转载自博客：blog.csdn.net/zyplanke/ar… 目录
一、概述
二、Skywalking介绍
三、内部传输协议
四、Skywalking服务端
五、Skywalking客户端
六、调整agent自带插件
**七、定制化采集
**方式A（customize-enhance-trace插件+配置方式）
方式B（application-toolkit-trace注解方式）
方式C（application-toolkit-trace非注解方式）
情形C1：不构建新Span，使用已有Span
情形C2：构建新Span
方式D（opentracing源代码方式）****
一、概述 在传统的监控系统中，我们往往会关注虚拟机的 CPU、内存、网络、应用服务的接口请求量、资源使用率等指标，但在复杂系统中，这些监控指标并不足以帮助我们掌握系统的整体运行状况。在此背景下，系统的 “Observerbility可观测性” 应运而生。通常，我们认为可观测性相对于过去监控，最大的变化就是，系统需要处理的数据从指标为主，扩展到了更广的领域。目前对可观测性共识：可观测性包括三大支柱：
Metrics Tracing Logging 尤其是随着服务拆分，服务数量增加，调用链路也日趋复杂，对服务具备可观测性的要求越来越迫切。比如：分布式追踪(Distributed Tracing)能帮助我们直观地看到请求(request)或操作在各分布式系统里各个微服务的整个过程及其链路。
市面上已经有大量的开源项目，尽管不同工具定位、设计和实现不同，但通常都可以分为：采集端和服务端。
采集端。在微服务应用一侧，用于采集微服务各个数据（包括调用链路）。 服务端。接收采集端的数据并存放、加工和呈图。 采集端和服务端的传输方式有多种，比如通过日志埋点、接口通信等等。
常见具体解决方案有：Sleuth+Zipkin方案、Skywalking、CAT等。
Sleuth+Zipkin作为Spring Cloud默认方案使用较多，但其监控UI呈图比较薄弱，不太符合中国风格。 因此这里选择使用Skywalking方案为例。无论哪个解决方案，在基础概念术语上多少都会采纳和借鉴Sleuth+Zipkin。比如：
Trace：即一次全链路调用。一次调用过程中涉及多个服务，一次全链路调用过程中多个服务的TraceID是相同的。（通过TraceID可定位一次全链路） Span：服务间某各具体调用跨度，有点类似于网络通信的hop跳。这里的Span不是服务，而是服务间的调用。即Span不是下图的椭圆节点，而是调用线条。在同一个全链路TraceID中，每一次调用，SpanID就会增加1 （通过SpanID可定位全链路中调用次数信息） Parent：光靠Trace+Span还不足以描述如下图节点B分别调用C和D的情况。因此还需要增加ParentID用于描述本次Span的上级调用者。即尽管先调用C后调用D（SpanID不同），但C和D都是被B调用，在调用层次上C和D属于同一层级（ParentID相同）。（通过ParentID可定位全链路中调用层级信息）
二、Skywalking介绍 SkyWalking 是一个开源可观察性平台，用于收集、分析、聚合和可视化来自服务和云原生基础设施的数据。SkyWalking 提供了一种简单的方法来维护分布式系统的清晰视图，即使是跨云也是如此。它是一种现代 APM，专为云原生、基于容器的分布式系统而设计。
APM：应用性能管理（Application Performance Management）是一个比较新的网络管理方向，主要指对企业的关键业务应用进行监测、优化，提高企业应用的可靠性和质量。可简单理解监控体系。不同的监控侧重点不同，比如侧重硬件/CPU等资源的监控、侧重网络的监控。这里的Skywalking是侧重服务间链路调用的APM监控。
SkyWalking 基本概念：
Service。表示一组/一组工作负载，它们为传入的请求提供相同的行为。您可以在使用仪器代理或 SDK 时定义服务名称。即微服务中的服务。 Service instance。服务组中的每个单独的工作负载称为一个实例。即同一个微服务可以部署多个节点，每个节点（进程）即为一个实例。 Endpoint。传入请求的服务路径，例如 HTTP URI 路径或 gRPC 服务类 + 方法签名。 Process。操作系统的进程。 官方Skywalking架构图如下：
Probes探针。采集数据并传输数据，部署在源，不同的探针以 支持不同的数据采集（见图中左侧） Platform backend 后端平台。即数据聚合、加工、分析和流处理等 （见图中Receiver，也称为oap） Storage 通过开放/可插拔接口存储SkyWalking 数据。您可以选择现有的实现，例如 H2、OpenSearch、ElasticSearch 6, 7, 8、MySQL、MySQL-Sharding(Shardingsphere-Proxy)、TiDB、PostgreSQL、BanyanDB，或者实现您自己的。 默认是H2，存在内存中，重启会丢失。（见图中Storage Options） UI 健康呈图Web UI界面，webapp。高度可定制的基于 Web 的界面，允许 SkyWalking 最终用户可视化和管理 SkyWalking 数据。（见图中GUI/CLI） Skywalking官方docs文档如下图，按不同的模块组织和排版。
如果要查看老版文档，可以通过github阅读docs目录。如下：
三、内部传输协议 在SkyWalking内部传输Protocol为V3版本，也被称为sw8协议。该协议通过在Header中自动增加：
Header名：sw8 Header值：由-分隔的8个字段组成。Header值的长度应该小于2KB。 Header值中具体包含以下8个字段：
