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本文实用于 SkyWalking v9.1.0。
SkyWalking 简介
SkyWalking 是一个分布式系统的应用程序性能监督（APM）工具，专为微服务、云原生架构和基于容器（K8s）架构而设计。以后版本具备了全门路跟踪、指标采集、日志记录等性能，并对多种编程语言及平台（Java/C/C++/Go/Rust/Node/PHP 等）提了采集代理（agent），并对 service mesh（stio + Envoy）提供反对。
SkyWalking 的比照其余罕用监控工具 Zabbix、Prometheus、ELK、Zipkin、Jaeger 等有以下特点：
长处
1，一站式全功能的解决方案，反对全门路跟踪、指标采集和日志记录。
以后版本仍需依赖内部存储组件（H2/MySQL/PostgreSQL/Elasticsearch）。我的项目自带的 BanyanDB 正在踊跃研发中，正式公布后可不再依赖内部存储。
2，非侵入式为主的指标采集形式，个别不须要代码级的调整，对几十种支流 java 组件都有官网插件反对。Java 程序通过 javaagent+bytebuddy 实现动静生成监控插件，Native 利用则通过 ebpf 实现相似性能。
3，标准协议的反对，反对 OpenTelemetry、Kafka、estapi、Zabbix 多种行业标准或者事实标准的接入，不便各种利用的对接。
4，微服务和云原生的反对，对基于容器（K8s+Java）的全链路监控，反对 ebpf agent 通过 sidecar 注入。
毛病
1 agent 不够欠缺，OpenTelemetry 采集形式目前须要用 Prometheus node expoter 采集，再通过 Opentelemetry collector 转换后导出传导 SkyWalking oap.
2 比 Zabbix 等传统监控工具短少主动探测和资产治理性能，减少自定义监控指标须要手工批改 MAL 配置文件，不能通过 UI 配置。
3 官网文档不欠缺，只是相当于参数手册加性能列表，但不足各种监控场景的配置指引。
4 ebpf agent 尽管是亮点但实现很高级，最新公布版（0.2.0）只反对 cpu profiling。git 最新代码已减少 network profiling。性能均为 go 和 c 混合的硬编实现，用户自行扩大不便。硬编码的 ebpf 代码也导致对 linux 内核的兼容性差。gcc4.5+ 在不同的优化级别（O？）产生的符号命名不一样，会导致 ebpf 启动失败。
MySQL 的监控计划
| 监控项类别 | 监控项 | 监控形式 |
|---|---|---|
| 主机或 vm 的 OS 指标 | cpu 内存 磁盘 | Zabbix agent/Prometheus exporter + otl collect |
| MySQL 日志 | 日志文件 | Filebeat httpoutput + SkyWalking http json api |
| ebpf | cpu/network profile, sql query, fs profile（etx4/xfs） | ebpf agent(skeywalking ravor), 除 cpu profile 外要自行扩大 |
| jdbc client | virtual db, 连接池状态等 | Java agent |
通过以上各种维度的监控能够全面把握 MySQL 的运行状态，并能在呈现性能问题时通过 ebpf agent（Ravor）近程执行 profiling 剖析。基于 ebpf 的监控形式在 DBaaS-MySQL 容器化部署的形式下十分不便而且性能影响也最小。
限于篇幅起因，在后续的文章中会具体解说每种监控形式的配置和相干扩大代码。
Enjoy GreatSQL :)
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