database_access_resp_time
    threshold: 1000
    op: ">"
    period: 10
    count: 2
    message: Response time of database access {name} is more than 1000ms in 2 minutes of last 10 minutes
  endpoint_relation_resp_time_rule:
    metrics-name: endpoint_relation_resp_time
    threshold: 1000
    op: ">"
    period: 10
    count: 2
    message: Response time of endpoint relation {name} is more than 1000ms in 2 minutes of last 10 minutes


webhooks:
#  - http://127.0.0.1/notify/
#  - http://127.0.0.1/go-wechat/

每个规则都由相同的属性组成，这些属性的含义如下图：

属性	含义
metrics-name	oal脚本中度量名称
threshold	阈值，与metrics-name和下面的比较符号相匹配
op	比较操作符号，可以设定>，<，=
period	多久检查一次当前的指标数据是否符合告警规则，单位：分钟
count	达到多少次后，发送告警消息
silence-period	在多久之内，忽略相同告警信息
message	告警消息内容
include-names	本规则告警生效服务列表

如果想要调整默认的规则，比如监控返回的信息，监控的参数等等，只需要改动上述配置文件中的参数即可。

当然除了以上默认的几种规则，skywalking还适配了一些钩子（webhooks）。其实就是相当于一个回调，一旦触发了上述规则告警，skywalking则会调用配置的webhook，这样开发者就可以定制一些处理方法，比如发送邮件、微信、钉钉通知运维人员处理。

当然这个钩子也是有些规则的，如下：

POST请求
application/json 接收数据
接收的参数必须是AlarmMessage中指定的参数。

注意：AlarmMessage 这个类随着skywalking 版本的迭代可能出现不同，一定要到对应版本源码中去找到这个类，拷贝其中的属性。这个类在源码的路径：org.apache.skywalking.oap.server.core.alarm，如下图：

新建一个告警模块：skywalking-alarm1004，其中利用webhook定义一个接口，如下：

java 复制代码

@RestController
@RequestMapping("/alarm")
@Slf4j
public class AlarmController{
	// skywalking回调触发方法
	@PostMapping("/receive")
	public void receive(@RequestBody List<AlarmMessage> list){
		//todo 此处可以填写发送邮件，微信，钉钉
		log.info("------------------");
		log.info(JSON.toJSONString(list));
	}
}

接口定制完成后，只需要在config/alarm-settings.yml配置文件中添加这个钩子，如下图：

yml 复制代码

webhooks:
  - http://127.0.0.1:1004/alarm/receive
#  - http://127.0.0.1/go-wechat/

好了，这就已经配置完成了，测试也很简单，还是调用上面案例中的睡眠两秒的接口：http://localhost:1003/order/list，多调用几次，则会触发告警，控制台打印日志如下：