采样（Sample），0 或 1，0 表示上下文存在, 但是可以（也很可能）被忽略；1 表示这个追踪需要采样并发送到后端。
追踪ID（Trace Id），其容是由 . 分割的三个 long 类型值, 表示此追踪的唯一标识。BASE64 编码的字符串。
父追踪片段ID（Parent trace segment Id），内容是字符串且全局唯一。BASE64 编码的字符串。
父跨度ID（Parent span Id），是一个从 0 开始的整数，这个跨度ID指向父追踪片段（segment）中的父跨度（span）。
父服务名称（Parent service），内容是一个长度小于或等于50个UTF-8编码的字符串。BASE64 编码的字符串。
父服务实例标识（Parent service instance），内容是一个长度小于或等于50个UTF-8编码的字符串。BASE64 编码的字符串。
父服务的端点（Parent endpoint），内容是父追踪片段（segment）中第一个入口跨度（span）的操作名，由长度小于或等于50个UTF-8编码的字符组成。BASE64 编码的字符串。
本请求的目标地址（Peer），内容是客户端用于访问目标服务的地址（这个地址一般由代码人工或者插件等进行赋值）。通常为 IP:端口形式。BASE64 编码的字符串。
另外，还可能存在sw8-correlation、sw8-x 等Header名。 sw8-correlation的值内容是key:value形式的Correlation。BASE64 编码的字符串。
Correlation可跨Span间传递信息，实现跨服务调用的信息传递。与Tag不同，不会将Correlation报告给SkyWalking服务端。
常见开源APM项目使用的传输协议如下表
注1：为了统一可观测性系统中的数据采集和标准规范，提供与供应商无关的接口，CNCF 把 OpenTracing 和 OpenCensus 合并后成为OpenTelemetry 项目。OpenTelemetry 通过 Spec 规范了观测数据的数据模型以及采集、处理、导出方法和标准，但不涉及数据如何去使用、存储、展示和告警等，由各产品进行具体实现。
注2：OpenTelemetry 与 SkyWalking 存在一些共通的概念：都是使用 Trace 来定义一次追踪，并使用 Span 来标记追踪里的最小粒度。但是在一些细节和实现上还是会有差别
以上图片资料来源为：baijiahao.baidu.com/s?id=175487…
四、Skywalking服务端 服务端这里以CentOS作为服务器为例。服务端部署很简单，基本上执行解压和启动即可
1、从官网找到下载页面
2、从官网下载并解压。由于9.x版本的Web界面UI组织发生了较大变化，且9.4及更高版本需要运行在JDK11 to JDK17上。因此这里以8.9.1版为例。
wget --no-check-certificate archive.apache.org/dist/skywal… tar xvfz apache-skywalking-apm-8.9.1.tar.gz cd apache-skywalking-apm-bin
#wget --no-check-certificate archive.apache.org/dist/skywal… #tar xvfz apache-skywalking-apm-9.3.0.tar.gz #cd apache-skywalking-apm-bin 解压后服务端包括：Skywalking后端Receiver(oap) 与 Web UI(webapp)的目录如下：
apache-skywalking-apm-bin ├── bin ├── config ├── config-examples ├── LICENSE ├── licenses ├── NOTICE ├── oap-libs ├── README.txt ├── tools └── webapp 3、Skywalking支持存储种类包括数据库H2、OpenSearch、ElasticSearch 6, 7, 8、MySQL、MySQL-Sharding(Shardingsphere-Proxy)、TiDB、PostgreSQL、BanyanDB。默认使用数据库为H2（该数据为内存数据库，重启则数据全部丢失）。 仅做演示这里保持默认的H2不变
4、Skywalking后端接收采集源数据的默认侦听：0.0.0.0/11800（gRPC API 包括接收 Java、DotNetCore、Node.js 和 Istio 代理/探针） 及 0.0.0.0/12800（HTTP REST API）。若需要修改Skywalking接收采集数据的端口则修改config/application.yml文件。这里保持默认不变
5、Skywalking的监控呈图Web界面端口默认为8080。若需要修改Skywalking接收采集数据的端口则修改webapp/webapp.yml文件。 由于本环境中8080端口已经被占用，因此改为38001端口
6、启动。在Linux中使用bin/startup.sh，会自动启动Skywalking后端Receiver(oap)以及Web UI(webapp)。启动后会存在两个进程，两个进程监听端口如下：
7、访问Web。http://39.100.80.168:38001/
注：点击时间旁边时区，可对界面显示语言等进行调整。
五、Skywalking客户端 Skywalking客户端，即在微服务部署探针Probe作为数据的采集源。
对于Java类程序，Skywalking的探针是使用JVM Agent技术编写，可以做到对被探测的应用零侵入。
