关于javascript:SpringCloud第十五篇微服务利剑之APM平台一Skywalking

Skywalking 与 2016 年 11 月 2 日由国人吴晟在 Github 上传 v1.0 版本，用于提供分布式链路追踪性能，从 5.x 开始，成为一个性能较为欠缺的 APM（Application Performance Management）零碎，2019 年 4 月 17 日从 Apache 孵化器毕业，正式成为 Apache 顶级我的项目。提供分布式追踪、服务网格遥测剖析、度量聚合和可视化一体化解决方案。官网对本人介绍是专为微服务，云原生和基于容器（Docker，Kubernetes，Mesos）架构而设计。（理解源码可 + 求求: 1791743380）

服务，服务实例，端点指标剖析
根本原因剖析
服务拓扑图剖析
服务，服务实例和端点依赖性剖析
慢服务检测
性能优化
分布式跟踪和上下文流传
数据库拜访指标、检测慢速数据库拜访语句（包含 SQL）
告警

多种监控伎俩，语言探针和 service mesh
多语言主动探针，Java，.NET Core 和 Node.JS
多种后端存储反对
轻量高效
模块化，UI、存储、集群治理多种机制可选
反对告警
优良的可视化计划

先看一下官网提供的架构图，如图：

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Skywalking 总体由四个局部 agent、collector、webapp-ui、storage 组成。图 10-11 从上到下是应用层接入，能够应用无入侵性的 agent 探针接入，通过 HTTP 或者 gRPC 讲数据发送至 Skywalking 剖析平台 collector，collector 对承受到的数据进行聚合剖析，最初存储至 storage 中，这里反对多种存储形式，比拟罕用的有 H2 和 ElasticSearch，最初能够由 webapp-ui 对所有的数据进行展现。

在介绍实战之前，咱们先简略介绍一下 Skywalking 部署构建计划。

这里存储形式笔者抉择应用 ElasticSearch，具体版本是 6.5.0，ElasticSearch 的构建形式抉择应用 Docker，间接应用 Linux 搭建有点简单，不适宜初学者，应用 Docker 构建简略不便。

笔者构建的一些前置条件：

java：1.8
CentOS：7.6

如果以后 CentOS 上没有 Docker 环境，能够应用上面的语句疾速构建：

yum install docker

当构建胜利后，能够应用上面的语句查看以后 Docker 的版本：

docker -v

笔者这里的输入是：

Docker version 1.13.1, build 7f2769b/1.13.1

装置好 Docker 当前，最好配置一下国内的镜像站，否则在网络不好的状况下可能呈现 Docker 下载失败等状况，能够应用上面的语句来批改镜像地址：

vi /etc/docker/daemon.json

笔者这里应用的是阿里云的镜像减速，如下：

{"registry-mirrors": ["https://xxxxxx.mirror.aliyuncs.com"]
}

各位读者能够本人去阿里云上开明本人的镜像减速，具体不多做介绍。

应用 Docker 构建 ElasticSearch6.5.0，首先，须要下载 ElasticSearch6.5.0 的镜像，输出以下命令：

docker pull elasticsearch:6.5.0

期待程序下载实现，实现后就能够启动镜像了，命令如下：

docker run -d --restart=always --name es -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:6.5.0

ElasticSearch 的默认启动内存是 1g，如果以后服务器的内存不足 1g，能够应用参数 -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" 限度 ElasticSearch 的启动内存大小，残缺的语句如下：

docker run -d --restart=always -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" --name es -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:6.5.0

启动胜利当前能够应用如下语句看一下是否启动胜利：

docker ps

后果如图：

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ElasticSearch6.5.0 单节点版曾经构建实现，为了不便后续操作，须要批改一个 ElasticSearch 的命名，输出命令 docker exec -it es /bin/bash 进入容器文件目录，输出 vi config/elasticsearch.yml 进入 ElasticSearch 配置文件，批改 cluster.name 的值，笔者这里批改为 CollectorDBCluster，批改实现后，保留以后批改，输出exit 退出容器文件目录，输出 docker restart es 重启以后容器，在浏览器输出 http://192.168.44.128:9200/，看到如下信息能够证实 ElasticSearch6.5.0 单节点版曾经在失常的运行了。

{
  "name" : "V-N2_ZQ",
  "cluster_name" : "CollectorDBCluster",
  "cluster_uuid" : "r9bFZ90WRyqSpMz80u61Yg",
  "version" : {
    "number" : "6.5.0",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "tar",
    "build_hash" : "816e6f6",
    "build_date" : "2018-11-09T18:58:36.352602Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "7.5.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "5.6.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "5.0.0"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

Skywalking 构建，进入 Skywalking 官网，进入下载页面（http://skywalking.apache.org/downloads/），如图：

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因为咱们是要在 CentOS 上运行，所以这里抉择 Linux 二进制版，就是曾经编译好的版本，无需咱们本人编译，下载至咱们的 CentOS 后，解压能够看到目录构造，如图：

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agent：探针相干，前面会做更加具体的介绍。
bin：这里放的是 oapService 和 webappService 的启动脚本，当然也有执行两个脚本的合并脚本startup.sh。
config：这里次要寄存的是 collector 的配置信息，咱们须要批改这里的 application.yml 中的无关 ElasticSearch 的配置，如下图：

