1. 环境准备
- K8S 集群
- kubectl
- helm
2. 为什么要部署SkyWalking?
我也不道啊,老板说要咱就得上啊。咦,好像可以看到服务的各项指标,像SLA,Apdex这些,主要是能够进行请求的链路追踪,bug排查的利器。
总之就是不管三七二十一,先整上去。
3. 部署
部署其实很简单,参考这个仓库的内容 github.com/apache/skyw...
3.1 准备配置文件:
yaml
oap:
image:
tag: 9.7.0
storageType: elasticsearch
replicas: 1
env:
SW_CORE_RECORD_DATA_TTL: "10" # 设置记录数据的保留时间
SW_CORE_METRICS_DATA_TTL: "10" # 经过聚合处理的指标数据的保留时间
SW_TELEMETRY: "prometheus"
SW_HEALTH_CHECKER: "default"
SW_ENABLE_UPDATE_UI_TEMPLATE: "true"
readinessProbe:
tcpSocket:
port: 12800
initialDelaySeconds: 50
periodSeconds: 10
failureThreshold: 30
resources:
requests:
memory: 2.6Gi
ui:
image:
tag: 9.7.0
elasticsearch:
enabled: true
replicas: 1
minimumMasterNodes: 1
nodeGroup: "single-node"
persistence:
enabled: true
initResources:
requests:
memory: 1.5Gi
clusterHealthCheckParams: "wait_for_status=yellow&timeout=1s"
volumeClaimTemplate:
accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
storageClassName: ebs-hdd
resources:
requests:
storage: 512Gi
本来我的Skywalking
版本是 9.6.0
但是有个bug,Endpoints 页面如果涉及的Endpoint过多就会报错 后面我升级了 9.7.0
版本。
底层的存储组件使用 单节点ES,存储卷我用的是hdd的,因为是测试的,就省着用。对性能有要求的同学可以使用多节点,挂载SSD类型的磁盘。
注意调整这两个参数,SW_CORE_RECORD_DATA_TTL和SW_CORE_METRICS_DATA_TTL。
我使用机械盘,保持10天的数据就到顶了。如果这个值加大,会比较慢。这个根据自己的需求来确定。
3.2 开始部署
shell
# helm chat 的版本
export SKYWALKING_RELEASE_VERSION=4.5.0
# helm 的 release name
export SKYWALKING_RELEASE_NAME=skywalking
# k8s 的命名空间
export SKYWALKING_RELEASE_NAMESPACE=skywalking
# 部署
helm install "${SKYWALKING_RELEASE_NAME}" \
oci://registry-1.docker.io/apache/skywalking-helm \
--version "${SKYWALKING_RELEASE_VERSION}" \
-n "${SKYWALKING_RELEASE_NAMESPACE}" -f ./values-my-es.yaml
执行需要一些时间,完成后可以在K8S中看到
ES 的 Stateful Sets
SkyWalking 的 Deployments
3.3 更新
修改配置文件时,需要更新 对应的 helm release
shell
export HELM_EXPERIMENTAL_OCI=1
export SKYWALKING_RELEASE_VERSION=4.5.0
helm upgrade -f ./values-my-es.yaml "skywalking" oci://registry-1.docker.io/apache/skywalking-helm --version "${SKYWALKING_RELEASE_VERSION}" -n skywalking
4. 项目集成
接入采用initContainer无侵入方式在K8s集成,原理是共享磁盘。
4.1 增加挂载点
YAML
- name: skywalking-agent
emptyDir: {}
4.2 创建initContainer
yaml
initContainers:
- name: agent-container
image: apache/skywalking-java-agent:9.1.0-alpine
imagePullPolicy: IfNotPresent
volumeMounts:
- name: skywalking-agent
mountPath: /agent
command: [ "/bin/sh" ]
args: [ "-c", "cp -R /skywalking/agent /agent/" ]
- name: skywalking-agent
emptyDir: {}
4.3 Container 增加skywalking的配置
YAML
containers:
- name: <example-name>
image: <image>
ports:
- containerPort: <port>
env:
- name: VA_OPTS
value: "-Dfile.encoding=utf-8 -Duser.timezone=UTC"
- name: JAVA_TOOL_OPTIONS
value: "-javaagent:/skywalking/agent/skywalking-agent.jar"
- name: SW_AGENT_NAMESPACE
value: "dev"
- name: SW_AGENT_NAME
value: "dev::example-name"
- name: SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES
value: "skywalking-skywalking-helm-oap.skywalking.svc.cluster.local:11800"
volumeMounts:
- name: skywalking-agent
mountPath: /skywalking
这样配置之后,启动 deployment 时,会先初始化一个 initContainer,然后在启动核心的 container pod。
完美
Ref
apache/skywalking-helm: Apache SkyWalking Kubernetes Deployment Helm Chart (github.com)