微服务链路追踪组件Skywalking实战(上)

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1. skywalking是什么

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:

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

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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。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。

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…

版本: v8.3.0 升级到v8.4.0

调用链选型

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。

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探针性能对比

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:

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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。

1.1 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;

1.2 Skywalking整体架构

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整个架构分成四部分:

1、上部分Agent :负责从应用中,收集链路信息,发送给 SkyWalking OAP 服务器;

2、下部分 SkyWalking OAP :负责接收Agent发送的Tracing数据信息,然后进行分析(Analysis Core),存储到外部存储器(Storage),最终提供查询(Query)功能;

3、右部分Storage:Tracing数据存储,目前支持ES、MySQL、Sharding Sphere、TiDB、H2多种存储器,目前采用较多的是ES,主要考虑是SkyWalking开发团队自己的生产环境采用ES为主;

4、左部分SkyWalking UI:负责提供控制台,查看链路等等;

SkyWalking支持三种探针:

● Agent – 基于ByteBuddy字节码增强技术实现,通过jvm的agent参数加载,并在程序启动时拦截指定的方法来收集数据。

● SDK – 程序中显式调用SkyWalking提供的SDK来收集数据,对应用有侵入。

● Service Mesh – 通过Service mesh的网络代理来收集数据。

后端(Backend)

接受探针发送过来的数据,进行度量分析,调用链分析和存储。后端主要分为两部分:

● OAP(Observability Analysis Platform)- 进行度量分析和调用链分析的后端平台,并支持将数据存储到各种数据库中,如:ElasticSearch,MySQL,InfluxDB等。

● OAL(Observability Analysis Language)- 用来进行度量分析的DSL,类似于SQL,用于查询度量分析结果和警报。

界面(UI)

● RocketBot UI – SkyWalking 7.0.0 的默认web UI

● CLI – 命令行界面

这三个模块的交互流程:

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1.3 SkyWalking 环境搭建部署

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  • 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。

1.3.1 下载 SkyWalking

下载:skywalking.apache.org/downloads/

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目录结构

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1.3.2 搭建SkyWalking OAP 服务

先使用默认的H2数据库存储,不用修改配置

config/application.yml

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启动脚本bin/startup.sh

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日志信息存储在logs目录

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启动成功后会启动两个服务,一个是skywalking-oap-server,一个是skywalking-web-ui

skywalking-oap-server服务启动后会暴露11800 和 12800 两个端口,分别为收集监控数据的端口11800和接受前端请求的端口12800,修改端口可以修改config/applicaiton.yml

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skywalking-web-ui服务会占用 8080 端口, 修改端口可以修改webapp/webapp.yml

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server.port:SkyWalking UI服务端口,默认是8080;

collector.ribbon.listOfServers:SkyWalking OAP服务地址数组,SkyWalking UI界面的数据是通过请求SkyWalking OAP服务来获得;

访问:http://192.168.3.100:8080/

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页面的右下角可以中英文切换,可以切换选择要展示的时间区间的跟踪数据。

1.4 SkyWalking中三个概念

服务(Service) :表示对请求提供相同行为的一系列或一组工作负载,在使用Agent时,可以定义服务的名字;

服务实例(Service Instance) :上述的一组工作负载中的每一个工作负载称为一个实例, 一个服务实例实际就是操作系统上的一个真实进程;

端点(Endpoint) :对于特定服务所接收的请求路径, 如HTTP的URI路径和gRPC服务的类名 + 方法签名;

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