1. 链路追踪概述
什么是链路追踪
微服务架构是通过业务来划分服务的,使用 REST 调用。对外暴露的一个接口,可能需要很多个服务协同才能完成这个接口功能,如果链路上任何一个服务出现问题或者网络超时,都会形成导致接口调用失败。随着业务的不断扩张,服务之间互相调用会越来越复杂。
image随着服务的越来越多,对调用链的分析会越来越复杂。它们之间的调用关系也许如下:
image面对以上情况,我们就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具,以便发生故障的时候,能够快速定位和解决问题,这就是所谓的 APM(应用性能管理)。
什么是 SkyWalking
目前主要的一些 APM 工具有: Cat、Zipkin、Pinpoint、SkyWalking;Apache 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。
image- Skywalking Agent: 使用 JavaAgent 做字节码植入,无侵入式的收集,并通过 HTTP 或者 gRPC 方式发送数据到 SkyWalking Collector。
- SkyWalking Collector: 链路数据收集器,对 agent 传过来的数据进行整合分析处理并落入相关的数据存储中。
- Storage: SkyWalking 的存储,时间更迭,SW 已经开发迭代到了 6.x 版本,在 6.x 版本中支持以 ElasticSearch(支持 6.x)、Mysql、TiDB、H2、作为存储介质进行数据存储。
- UI: Web 可视化平台,用来展示落地的数据。
SkyWalking 功能特性
- 多种监控手段,语言探针和服务网格(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
2. SkyWalking 服务端配置
基于 Docker 安装 ElasticSearch
官方推荐的方案是 ElasticSearch ,所以我们需要先安装 ElasticSearch。
docker-compose.yml
version: '3.3'
services:
elasticsearch:
image: wutang/elasticsearch-shanghai-zone:6.3.2
container_name: elasticsearch
restart: always
ports:
- 9200:9200
- 9300:9300
environment:
cluster.name: elasticsearch
其中,9200
端口号为 SkyWalking 配置 ElasticSearch 所需端口号,cluster.name
Elasticsearch集群名称,运行Skywalking需要与此名称保持一致。
测试是否启动成功
浏览器访问 http://192.168.198.131:9200/ ,浏览器返回如下信息即表示成功启动
image2. 安装SkyWalking
这里采用docker-compose的方式部署skywalking。部署所用的docker-compose.yml如下,skywalking-oap中挂载的配置文件volume来自于:https://github.com/apache/incubator-skywalking/tree/master/docker中的config目录。
这里用的是最新版本6.1.0
skywalking文档中也提示重要提示:请在UI上选择时区,使其与OAP后端服务器的时区匹配。
version: '3.3'
services:
elasticsearch:
image: elasticsearch:6.8.0
container_name: skywalking-es
restart: always
ports:
- 9200:9200
- 9300:9300
environment:
discovery.type: single-node
TZ: Asia/Shanghai
oap:
image: apache/skywalking-oap-server:6.1.0
container_name: skywalking-oap
depends_on:
- elasticsearch
links:
- elasticsearch
restart: always
#前边为外网端口号,后边为容器应用端口号
ports:
- 11800:11800
- 12800:12800
environment:
# 设置时区
TZ: Asia/Shanghai
# volumes:
# - /home/skywalking/apache-skywalking-apm-bin/config/application.yml
# - ./config:/skywalking/config:ro
ui:
image: apache/skywalking-ui:6.1.0
container_name: skywalking-ui
depends_on:
- oap
links:
- oap
restart: always
ports:
- 18080:8080
#设置环境,配置覆盖yml的配置
environment:
collector.ribbon.listOfServers: oap:12800
image访问 ip:18080 就可以登录了
默认的用户名密码为:admin/admin,登录成功后,效果如下图
由于使用Agent探针,所以需要下载SkyWalking。官方已经为我们准备好了编译过的服务端版本,下载地址为 http://skywalking.apache.org/downloads/,这里我们需要下载 6.x releases 版本
配置 SkyWalking
下载完成后解压缩,进入 apache-skywalking-apm-incubating/config
目录并修改 application.yml
配置文件
这里需要做三件事:
- 注释 H2 存储方案
- 启用 ElasticSearch 存储方案
- 修改 ElasticSearch 服务器地址
Java Agent 服务器探针
参考官网给出的帮助 Setup java agent,我们需要使用官方提供的探针为我们达到监控的目的,按照实际情况我们需要实现三种部署方式
- IDEA 部署探针
- Java 启动方式部署探针(我们是 Spring Boot 应用程序,需要使用
java -jar
的方式启动应用) - Docker 启动方式部署探针(需要做到一次构建到处运行的持续集成效果,本章节暂不提供解决方案,到后面的实战环节再实现)
探针文件在 apache-skywalking-apm-incubating/agent
目录下
IDEA 部署探针
继续之前的案例项目,创建一个名为 hello-spring-cloud-external-skywalking
的目录,并将 agent
整个目录拷贝进来
修改项目的 VM 运行参数,点击菜单栏中的 Run
-> EditConfigurations...