1、从官网找到下载页面
2、下载后解压。解压后的agent目录结构如下：
skywalking-agent ├── activations ├── bootstrap-plugins ├── config ├── LICENSE ├── licenses ├── logs ├── NOTICE ├── optional-plugins ├── optional-reporter-plugins ├── plugins └── skywalking-agent.jar 3、配置agent并启动被探测的应用。这里以前文已经开发的payment、order服务为例作为被探测应用。
在解压后的agent目录下，编辑config/agent.config文件中collector.backend_service，将默认值最后的127.0.0.1:11800修改为Skywalking服务端的地址39.100.80.168:11800
然后分别通过以下命令启动被探测的应用：
#启动payment支付服务 java -javaagent:D:/skywalking-agent/skywalking-agent.jar -DSW_AGENT_NAME=payment -DSW_AGENT_INSTANCE_NAME=inst11 -jar payment-0.2.2-SNAPSHOT.jar
#启动order订单服务 java -javaagent:D:/skywalking-agent/skywalking-agent.jar -DSW_AGENT_NAME=order -DSW_AGENT_INSTANCE_NAME=inst21 -jar order-1.0-SNAPSHOT.jar -javaagent JVM参数以指定skywalking-agent.jar位置 变量SW_AGENT_NAME：配置被采集的应用名，即采集后在Skywalking Web界面中展示的service name。 变量SW_AGENT_INSTANCE_NAME：配置被采集的应用实例名，即采集后在Skywalking Web界面中展示的service name。若不指定会在启动时自动生成一串，为便于查看识别，建议指定。 变量SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES：配置Skywalking后端服务的ip和port。由于服务端通常不变，建议通过agent.config配置文件中指定 除了在启动命令中使用-D选项配置方式外，也可在skywalking-agent/config/agent.config配置文件中配置
4、至此。Skywalking服务端和客户端都部署完毕。通过curl调用应用发几笔业务
curl http://localhost:4444/consumer/77 5、然后可以在Skywalking界面中看到如下。在Dashboard界面上的可查看实例信息。
在Topology拓扑界面中可以看到，根据调用关系自动生成的拓扑关系图。红色为Unhealthy：
在Trace界面中可以查看采集的服务间调用追踪链路和耗时等信息（注意按持续时间，还是开始时间排序）
点击上图右侧链路各Span，可以看到米格Span的详细信息，包括自带的Tags值：
Span Type在OpenTracing的概念为Span Kind。 具体见：skywalking.apache.org/docs/skywal…
六、调整agent自带插件 agent采用插件模式。
plugins目录下的插件会在启动时会自动被加载并生效； 而optional-plugins目录下的插件不会加载，可存放暂不生效的插件。 因为由对应的插件采集，才有上图采集后的信息。在上图中使用插件包括SpringMVC和feign。如果我们把agent的插件 springmvc 和 feign 从plugins目录下移动至optional-plugins目录。 再次重启，会发现未自动采集到对应的数据。
因此，可通过调整插件（存放在不同目录），开启关闭不同类别的采集项，实现按需采集。
agent源代码：github.com/apache/skyw…
七、定制化采集 Skywalking默认采集的信息不包括应用系统的业务信息，比如业务流水号、客户号等有助于识别和定位的关键信息。因此需要采集更多信息提供给Skywalking。
这些信息被称为TAG，即key=value对。（Skywalking各插件默认自动采集的信息也是TAG形式）。 定制Tags可通过多种方式实现：
customize-enhance-trace 。通过插件+配置方式，完全不修改源代码。可参考：skywalking.apache.org/docs/skywal… application-toolkit-trace注解方式。 需要对源代码修改，增加注解。可参考：skywalking.apache.org/docs/skywal… application-toolkit-trace非注解方式。 需要对源代码修改，增加代码，更加灵活。参考同上。 opentracing。 需要对源代码修改，增加代码（不推荐）。可参考：skywalking.apache.org/docs/skywal… 方式A（customize-enhance-trace插件+配置方式） 可以通过插件+配置方式，达到完全的零侵入性，适合不用或无法修改源代码的情形。
1、在客户端skywalking-agent目录下，将插件apm-customize-enhance-plugin-8.16.0.jar和apm-spring-annotation-plugin-8.16.0.jar，从目录optional-plugins/拷贝至plugin/目录，使之启用生效。
