skywalking

陈平安Java and C

分布式链路追踪-SkyWalking在分布式系统中，⼀次请求往往会经过多个服务节点。⽐如⼀次简单的用户下单请求，可能涉及⽹关，商品服务，库存服务，⽀付服务、消息队列等多个环节。

一叶飘零_sweeeet

从 0 到 1 精通 SkyWalking：分布式系统的 “透视镜“ 技术全解析在单体应用时代，我们排查问题就像在自己家里找东西，虽然偶尔也会找不到，但至少对整个空间了如指掌。而进入分布式系统时代，排查问题更像是在一个陌生的大型商场里找一串丢失的钥匙 —— 你知道它就在某个地方，但完全不知道从何找起。

斯普信专业组

SkyWalking 核心概念与智能探针工作原理深度揭秘（上）#作者：朱雷Skywalking是一款国产开源的应用性能监控工具和分布式链路追踪系统，2015年由吴晟开源， 2017年加入Apache孵化器。Skywalking主要用于APM性能监控和分布式链路追踪，功能包括分布式追踪、性能指标分析、服务依赖分析及告警等。

SkyWalking 支持的告警通知方式（Alarm Hooks）类型告警通知类型说明告警模版：注意：缩进只能用空格，不能用 tab(\t)

搞不懂语言的程序员

docker 部署Skywalkingdocker network create skywalking-networkElasticsearch 服务

通过 KafkaMQ 接入Skywalking 数据最佳实践SkyWalking 是一个开源的分布式追踪系统，主要用于监控和分析分布式系统的性能和行为。它支持多种语言和框架，能够实时收集和分析服务间的调用链路数据、性能指标和日志信息，帮助开发者快速定位系统瓶颈和问题。

性能测试工具-SkyWalking前言SkyWalking 是一款功能强大的开源应用性能监控（APM）工具，尤其擅长监控和诊断分布式系统、微服务架构和云原生环境。对于测试工程师来说，它提供了从代码级到系统级的全栈观测能力，能帮你精准定位性能瓶颈、分析调用链路，并在性能测试中提供关键数据支撑。

skywalking 原理好的，我们来深入解析 Apache SkyWalking 的原理。它的设计非常精巧，核心思想是**通过分布式追踪技术，在复杂的分布式系统中清晰地还原一个请求的完整调用链，并在此之上构建强大的监控能力**。

APM 系列（一）：Skywalking 与 Easyearch 集成SkyWalking 是一个开源的可观测性平台，用于收集、分析、聚合和可视化服务和云原生基础设施的数据。SkyWalking 提供了一种简单的方法，即使在云之间也能保持对分布式系统的清晰视图。它是一个现代的 APM，专门为云原生、基于容器的分布式系统设计。

Spring Cloud系列—SkyWalking告警和飞书接入上篇文章：Spring Cloud系列—SkyWalking链路追踪https://blog.csdn.net/sniper_fandc/article/details/149948321?fromshare=blogdetail&sharetype=blogdetail&sharerId=149948321&sharerefer=PC&sharesource=sniper_fandc&sharefrom=from_link

飞火流星02027

SkyWalking异步采集spring gateway日志SkyWalking-OAP官方下载地址SkyWalking-OAP帮助文档 -- 配置说明SkyWalking-Agent官方下载地址

鼠鼠我捏，要死了捏

基于SkyWalking的微服务APM监控实战指南随着微服务在生产环境中大规模应用，系统链路复杂、实例弹性伸缩、灰度发布等特点都给性能监控和问题诊断带来了新的挑战。传统的单机或轻量级监控方案已无法满足微服务环境下的全链路、分布式追踪和实时告警需求。

【SkyWalking】服务端部署与微服务无侵入接入实战指南在微服务架构快速演进的今天，如何有效实现服务链路追踪、性能分析、日志采集与自动化告警，成为系统稳定性的关键保障手段。

【SkyWalking】配置告警规则并通过 Webhook 推送钉钉通知🧭 本文为【SkyWalking 系列】第 3 篇 👉 系列导航：点击跳转介绍 SkyWalking 告警机制、告警规则格式以及如何通过 webhook 方式将告警信息发送到钉钉。

熟悉Docker及Docker-Compose。熟悉Linux常用命令，编写基本Shell脚本。可搭建Jenkins进行Dev/Ops。Docker 使用 volume 挂载若host文件夹为空，会自动复制容器内文件至host文件夹里面。 docker-compose down

熟练掌握RabbitMQ和Kafka的使用及相关应用场景。异步通知与解耦，流量削峰，配合本地消息表实现事务的最终一致性并解决消息可靠、顺序消费和错误重试等问题RabbitMQ stock.#.nyse ，#匹配多个字符，*匹配一个字符。 Confirm Callback 到达exchange的回调。 Return Callback 到达queue失败的回调。 Kafka Kafka生产端分区器： 1.直接指定partition 指定0,1。 2.设置hashkey，计算key的hash值进行取模分区。 3.不设置分区键，采用粘性发送，即往某个分区发送至batchSize16K大小后切换分区。

熟悉多线程与并发编程，理解各类锁机制，熟悉JUC并发多线程及线程池，熟练异步编排编码，熟悉Redisson在分布式场景下各类锁的应用场景和并发控制原理。多线程的状态各类锁 synchronized 升级过程偏向锁 jvm启动4秒后开启，因为jvm启动有大量的锁竞争，锁的对象头会记录进来的线程id，若使用为同一线程，则直接放行，若存在竞争则升级为轻量级锁。轻量级锁出现竞争时，采用cas方式将对象头复制到线程的栈桢中，若失败则while重试，再次获取锁，达到一定次数升级为重量级锁。重量级锁出现竞争时，线程直接阻塞，等待cpu二次调度唤醒，调用了操作系统层面的指令。实现原理采用对象的monitor进行进入和退出操作实现，monitor包含 _o

SkyWalking 部署与应用（Windows）SkyWalking 是分布式系统的应用程序性能监视工具，专为微服务、云原生架构和基于容器（Docker、K8s、Mesos）架构而设计。提供分布式追踪、服务网格遥测分析、度量聚合和可视化一体化解决方案

递归尽头是星辰

SkyWalking架构深度解析：分布式系统监控的利器SkyWalking是一款开源的APM(应用性能监控)系统，专门为微服务、云原生和容器化架构设计。它由Apache软件基金会孵化并毕业，已成为分布式系统监控领域的明星项目。

【PmHub面试篇】性能监控与分布式追踪利器Skywalking面试专题分析你好，欢迎来到本次关于PmHub整合性能监控与分布式追踪利器Skywalking的面试系列分享。在这篇文章中，我们将深入探讨这一技术领域的相关面试题预测。若想对相关内容有更透彻的理解，强烈推荐参考之前发布的博文：【PmHub后端篇】Skywalking：性能监控与分布式追踪的利器