用SkyWalking做分布式追踪和应用性能监控系统

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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。

特性：

多种监控手段，语言探针和 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 技术架构

整个系统分为三部分：

agent：采集 tracing（调用链数据）和 metric（指标）信息并上报
OAP：收集 tracing 和 metric 信息通过 analysis core 模块将数据放入持久化容器中（ES，H2（内存数据库），mysql 等等），并进行二次统计和监控告警
webapp：前后端分离，前端负责呈现，并将查询请求封装为 graphQL 提交给后端，后端通过 ribbon 做负载均衡转发给 OAP 集群，再将查询结果渲染展示

Skywalking 也提供了其他的一些特性：

配置重载：支持通过 jvm 参数覆写默认配置，支持动态配置管理
集群管理：这个主要体现在 OAP，通过集群部署分担数据上报的流量压力和二次计算的计算压力，同时集群也可以通过配置切换角色，分别面向数据采集（collector）和计算（aggregator，alarm），需要注意的是 agent 目前不支持多 collector 负载均衡，而是随机从集群中选择一个实例进行数据上报
支持 k8s 和 mesh
支持数据容器的扩展，例如官方主推是 ES，通过扩展接口，也可以实现插件去 - – 支持其他的数据容器
支持数据上报 receiver 的扩展，例如目前主要是支持 gRPC 接受 agent 的上报，但是也可以实现插件支持其他类型的数据上报（官方默认实现了对 Zipkin，telemetry 和 envoy 的支持）
支持客户端采样和服务端采样，不过服务端采样最有意义
官方制定了一个数据查询脚本规范：OAL（Observability Analysis Language），语法类似 Linq，以简化数据查询扩展的工作量
支持监控预警，通过 OAL 获取数据指标和阈值进行对比来触发告警，支持 webhook 扩展告警方式，支持统计周期的自定义，以及告警静默防止重复告警

数据容器

由于 Skywalking 并没有自己定制的数据容器或者使用多种数据容器增加复杂度，而是主要使用 ElasticSearch（当然开源的基本上都是这样来保持简洁，例如 Pinpoint 也只使用了 HBase），所以数据容器的特性以及自己数据结构基本上就限制了业务的上限，以 ES 为例：

ES 查询功能异常强大，在数据筛选方面碾压其他所有容器，在数据筛选潜力巨大（Skywalking 默认的查询维度就比使用 HBase 的 Pinpoint 强很多）
支持 sharding 分片和 replicas 数据备份，在高可用 / 高性能 / 大数据支持都非常好
支持批量插入，高并发下的插入性能大大增强
数据密度低，源于 ES 会提前构建大量的索引来优化搜索查询，这是查询功能强大和性能好的代价，但是链路跟踪往往有非常多的上下文需要记录，所以 Skywalking 把这些上下文二进制化然后通过 Base64 编码放入 data_binary 字段并且将字段标记为 not_analyzed 来避免进行预处理建立查询索引

总体来说，Skywalking 尽量使用 ES 在大数据和查询方面的优势，同时尽量减少 ES 数据密度低的劣势带来的影响，从目前来看，ES 在调用链跟踪方面是不二的数据容器，而在数据指标方面，ES 也能中规中矩的完成业务，虽然和时序数据库相比要弱一些，但在 PB 级以下的数据支持也不会有太大问题。

数据结构

如果说数据容器决定了上限，那么数据结构则决定了实际到达的高度。Skywalking 的数据结构主要为：

数据维度（ES 索引为 skywalking_*_inventory)
1. service：服务
2. instance：实例
3. endpoint：接口
4. network_adress：外部依赖
数据内容
1. 原始数据
  - 调用链跟踪数据（调用链的 trace 信息，ES 索引为 skywalking_segment，Skywalking 主要的数据消耗都在这里）
  - 指标（主要是 jvm 或者 envoy 的运行时指标，例如 ES 索引 skywalking_instance_jvm_cpu）
2. 二次统计指标
  - 指标（按维度 / 时间二次统计出来的例如 pxx、sla 等指标，例如 ES 索引 skywalking_database_access_p75_month）
  - 数据库慢查询记录（数据库索引：skywalking_top_n_database_statement）
3. 关联关系（维度 / 指标之间的关联关系，ES 索引为 skywalking_relation)
4. 特别记录
  - 告警信息（ES 索引为 skywalking_alarm_record）
  - 并发控制（ES 索引为 skywalking_register_lock）