2、新建该插件配置文件customize_enhance_trace.xml（路径保持与前步骤一致，字符编码要与XML头行声明的一致）。内容如下：
<enhanced>
<class class_name="com.example.payment.contronller.PaymentController">
<method method="paylogic(java.lang.Lang)" operation_name="pay调用入口" static="false">
<tag key="orderid">arg[0]</tag>
<tag key="test">测试PPP</tag>
</method>
</class>
<class class_name="com.example.order.contronller.OrderController">
<method method="consumerFeign(java.lang.Lang)" operation_name="consumer调用入口" static="false">
<tag key="orderid">arg[0]</tag>
<tag key="test">测试CCC</tag>
</method>
</class>
</enhanced>
特别需要注意的是method的写法：
基本类型： 基本类型.class ，例如： int.class 非基本类型： 类的完全限定名称 ，例如：java.lang.String 数组：可以写个数组print一下，就知道格式了。例如：[Ljava.lang.String; 3、指定该插件的配置文件。在skywalking-agent目录下，在config/agent.config文件中新增plugin.customize.enhance_file属性，指向该插件配置文件的绝对路径。
4、（若已增加，可忽略本步）为了在Skywalking服务端界面中可以用Tag搜索，需要在Skywalking服务端config/application.yml文件中，在该文件中的core/default下的searchableTracesTags配置的tag列表中增加以上自定义的Tag名，如下图。修改后重启Skywalking服务端。
5、重启payment和order服务（参照上文，启动命令需带上javaagent和以SW开头的参数）。
6、通过curl发几笔业务。然后可以在Skywalking界面中看到：自定义Tag已经带上。
方式B（application-toolkit-trace注解方式） 1、在被采集的应用中增加依赖。pom.xml如下：
<dependency>
<groupId>org.apache.skywalking</groupId>
<artifactId>apm-toolkit-trace</artifactId>
<version>8.16.0</version>
</dependency>
2、在payment服务源代码中，使用@Trace开启，并通过@Tags、@Tag注解自定义需要采集的信息。如下
@Trace(operationName = "pay入口") // 此注解创建的Span Type=Local。operationName指定该Span名（在Skywalking界面展示为Endpoint）,若不指定则使用方法名
@Tags({@Tag(key = "orderid", value = "arg[0]"), @Tag(key = "return", value = "returnedObj")})
@GetMapping("/dopay/{orderid}")
public ResponseEntity<String> paylogic(@PathVariable("orderid") Long orderid) {
logger.info("全局事务XID=[{}], 事务BranchType=[{}] ", RootContext.getXID(), RootContext.getBranchType());
int insert_rows = jdbcTemplate.update("insert into T_PAY (order_id, amount) values (" + orderid +", 999)");
logger.info("支付服务successful! orderid=" + orderid + ", 支付成功。 支付服务的端口为port=" + myport);
return ResponseEntity.ok("支付服务successful! orderid=" + orderid + ", 支付成功。 支付服务的端口为port=" + myport);
}
3、同样order服务的源代码中，使用@Trace开启，并通过@Tags、@Tag注解自定义需要采集的信息。如下
@Trace(operationName = "consumer总入口") // 此注解创建的Span Type=Local。operationName指定该Span名（在Skywalking界面展示为Endpoint）,若不指定则使用方法名
@Tags({@Tag(key = "orderid", value = "arg[0]"), @Tag(key = "return", value = "returnedObj")})
@GetMapping("/consumer/{orderid}")
@GlobalTransactional(timeoutMills = 28000, name = "gts-seata-example")
