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一、链路追踪介绍

对于一个大型的几十个、几百个微服务构成的微服务架构系统，通常会遇到下面一些问题，比如：

如何串联整个调用链路，快速定位问题？
如何缕清各个微服务之间的依赖关系？
如何进行各个微服务接口的性能分折？
如何跟踪整个业务流程的调用处理顺序？

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如果人工去解决以上问题，那真是亚历山大，并且效率也极其低下，这样就需要用到链路追踪来进行处理了。

1-1、skywalking是什么

skywalking是一个国产开源框架，2015年由吴晟开源， 2017年加入Apache孵化器。skywalking是分布式系统的应用程序性能监视工具，专为微服务、云原生架构和基于容器（Docker、K8s、Mesos）架构而设计。它是一款优秀的 APM（Application Performance Management）工具，包括了分布式追踪、性能指标分析、应用和服务依赖分析等。

官网：skywalking.apache.org/

下载：skywalking.apache.org/downloads/

Github：github.com/apache/skyw…

文档： skywalking.apache.org/docs/main/v…

中文文档： skyapm.github.io/document-cn…

1-2、链路追踪框架对比

实际上链路追踪的开源工具有很多，下面找几个应用较广泛的进行分析对比一下

Zipkin是Twitter开源的调用链分析工具，目前基于springcloud sleuth得到了广泛的使用，特点是轻量，使用部署简单。
Pinpoint是韩国人开源的基于字节码注入的调用链分析，以及应用监控分析工具。特点是支持多种插件，UI功能强大，接入端无代码侵入。
SkyWalking是本土开源的基于字节码注入的调用链分析，以及应用监控分析工具。特点是支持多种插件，UI功能较强，接入端无代码侵入。目前已加入Apache孵化器。
CAT是大众点评开源的基于编码和配置的调用链分析，应用监控分析，日志采集，监控报警等一系列的监控平台工具。

1-3、性能对比

模拟了三种并发用户：500，750，1000。使用jmeter测试，每个线程发送30个请求，设置思考时间为10ms。使用的采样率为1，即100%，这边与生产可能有差别。pinpoint默认的采样率为20，即50%，通过设置agent的配置文件改为100%。zipkin默认也是1。组合起来，一共有12种。下面看下汇总表：

从上表可以看出，在三种链路监控组件中，skywalking的探针对吞吐量的影响最小，zipkin的吞吐量居中。pinpoint的探针对吞吐量的影响较为明显，在500并发用户时，测试服务的吞吐量从1385降低到774，影响很大。然后再看下CPU和memory的影响，在内部服务器进行的压测，对CPU和memory的影响都差不多在10%之内。

1-4、Skywalking主要功能特性

1、多种监控手段，可以通过语言探针和service mesh获得监控的数据；

2、支持多种语言自动探针，包括 Java，.NET Core 和 Node.JS；

3、轻量高效，无需大数据平台和大量的服务器资源；

4、模块化，UI、存储、集群管理都有多种机制可选；

5、支持告警；

6、优秀的可视化解决方案；

二、SkyWalking 环境搭建部署

skywalking agent和业务系统绑定在一起，负责收集各种监控数据
Skywalking oapservice是负责处理监控数据的，比如接受skywalking agent的监控数据，并存储在数据库中;接受skywalking webapp的前端请求，从数据库查询数据，并返回数据给前端。Skywalking oapservice通常以集群的形式存在。
skywalking webapp，前端界面，用于展示数据。
用于存储监控数据的数据库，比如mysql、elasticsearch等。