其中数量占比最大的就是调用链跟踪数据和各种指标，而这些数据均可以通过 OAP 设置过期时间，以降低历史数据的对磁盘占用和查询效率的影响。

调用链跟踪数据

作为 Skywalking 的核心数据，调用链跟踪数据（skywalking_segment）基本上奠定了整个系统的基础，而如果要详细的了解调用链跟踪的话，就不得不提到 openTracing。

openTracing 基本上是目前开源调用链跟踪系统的一个事实标准，它制定了调用链跟踪的基本流程和基本的数据结构，同时也提供了各个语言的实现。如果用一张图来表现 openTracing，则是如下：

其中：

SpanContext：一个类似于 MDC（Slfj)或者 ThreadLocal 的组件，负责整个调用链数据采集过程中的上下文保持和传递
Trace：一次调用的完整记录
- Span：一次调用中的某个节点 / 步骤，类似于一层堆栈信息，Trace 是由多个 Span 组成，Span 和 Span 之间也有父子或者并列的关系来标志这个节点 / 步骤在整个调用中的位置
  - Tag：节点 / 步骤中的关键信息
  - Log：节点 / 步骤中的详细记录，例如异常时的异常堆栈
- Baggage：和 SpanContext 一样并不属于数据结构而是一种机制，主要用于跨 Span 或者跨实例的上下文传递，Baggage 的数据更多是用于运行时，而不会进行持久化

以一个 Trace 为例：

首先是外部请求调用 A，然后 A 依次同步调用了 B 和 C，而 B 被调用时会去同步调用 D，C 被调用的时候会依次同步调用 E 和 F，F 被调用的时候会通过异步调用 G，G 则会异步调用 H，最终完成一次调用。

上图是通过 Span 之间的依赖关系来表现一个 Trace，而在时间线上，则可以有如下的表达：

当然，如果是同步调用的话，父 Span 的时间占用是包括子 Span 的时间消耗的。

而落地到 Skywalking 中，我们以一条 skywalking_segment 的记录为例：

{
    "trace_id": "52.70.15530767312125341",
    "endpoint_name": "Mysql/JDBI/Connection/commit",
    "latency": 0,
    "end_time": 1553076731212,
    "endpoint_id": 96142,
    "service_instance_id": 52,
    "version": 2,
    "start_time": 1553076731212,
    "data_binary": "CgwKCjRGnPvp5eikyxsSXhD///////////8BGMz62NSZLSDM+tjUmS0wju8FQChQAVgBYCF6DgoHZGIudHlwZRIDc3FsehcKC2RiLmluc3RhbmNlEghyaXNrZGF0YXoOCgxkYi5zdGF0ZW1lbnQYAiA0",
    "service_id": 2,
    "time_bucket": 20190320181211,
    "is_error": 0,
    "segment_id": "52.70.15530767312125340"
}

其中：

trace_id：本次调用的唯一 id，通过 snowflake 模式生成
endpoint_name：被调用的接口
latency：耗时
end_time：结束时间戳
endpoint_id：被调用的接口的唯一 id
service_instance_id：被调用的实例的唯一 id
version：本数据结构的版本号
start_time：开始时间戳
data_binary：里面保存了本次调用的所有 Span 的数据，序列化并用 Base64 编码，不会进行分析和用于查询
service_id：服务的唯一 id
time_bucket：调用所处的时段
is_error：是否失败
segment_id：数据本身的唯一 id，类似于主键，通过 snowflake 模式生成