public ResponseEntity<String> consumerFeign(@PathVariable("orderid") Long orderid) {
logger.info("全局事务XID=[{}], 事务BranchType=[{}] ", RootContext.getXID(), RootContext.getBranchType());
String result = paymentServiceClient.dodopay(orderid).getBody(); // 调用支付服务进行支付
logger.info("[paymentService result]: {}", result);
jdbcTemplate.update("insert T_Order(order_id, address, remark) values (" + orderid + ", 'dizhi', '"+result+"')");
//模拟在支付完成后，本订单事务后续处理过程中发生异常后，全局回滚功能
if (forcefail) {
throw new RuntimeException("模拟在支付完成后，本订单事务后续处理过程中发生异常！");
}
return ResponseEntity.ok ("调用订单服务完成。 订单orderid:" + orderid + ", 调用支付返回的Body:" + result);
}
注意： 必须先有注解@Trace，注解@Tags、@Tag才生效。如果没有注解@Trace，而只有@Tags、@Tag则不生效。
4、（若已增加，可忽略本步）为了在Skywalking服务端界面中可以用Tag搜索，需要在Skywalking服务端config/application.yml文件中，在该文件中的core/default下的searchableTracesTags配置的tag列表中增加以上自定义的Tag名，如下图。修改后重启Skywalking服务端。
5、然后对模块通过maven重新package打包。重启payment和order服务（参照上文，启动命令需带上javaagent和以SW开头的参数）。
6、通过curl发几笔业务。然后可以在Skywalking界面中看到如下。Trace界面中可以看到（且能通过Tag搜索）：
点开每个Span，能看到其每个Tag具体信息：
**** 以上通过@Trace注解虽然能达到效果，但在调用链路显示会多一层。**
这是因为既存在经@Trace开启而增加的Span，也存在agent自带feign插件采集的Span内容，两者结果叠加在一起，所以多一层Span Type=Local，层级被加深一层，图上看着比较别扭。 办法：既可以通过调整agent加载的插件来减少不不要的层次，也可通过下面application-toolkit-trace方式。**
方式C（application-toolkit-trace非注解方式）
情形C1：不构建新Span，使用已有Span 不构建新Span，而是使用已有Span（例如：由agent自带feign插件采集的Span），再已有Span础上获取相关信息及增加Tag等。那么如果我们通过源代码能获取到当前Trace的Span，并在当前Span追加Tag信息，而不是新增Span，即可避免上面多增加一层的不足。
1、在被采集的应用中增加依赖（若已存在则无需再次增加）。pom.xml如下：
<dependency>
<groupId>org.apache.skywalking</groupId>
<artifactId>apm-toolkit-trace</artifactId>
<version>8.16.0</version>
</dependency>
2、在payment服务源代码中，删除@Trace、@Tags、@Tag注解，通过ActiveSpan获得当前的Span并增加tag；通过TraceContext获取当前traceID（不可修改traceID）并获取Correlation。代码如下：
@GetMapping("/dopay/{orderid}")
public ResponseEntity<String> paylogic(@PathVariable("orderid") Long orderid) {
ActiveSpan.tag("orderid", orderid.toString());
logger.info("Skywalking TraceID=[{}]", TraceContext.traceId());
logger.info("CorrSeq={}", TraceContext.getCorrelation("CorrSeq"));
logger.info("全局事务XID=[{}], 事务BranchType=[{}] ", RootContext.getXID(), RootContext.getBranchType());
int insert_rows = jdbcTemplate.update("insert into T_PAY (order_id, amount) values (" + orderid +", 999)");
logger.info("支付服务successful! orderid=" + orderid + ", 支付成功。 支付服务的端口为port=" + myport);
return ResponseEntity.ok("支付服务successful! orderid=" + orderid + ", 支付成功。 支付服务的端口为port=" + myport);
}
