1. Skywalking概述

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）

2. Skywalking次要性能

  • 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

3. Skywalking次要个性

  • 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

4. Skywalking架构简介

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。

5. Spring Cloud与Skywalking实战

5.1 Skywalking部署构建

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。

5.2 Spring Cloud整合Skywalking实战

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。

6. 小结

这里总结一下整个案例的启动程序：

  1. 启动ElasticSearch
  2. 启动collector
  3. 启动web-ui（或者应用整合脚本启动）
  4. 启动Agent（Eureka、provider、consumer、zuul）
  5. 利用调用
  6. 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。