这里可以看到，目前 Skywalking 虽然相较于 Pinpoint 来说查询的维度要多一些，但是也很有限，而且除了 endPoint，并没有和业务有关联的字段，只能通过时间 / 服务 / 实例 / 接口 / 成功标志 / 耗时来进行非业务相关的查询，如果后续要增强业务相关的搜索查询的话，应该还需要增加一些用于保存动态内容（如 messageId，orderId 等业务关键字）的字段用于快速定位

指标

指标数据相对于 Tracing 则要简单得多了，一般来说就是指标标志、时间戳、指标值，而 Skywalking 中的指标有两种：一种是采集的原始指标值，例如 jvm 的各种运行时指标（例如 cpu 消耗、内存结构、GC 信息等）；一种是各种二次统计指标（例如 tp 性能指标、SLA 等，当然也有为了便于查询的更高时间维度的指标，例如基于分钟、小时、天、周、月）

例如以下是索引 skywalking_endpoint_cpm_hour 中的一条记录，用于标志一个小时内某个接口的 cpm 指标：

{
    "total": 8900,
    "service_id": 5,
    "time_bucket": 2019031816,
    "service_instance_id": 5,
    "entity_id": "7",
    "value": 148
}

各个字段的释义如下：

total：一分钟内的调用总量
service_id：所属服务的唯一 id
time_bucket：统计的时段
service_instance_id：所属实例的唯一 id
entity_id：接口（endpoint）的唯一 id
value：cpm 的指标值（cpm=call per minute，即 total/60）

agent

agent（apm-sniffer）是 Skywalking 的 Java 探针实现，主要负责：

采集应用实例的 jvm 指标
通过切向编程进行数据埋点，采集调用链数据
通过 RPC 将采集的数据上报

当然，agent 还实现了客户端采样，不过在 APM 监控系统里进行客户端数据采样都是没有灵魂的，所以这里就不再赘述了。

首先，agent 通过 org.apache.skywalking.apm.agent.core.boot.BootService 实现了整体的插件化，agent 启动会加载所有的 BootService 实现，并通过 ServiceManager 来管理这些插件的生命周期，采集 jvm 指标、gRPC 连接管理、调用链数据维护、数据上报 OAP 这些服务均是通过这种方式扩展。

然后，agent 还通过 bytebuddy 以 javaagent 的模式，通过字节码增强的机制来构造 AOP 环境，再提供 PluginDefine 的规范方便探针的开发，最终实现非侵入性的数据埋点，采集调用链数据。

OAP

同 agent 类似，OAP 作为 Skywalking 最核心的模块，也实现了自己的扩展机制，不过在这里叫做 Module，具体可以参考 library-module，在 module 的机制下，Skywalking 实现了自己必须核心组件：

core：整个 OAP 核心业务（remoting、cluster、storage、analysis、query、alarm）的规范和接口
cluster：集群管理的具体实现
storage：数据容器的具体实现
query：为前端提供的查询接口的具体实现
receiver：接收探针上报数据的接收器的具体实现
alarm：监控告警的具体实现

以及一个可选组件：

telemetry：用于监控 OAP 自身的健康状况

而前面提到的 OAP 的高扩展性则体现在核心业务的规范均定义在了 core 中，如果有需要自己扩展的，只需要自己单独做自己的实现，而不需要做侵入式的改动，最典型的示例则是官方支持的 storage，不仅支持单机 demo 的内存数据库 H2 和经典的 ES，连目前开源的 Tidb 都可以接入。

安装

下载最新的安装包
解压，并进入 bin 目录执行 startup.sh 启动
访问http://localhost:8080/ 即可看到面板
启动服务
添加如下 VM 参数：

-javaagent:${agent_home}/agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=${service_name}

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