,此处我们以 nacos-provider
项目为例,修改参数如下
-javaagent:D:\Workspace\Others\hello-spring-cloud-alibaba\hello-spring-cloud-external-skywalking\agent\skywalking-agent.jar
-Dskywalking.agent.service_name=nacos-provider
-Dskywalking.collector.backend_service=192.168.198.131:11800
image
-
-javaagent
:用于指定探针路径 -
-Dskywalking.agent.service_name
:用于重写agent/config/agent.config
配置文件中的服务名 -
-Dskywalking.collector.backend_service
:用于重写agent/config/agent.config
配置文件中的服务地址
Java 启动方式
java -javaagent:/path/to/skywalking-agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=nacos-provider -Dskywalking.collector.backend_service=192.168.198.131:11800 -jar yourApp.jar
测试监控
启动 nacos-provider
项目,通过观察日志可以发现,已经成功加载探针
访问之前写好的接口 http://localhost:9000/nacos-consumer-feign/echo/hi?token=123
之后再刷新 SkyWalking Web UI,你会发现 Service 与 Endpoint 已经成功检测到了
至此,表示 SkyWalking 链路追踪配置成功
image访问路径:http://localhost:9000/nacos-consumer-feign/echo/hi?token=123
image image image image上图中展示了服务在一定时间范围内的相关数据,包括:
服务可用性指标 SLA
每分钟平均响应数
平均响应时间
服务进程 PID
服务所在物理机的 IP、Host、OS
运行时 CPU 使用率
运行时堆内存使用率
运行时非堆内存使用率
GC 情况
附:Maven Assembly 插件
什么是 Assembly Plugin
Assembly 插件目的是提供一个把工程依赖元素、模块、网站文档等其他文件存放到单个归档文件里。
Assembly 支持的归档文件类型
- zip
- tar.gz
- tar.bz2
- jar
- dir
- war
使用步骤
此处以将 SkyWalking 探针打包为 tar.gz
为例,为后期持续集成时构建 Docker 镜像做好准备
POM
在 pom.xml
中增加插件配置
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
<executions>
<!-- 配置执行器 -->
<execution>
<id>make-assembly</id>
<!-- 绑定到 package 生命周期阶段上 -->
<phase>package</phase>
<goals>
<!-- 只运行一次 -->
<goal>single</goal>
</goals>
<configuration>
<finalName>skywalking</finalName>
<descriptors>
<!-- 配置描述文件路径 -->
<descriptor>src/main/resources/assembly.xml</descriptor>
</descriptors>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>
assembly.xml
创建 src/main/resources/assembly.xml
配置文件
<assembly>
<id>6.0.0-Beta</id>
<formats>
<!-- 打包的文件格式,支持 zip、tar.gz、tar.bz2、jar、dir、war -->
<format>tar.gz</format>
</formats>
<!-- tar.gz 压缩包下是否生成和项目名相同的根目录,有需要请设置成 true -->
<includeBaseDirectory>false</includeBaseDirectory>
<dependencySets>
<dependencySet>
<!-- 是否把本项目添加到依赖文件夹下,有需要请设置成 true -->
<useProjectArtifact>false</useProjectArtifact>
<outputDirectory>lib</outputDirectory>
<!-- 将 scope 为 runtime 的依赖包打包 -->
<scope>runtime</scope>
</dependencySet>
</dependencySets>
<fileSets>
<fileSet>
<!-- 设置需要打包的文件路径 -->
<directory>agent</directory>
<!-- 打包后的输出路径 -->
<outputDirectory></outputDirectory>
</fileSet>
</fileSets>
</assembly>
打包
mvn clean package
mvn clean install
- package:会在 target 目录下创建名为
skywalking-6.0.0-Beta.tar.gz
的压缩包 - install:会在本地仓库目录下创建名为
hello-spring-cloud-external-skywalking-1.0.0-SNAPSHOT-6.0.0-Beta.tar.gz
的压缩包
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