背景

旁友，你的线上服务是不是偶然来个超时，或者忽然抖动一下，造成用户一堆反馈投诉。而后你费了九牛二虎之力，查了一圈圈代码和日志才总算定位到问题起因了。或者公司外部有链路追踪零碎，尽管能够很轻松地通过监控判断问题呈现的起因，然而对其中的逻辑齐全摸不着头脑。只能上网搜寻一番。

旁友，skywalking分布式链路追踪框架理解一下。

有的旁友会有纳闷，我的Spring Boot 就是一个单体利用么，不须要链路追踪？有问题间接翻日志就行了，然而即便是一个 Spring Boot 单体利用，也会和以下服务打交道：

  • 关系数据库，例如说 MySQL、PostgreSQL 等等。
  • 缓存数据库，例如说 Redis、Memcached 等等。
  • 内部三方服务，例如说微信公众号、微信领取、支付宝领取、短信平台等等

可见，仅仅一个 Spring Boot 单体利用，就曾经波及到散布在不同过程中的服务了。此时，就十分有必要用上skywalking。例如说，线上某个 接口拜访十分慢，用SkyWalking 能够定位是MySQL 查问比较慢呢，还是调用的第三方服务比较慢。

而在分布式服务中，各个大厂外部零碎成千盈百的，链路关系更加简单。比方你在外卖平台上的一个点击申请可能跨了外部几十个Java利用了，在这么长的链路里去排查问题，没有好使的工具怎么行呢。如图是以后分布式系统的现状，图片起源：鹰眼下的淘宝分布式调用跟踪零碎介绍

依据上图，咱们构想：

1.零碎中有可能每天都在减少新服务或删除旧服务，也可能进行降级，当零碎呈现谬误，咱们如何定位问题？

2.当用户申请时，响应迟缓，怎么定位问题？

3.服务可能由不同的编程语言开发，1、2 定位问题的形式，是否适宜所有编程语言？

Skywalking框架

1.介绍

SkyWalking 是什么？

官网网址 http://skywalking.apache.org/

skywalking是一个优良的国产开源框架，2015年由集体吴晟（华为开发者）开源 ， 2017年退出Apache孵化器。短短两年就被Apache支出麾下，实力可见一斑。

分布式系统的应用程序性能监督工具，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、服务网格遥测剖析、度量聚合和可视化一体化解决方案。

代码无侵入，通信形式采纳GRPC，实现形式是java探针，反对告警，JVM监控，反对全局调用统计等等

skywalking的架构参考了谷歌的Dapper框架的论文，Dapper并没有开源，只给了篇论文，感兴趣但又不喜英文文档的旁友能够看看论文的中文翻译Dapper，大规模分布式系统的跟踪零碎

整体架构如下：

  • Tracing Metrics Logging ：负责从利用中，收集链路信息，发送给 SkyWalking OAP 服务器。目前反对 SkyWalking、Zikpin、Jaeger 等提供的 Tracing 数据信息。Java利用通常应用SkyWalking Agent 收集数据
  • SkyWalking OAP ：skywalking服务端（Transport layer，Receiver cluster，Aggregator cluster）负责接管 Agent 发送的 Tracing 数据信息，而后进行剖析，存储到内部存储器( Storage )，最终提供查问性能。
  • Storage option ：Tracing 数据存储。目前反对 ES、H2 多种存储器。咱们用ES存储即可 。
  • GUI ：负责提供可视化控台，查看链路等
  • Alarm：提供告警性能，这里不展现讲

2.Docker形式搭建Skywalking环境

为了疾速搭建环境，防止各种零碎、配置环境不同造成踩坑的状况。咱们用docker间接创立ElasticSearch、Skywalking-OAP、Skywalking-UI以及ES的管理工具Kibana。这样一套运行环境间接就能用了。话不多说，间接开干

整体架构如下：

用到的工具版本号如下表：

工具版本号
ElasticSearch7.14.2
Kibana7.14.2
skywalking-oap-server9.1.0
skywalking-ui9.1.0

其中skywalking的docker-compos.yml运行脚本能够从官网的Github上获取apache/skywalking/docker

脚本须要批改，间接参考我的就行，不懂的参数都有具体阐明：

version: '3'services:  elasticsearch:    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.14.2    container_name: elasticsearch    ports:      - 9200:9200      - 9300:9300    environment:      - "cluster.name=elasticsearch"      - "bootstrap.memory_lock=true"      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms256m -Xmx512m"      - "discovery.type=single-node"   kibana:    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.14.2    container_name: kibana    depends_on:      - elasticsearch    ports:      - 5601:5601    environment:      # IP地址为运行电脑的IP地址，Mac上通过 ifconfig en0 命令获取      - "elasticsearch.hosts=http://192.168.1.5:9200"   skywalking-oap:    image: apache/skywalking-oap-server:9.1.0    container_name: skywalking-oap    depends_on:      - elasticsearch    ports:      - "11800:11800"      - "12800:12800"    healthcheck:      test: [ "CMD-SHELL", "/skywalking/bin/swctl ch" ]      interval: 30s      timeout: 10s      retries: 3      start_period: 10s    environment:      TZ: Asia/Shanghai      SW_STORAGE: elasticsearch      SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES: elasticsearch:9200      SW_HEALTH_CHECKER: default      SW_TELEMETRY: prometheus  skywalking-ui:    image: apache/skywalking-ui:9.1.0    container_name: skywalking-ui    depends_on:      - skywalking-oap    links:      - skywalking-oap    ports:     # UI界面程序占用的端口      - "8080:8080"    environment:      TZ: Asia/Shanghai      # IP地址为运行电脑的IP地址，Mac上通过 ifconfig en0 命令获取      SW_OAP_ADDRESS: http://192.168.1.8:12800

