什么是链路追踪
微服务架构是通过业务来划分服务的，使用 REST 调用。对外暴露的一个接口，可能需要很多个服务协同才能完成这个接口功能，如果链路上任何一个服务出现问题或者网络超时，都会形成导致接口调用失败。随着业务的不断扩张，服务之间互相调用会越来越复杂。
服务调用
随着服务的越来越多，对调用链的分析会越来越复杂。它们之间的调用关系也许如下：
性能瓶颈
面对以上情况，我们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，这就是所谓的 APM（应用性能管理）。
什么是 SkyWalking (华为吴晟)
目前主要的一些 APM 工具有: Cat、Zipkin、Pinpoint、SkyWalking；Apache SkyWalking 是观察性分析平台和应用性能管理系统。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。
什么是 SkyWalking
- Skywalking Agent： 使用 JavaAgent 做字节码植入，无侵入式的收集，并通过 HTTP 或者 gRPC 方式发送数据到 SkyWalking Collector。
- SkyWalking Collector： 链路数据收集器，对 agent 传过来的数据进行整合分析处理并落入相关的数据存储中。
- Storage： SkyWalking 的存储，时间更迭，SW 已经开发迭代到了 6.x 版本，在 6.x 版本中支持以 ElasticSearch(支持 6.x)、Mysql、TiDB、H2、作为存储介质进行数据存储。
- UI： Web 可视化平台，用来展示落地的数据。
SkyWalking 优势
- 多种监控手段，语言探针和服务网格(Service Mesh)
- 多语言自动探针，Java，.NET Core 和 Node.JS
- 轻量高效，不需要大数据
- 模块化，UI、存储、集群管理多种机制可选
- 支持告警
- 优秀的可视化方案
SkyWalking 安装配置
下载并构建 SkyWalking 镜像
官方已经为我们准备好了编译过的服务端版本，下载地址为 http://skywalking.apache.org/downloads/，这里我们需要下载 6.x releases 版本
下载tar包
wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/skywalking/6.1.0/apache-skywalking-apm-6.1.0.tar.gz
配置 SkyWalking
下载完成后解压缩，进入 apache-skywalking-apm-incubating/config 目录并修改 application.yml 配置文件
这里需要做三件事：
- 注释 H2 存储方案
- 启用 ElasticSearch 存储方案
- 修改 ElasticSearch 服务器地址
storage:
elasticsearch:
# nameSpace: ${SW_NAMESPACE:""}
clusterNodes: ${SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES:elasticsearch:9200}
# user: ${SW_ES_USER:""}
#password: ${SW_ES_PASSWORD:""}
indexShardsNumber: ${SW_STORAGE_ES_INDEX_SHARDS_NUMBER:2}
indexReplicasNumber: ${SW_STORAGE_ES_INDEX_REPLICAS_NUMBER:0}
# Batch process setting, refer to https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api/5.5/java-docs-bulk-processor.html
bulkActions: ${SW_STORAGE_ES_BULK_ACTIONS:2000} # Execute the bulk every 2000 requests
bulkSize: ${SW_STORAGE_ES_BULK_SIZE:20} # flush the bulk every 20mb
flushInterval: ${SW_STORAGE_ES_FLUSH_INTERVAL:10} # flush the bulk every 10 seconds whatever the number of requests
concurrentRequests: ${SW_STORAGE_ES_CONCURRENT_REQUESTS:2} # the number of concurrent requests
metadataQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_ES_QUERY_MAX_SIZE:5000}
segmentQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_ES_QUERY_SEGMENT_SIZE:200}
# h2:
# driver: ${SW_STORAGE_H2_DRIVER:org.h2.jdbcx.JdbcDataSource}
# url: ${SW_STORAGE_H2_URL:jdbc:h2:mem:skywalking-oap-db}
# user: ${SW_STORAGE_H2_USER:sa}
# metadataQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_H2_QUERY_MAX_SIZE:5000}
构建 SkyWalking 镜像并启动
Dockerfile
FROM centos:7
# Timezone, Asia/Shanghai by default
ENV Timezone=Asia/Shanghai
RUN ln -snf /usr/share/zoneinfo/$Timezone /etc/localtime && echo '$Timezone' > /etc/timezone
RUN yum install -y wget && \
yum install -y java-1.8.0-openjdk
WORKDIR /app
COPY apache-skywalking-apm-bin skywalking
RUN echo "tail -f /dev/null" >> /app/skywalking/bin/startup.sh
CMD ["/bin/sh","-c","/app/skywalking/bin/startup.sh" ]
docker-compose.yml
version: '3.3'
services:
elasticsearch:
image: wutang/elasticsearch-shanghai-zone:6.3.2
container_name: elasticsearch
ports:
- 9200:9200
- 9300:9300
environment:
cluster.name: elasticsearch
skywalking:
build: .
container_name: skywalking
ports:
- 10800:10800
- 11800:11800
- 12800:12800
- 8090:8080
links:
- elasticsearch:elasticsearch
depends_on:
- elasticsearch
通过浏览器访问 http://serverIP:8090 出现如下界面即表示启动成功
驾驶舱
默认的用户名密码为：admin/admin，登录成功后，效果如下图
image