Correlation可跨Span间传递信息，实现跨服务调用的信息传递。与Tag不同，不会将Correlation报告给SkyWalking服务端。
3、同样order服务的源代码中，删除@Trace、@Tags、@Tag注解，通过ActiveSpan获得当前的Span并增加tag；通过TraceContext获取当前traceID（不可修改traceID）并放置Correlation（）。代码如下：
@GetMapping("/consumer/{orderid}")
@GlobalTransactional(timeoutMills = 28000, name = "gts-seata-example")
public ResponseEntity<String> consumerFeign(@PathVariable("orderid") Long orderid) {
ActiveSpan.tag("orderid", orderid.toString());
logger.info("Skywalking TraceID=[{}]", TraceContext.traceId());
TraceContext.putCorrelation("CorrSeq", "ID12345600000000000");
logger.info("全局事务XID=[{}], 事务BranchType=[{}] ", RootContext.getXID(), RootContext.getBranchType());
String result = paymentServiceClient.dodopay(orderid).getBody(); // 调用支付服务进行支付
logger.info("[paymentService result]: {}", result);
jdbcTemplate.update("insert T_Order(order_id, address, remark) values (" + orderid + ", 'dizhi', '"+result+"')");
//模拟在支付完成后，本订单事务后续处理过程中发生异常后，全局回滚功能
if (forcefail) {
throw new RuntimeException("模拟在支付完成后，本订单事务后续处理过程中发生异常！");
}
return ResponseEntity.ok ("调用订单服务完成。 订单orderid:" + orderid + ", 调用支付返回的Body:" + result);
}
4、（若已增加，可忽略本步）为了在Skywalking服务端界面中可以用Tag搜索，需要在Skywalking服务端config/application.yml文件中，在该文件中的core/default下的searchableTracesTags配置的tag列表中增加以上自定义的Tag名，如上图。修改后重启Skywalking服务端。
5、然后对模块通过maven重新package打包。重启payment和order服务（参照上文，启动命令需带上javaagent和以SW开头的参数）。
6、通过curl发几笔业务。然后可以在Skywalking界面中看到如下。自定义Tag已经带上，但图中调用层级信息并没有增加。 另：查看应用服务日志文件可看到log输出的TraceID及Correlation信息。
特别说明①：可以通过ActiveSpan.error()或ActiveSpan.error(String errorMsg)将一个Span结果置为错误（非成功），以及错误信息内容。
特别说明②：注解方式与非注解方式两者可混用，但如此混用代码会比较乱，不推荐。
情形C2：构建新Span 先将feign插件从plugins/目录中移除，不使用agent自带插件采集的Span。然后通过Tracer.createXXX()构建新Span，这样可以自行选择Span类型、设置Peer、注入/提取ContextCarrierRef信息、更加控制Span范围（例如仅将部分处理过程纳入Span）等，更加灵活可控。可参考：
skywalking.apache.org/docs/skywal…
1、在被采集的应用中增加依赖（若已存在则无需再次增加）。pom.xml如下：
<dependency>
<groupId>org.apache.skywalking</groupId>
<artifactId>apm-toolkit-trace</artifactId>
<version>8.16.0</version>
</dependency>
2、在payment服务源代码中，删除@Trace、@Tags、@Tag注解，通过构建新Span并开始（结合stopSpan一起可控制Span范围），ActiveSpan获得当前的Span并增加tag；通过TraceContext获取当前traceID（不可修改traceID）并获取Correlation。代码如下：
@GetMapping("/dopay/{orderid}")
public ResponseEntity<String> paylogic(@PathVariable("orderid") Long orderid) {
// operationName指定该Span名，在Skywalking界面展示为Endpoint
Tracer.createEntrySpan("pay入口", null);
ActiveSpan.tag("orderid", orderid.toString());
logger.info("Skywalking TraceID=[{}]", TraceContext.traceId());