2.1 Docker镜像减速

按上述配好docker-compose.yml文件后，命令行到所在目录下执行docker-compose up能够拉起镜像，第一次运行时会下载镜像，docker默认的镜像仓库在国外，所以下载速度和蜗牛一样慢。为了减速下载，须要配置国内的docker镜像

获取国内docker镜像库地址的办法：

  1. 阿里云官网镜像减速，获取加速器地址文档：阿里云官网镜像减速

  2. 网上搜寻docker镜像减速，上面是测过无效的公共镜像库

    • 网易云 https://hub-mirror.c.163.com
    • 百度云 https://mirror.baidubce.com

配置办法：

Docker桌面版Preference -> Docker Engine 在Json配置里加上，加好之后重启Docker，而后再从新拉镜像，速度立马快得飞起

  # 按需加上多个镜像库地址  "registry-mirrors": [        "https://hub-mirror.c.163.com",    "https://mirror.baidubce.com"  ]

2.2 Skywalking UI界面

docker启动后，Skywalking第一次运行会自行在ES里创立索引，运行日志没有报错，阐明启动胜利了，浏览器关上http://127.0.0.1:8080/能够看到Skywalking 的界面

2.3 Skywalking agent应用

数据的采集通过agent，Java利用启动时通过-javaagent参数配置Skywalking agent。在IDEA中运行时，在启动参数vm 中配置即可。

Skywalking Agent下载

官网上下载Java agent压缩包Skywalking Agent下载，以后最新的版本是v8.12.0，下载到本人电脑上找个地位解压。我的是放在/Users/longbig/opt/目录下

shell脚本形式

# 配置agent地址，agent服务名，skywalking-oap collector地址(留神IP地址，因为我是docker运行,须要应用本机的局域网IP)export JAVA_AGENT=-javaagent:/Users/yuyunlong/opt/skywalking-agent/skywalking-agent.jar=agent.service_name=multi_function,collector.backend_service=192.168.1.8:11800# jar启动java -jar $JAVA_AGENT application.jar

IDEA运行形式

在你须要运行的springboot利用的VM options里加上下面的参数，启动即可

启动完之后轻易调用几个接口试试，而后再在Skywalking的界面查看成果

2.3 追踪数据

上面是我的服务的拓扑图，服务之间的依赖关系能够看的十分分明，如果旁友的利用比拟多的话，能铺满整个屏幕的

到此Skywalking的搭建就实现了

3. Skywalking集成Logback实现Trace日志打印

在之前的文章里，咱们用了个简陋的办法实现了traceId的传递全链路追踪体验—TraceId的生成，当初咱们用上Skywalking框架来打印traceId

加上Maven依赖

        <!-- SkyWalking 对 Logback 的集成 -->        <dependency>            <groupId>org.apache.skywalking</groupId>            <artifactId>apm-toolkit-logback-1.x</artifactId>            <version>8.10.0</version>        </dependency>        <dependency>            <groupId>org.apache.skywalking</groupId>            <artifactId>apm-toolkit-trace</artifactId>            <version>8.10.0</version>        </dependency>

logback-spring.xml文件批改内容：

次要批改2个中央

  • CONSOLE_LOG_PATTERN 里加上%tid，配置traceId占位符
  • layout通过TraceIdPatternLogbackLayout 实现对%tid替换为Skywalking TraceId
    <!-- 黑白日志 -->    <!-- 黑白日志依赖的渲染类 -->    <conversionRule conversionWord="clr" converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.ColorConverter" />    <conversionRule conversionWord="wex" converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.WhitespaceThrowableProxyConverter" />    <conversionRule conversionWord="wEx" converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.ExtendedWhitespaceThrowableProxyConverter" />    <!-- 黑白日志格局 -->    <property name="CONSOLE_LOG_PATTERN" value="${CONSOLE_LOG_PATTERN:-%clr(%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}){faint} %clr(${LOG_LEVEL_PATTERN:-%5p}) %clr(${PID:- }){magenta} %clr(---){faint} %clr([%15.15t]){faint} %clr(%-40.40logger{39}){cyan} %clr(:){faint} [%tid] %m%n${LOG_EXCEPTION_CONVERSION_WORD:-%wEx}}"/><!--输入到控制台-->    <appender name="CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">        <!--此日志appender是为开发应用，只配置最底级别，控制台输入的日志级别是大于或等于此级别的日志信息-->        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">            <level>info</level>        </filter>        <encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">            <layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.TraceIdPatternLogbackLayout">                <Pattern>${CONSOLE_LOG_PATTERN}</Pattern>            </layout>            <!-- 设置字符集 -->            <charset>UTF-8</charset>        </encoder>    </appender>

简略测试看看

轻易写了个探活接口，看看接口耗时和日志打印成果

服务日志打印：

界面traceId搜寻

小结

本篇文章讲了为什么用分布式链路追踪以及Skywalking框架的应用，是对上一篇最简陋traceId应用的进阶版。学货色就是要日拱一卒，质变引起量变。我是卷福同学，一个在福报厂修福报中的小社畜哦~