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批改 storage.elasticsearch.nameSpace 为咱们后面构建 ElasticSearch 设置的 cluster.name，笔者这里的值为CollectorDBCluster，同时批改storage.elasticsearch.clusterNodes 为咱们以后构建的 ElasticSearch 的地址。

logs：寄存 collector 和 webapp-ui 生成的日志。
webapp：这里寄存的是 Skywalking 展现 UI 的 jar 和配置文件。

Skywalking 中默认应用的端口有 8080、11800、12800，请保障这些端口未被占用，如需批改，能够批改 config 目录中的 application.yml 和webapp目录中的webapp.yml。

接下来启动 collector 和 webapp-ui，进入 bin 目录中，执行命令./startup.sh，如：

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关上浏览器拜访 http://192.168.44.128:8080/，能够看到 webapp-ui 的仪表盘，如图：

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Skywalking 部署到这里就完结了，上面咱们开始介绍 Spring Cloud 如何与 Skywalking 整合应用。

先简略介绍一下案例内容，咱们将创立 4 个工程，别离为 Zuul-Service、Eureka-Service、Consumer-Service 和 Provider-Service，申请通过 Zuul-Service 拜访至 Consumer-Service 再拜访至 Provider-Service 实现一次链路调用。

整体架构图如图：

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具体实现代码列出，各位读者能够参考 GitHub 仓库（https://github.com/meteor1993/SpringCloudLearning/tree/master/chapter15），上面咱们介绍 Spring Cloud 是如何与 Skywalking 整合的。

这里咱们须要应用到 Skywalking 的探针 agent，咱们在工程 chapter15 的跟目录中新建一个文件夹，命名为skywalking，讲方才解压的 Skywalking 中的 agent 整个文件夹 copy 到skywalking，这里咱们启动时只须要配置 javaagen 命令加载 agent 探针即可，在 idea 中应用须要批改启动配置，点击右上角的Edit Configurations...，在关上的窗口中抉择Environment->VM Options，配置如下脚本：

-javaagent:D:\Development\SpringCloudLearning\chapter15\skywalking\agent\skywalking-agent.jar
-Dskywalking.agent.service_name=zuul-service
-Dskywalking.collector.backend_service=192.168.44.128:11800

如图：

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还能够应用 java -jar 的形式来加载 agent 探针，咱们将整个 maven 我的项目打包，运行 mvn install 的命令，应用 java -jar 的形式来启动，启动命令中减少启动参数，如下：

-javaagent:D:\Development\SpringCloudLearning\chapter15\skywalking\agent\skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=consumer-service -Dskywalking.collector.backend_service=192.168.44.128:11800 -jar zuul-0.0.1-SNAPSHOT.jar

依次启动四个工程后，应用浏览器拜访：http://localhost:8080/client/hello?name=spring，多刷新几次后，咱们再应用浏览器拜访 http://192.168.44.128:8080/，如：

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all_heatmap：所有服务响应工夫的热点图
all_p99：所有服务响应工夫的 p99 值

点击上边栏的拓扑图，能够看到以后咱们工程的一个依赖拓扑关系，如：

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点击上边栏的追踪，能够看到右边是以后所有的拜访申请，轻易点击一个，能够在左边看到一个具体的链路追踪过程，如：

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点击链路，能够看到一些标记信息，蕴含端点、跨度类型、胜利还是失败，以及一些 Exception 信息，如图：

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点击仪表盘页面的 Service，能够看到一些服务相干的信息，如均匀响应工夫、均匀吞吐量、均匀时延统计，如图：

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service_instance_sla：服务实例的成功率
service_instance_resp_time：服务实例的均匀响应工夫
service_instance_cpm：服务实例每分钟调用次数

点击仪表盘页面的 Endpoint，能够看到一些端点相干的信息，如图：

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endpoint_cpm：端点每分钟调用次数
endpoint_avg：端点均匀响应工夫
endpoint_sla：端点成功率
endpoint_p99：端点响应工夫的 p99 值

点击仪表盘页面的 Instance，能够看到一些 JVM 相干的信息，如图：

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至此，Spring Cloud 与 Skywalking 的介绍就完结了，感兴趣的敌人能够返回 Github 的官方网站进行查问。

这里总结一下整个案例的启动程序：

启动 ElasticSearch
启动 collector
启动 web-ui（或者应用整合脚本启动）
启动 Agent（Eureka、provider、consumer、zuul）
利用调用
拜访 web-ui 查看统计信息

以上启动程序供各位读者参考，请各位读者最好依照以上程序启动，因为不同的组件之前其实是有相互依赖关系的，如果随便更改启动程序可能会造成某些未知问题。

关于javascript:SpringCloud第十五篇微服务利剑之APM平台一Skywalking

1. Skywalking 概述

2. Skywalking 次要性能

3. Skywalking 次要个性

4. Skywalking 架构简介

5. Spring Cloud 与 Skywalking 实战

5.1 Skywalking 部署构建

5.2 Spring Cloud 整合 Skywalking 实战

6. 小结

Just My Socks（注册教程内含优惠码）

关于javascript:SpringCloud第十五篇微服务利剑之APM平台一Skywalking

1. Skywalking 概述

2. Skywalking 次要性能

3. Skywalking 次要个性

4. Skywalking 架构简介

5. Spring Cloud 与 Skywalking 实战

5.1 Skywalking 部署构建

5.2 Spring Cloud 整合 Skywalking 实战

6. 小结

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