应用性能管理工具-SkyWalking

前言

随着微服务架构的流行，一次请求往往需要涉及到多个服务，因此服务性能监控和排查就变得更复杂，因此，就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具，以便发生故障的时候，能够快速定位和解决问题。

而链路追踪的出现正是为了解决这种问题，它可以在复杂的服务调用中定位问题，还可以在新人加入后台团队之后，让其清楚地知道自己所负责的服务在哪一环。

除此之外，如果某个接口突然耗时增加，也不必再逐个服务查询耗时情况，我们可以直观地分析出服务的性能瓶颈，方便在流量激增的情况下精准合理地扩容。

这就是APM（应用性能管理）系统，全称：Application Performance Management tools。

常用APM工具对比
基本信息

Pinpoint

Pinpoint专注于链路和性能监控，韩国研发团队开源，埋点无侵入 ，UI 功能较强。

SkyWalking

SkyWalking是一个国产的开源框架，2015年有吴晟个人开源，2017年加入Apache 孵化器，国人开源的产品，主要开发人员来自于华为。Skywalking专注于链路和性能监控，埋点无侵入， UI 功能较强 。能够加入Apache孵化器，设计思想及代码得到一定认可，后期应该也会有更多的发展空间及研发人员投入。目前使用厂商最多。版本更新较快。

Zipkin

Zipkin由Twitter 开源，调用链分析工具，基于spring-cloud-sleuth得到广泛使用，非常轻量 ，使用部署简单。

Cat

CAT是一个更综合性 的平台,提供的监控功能最全面，国内几个大厂生产也都在使用。但研发进度及版本更新相对较慢。

埋点方式

|------------|------------------|---------|
| 名称 | 埋点方式 | 入侵性 |
| pinpoint | 探针 | 低 |
| skywalking | 探针 | 低 |
| zipkin | http拦截器 | 中 |
| cat | 代码埋点(拦截器/注解/过滤器) | 高 |

数据存储

|------------|----------------------------------|
| 名称 | 存储方式 |
| pinpoint | hbase |
| skywalking | es/mysql/tidb/h2/sharding sphere |
| zipkin | mysql/es/cassandra |
| cat | 本地/hdfs/mysql |

最终选型（SkyWalking）

综合考虑工具的使用人数、维护能力以及对项目本身的侵入性，最终决定采用Skywalking作为项目的APM工具。

SkyWalking采用探针的方式对服务进行监控，即在代码层面对项目零侵入性。
使用人群多，社区活跃度高，版本更新快。
UI功能较强，管理界面可直接观察多个指标参数。

简介

SkyWalking 是一个开源的分布式系统跟踪和性能监控工具，旨在帮助开发人员和运维团队监视、诊断和优化分布式系统的性能和行为。它提供了端到端的分布式跟踪、性能指标收集、报告和可视化能力。

架构组成

SkyWalking本身逻辑上分为四部分: 探针, 平台后端, 存储和用户界面。再加上监控的客户端应用服务，一套完整的监控体系最终可分为五个组成部分。

探针（ agent ）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 支持数据聚合, 数据分析以及驱动数据流从探针到用户界面的流程。分析包括 Skywalking 原生追踪和性能指标以及第三方来源，包括 Istio 及 Envoy telemetry , Zipkin 追踪格式化等。
存储通过开放的插件化的接口存放 SkyWalking 数据。可以选择一个既有的存储系统, 如 ElasticSearch, H2 或 MySQL 集群(Sharding-Sphere管理)。
UI 一个基于接口高度定制化的Web系统，用户可以可视化查看和管理 SkyWalking 数据。
应用服务 即被SkyWalking监控的客户端服务。