logger.info("CorrSeq={}", TraceContext.getCorrelation("CorrSeq"));
logger.info("全局事务XID=[{}], 事务BranchType=[{}] ", RootContext.getXID(), RootContext.getBranchType());
int insert_rows = jdbcTemplate.update("insert into T_PAY (order_id, amount) values (" + orderid +", 999)");
logger.info("支付服务successful! orderid=" + orderid + ", 支付成功。 支付服务的端口为port=" + myport);
Tracer.stopSpan(); //结束当前Span
return ResponseEntity.ok("支付服务successful! orderid=" + orderid + ", 支付成功。 支付服务的端口为port=" + myport);
}
Correlation可跨Span间传递信息，实现跨服务调用的信息传递。与Tag不同，不会将Correlation报告给SkyWalking服务端。
ContextCarrierRef是承载当前Span上下文的对象。
可通过：Tracer.inject(contextCarrierRef)将Span当前上下文信息并注入到contextCarrierRef对象中（然后再从该Ref对象获取信息，例如遍历操作）。 Tracer.extract(contextCarrierRef)将contextCarrierRef对象中提取KeyValue数据并放置到Span上下文。 具体示例代码可参考：
skywalking.apache.org/docs/skywal…
3、同样order服务的源代码中，删除@Trace、@Tags、@Tag注解，通过构建新Span并开始（结合stopSpan一起可控制Span范围），ActiveSpan获得当前的Span并增加tag；通过TraceContext获取当前traceID（不可修改traceID）并放置Correlation。代码如下：
@GetMapping("/consumer/{orderid}")
@GlobalTransactional(timeoutMills = 28000, name = "gts-seata-example")
public ResponseEntity<String> consumerFeign(@PathVariable("orderid") Long orderid) {
// operationName指定该Span名，在Skywalking界面展示为Endpoint。对于Exit类型须指定Peer
Tracer.createExitSpan("consumer总入口", "1.1.1.1:12345");
ActiveSpan.tag("orderid", orderid.toString());
logger.info("Skywalking TraceID=[{}]", TraceContext.traceId());
TraceContext.putCorrelation("CorrSeq", "ID12345600000000000");
logger.info("全局事务XID=[{}], 事务BranchType=[{}] ", RootContext.getXID(), RootContext.getBranchType());
String result = paymentServiceClient.dodopay(orderid).getBody(); // 调用支付服务进行支付
logger.info("[paymentService result]: {}", result);
jdbcTemplate.update("insert T_Order(order_id, address, remark) values (" + orderid + ", 'dizhi', '"+result+"')");
//模拟在支付完成后，本订单事务后续处理过程中发生异常后，全局回滚功能
if (forcefail) {
throw new RuntimeException("模拟在支付完成后，本订单事务后续处理过程中发生异常！");
}
Tracer.stopSpan(); //结束当前Span
return ResponseEntity.ok ("调用订单服务完成。 订单orderid:" + orderid + ", 调用支付返回的Body:" + result);
}
4、（若已增加，可忽略本步）为了在Skywalking服务端界面中可以用Tag搜索，需要在Skywalking服务端config/application.yml文件中，在该文件中的core/default下的searchableTracesTags配置的tag列表中增加以上自定义的Tag名，如上图。修改后重启Skywalking服务端。
5、然后对模块通过maven重新package打包。重启payment和order服务（参照上文，启动命令需带上javaagent和以SW开头的参数）。
6、通过curl发几笔业务。然后可以在Skywalking界面中看到如下。自定义Tag已经带上，但图中调用层级信息并没有增加。 另：查看应用服务日志文件可看到log输出的TraceID及Correlation信息。
特别说明①：可以通过ActiveSpan.error()或ActiveSpan.error(String errorMsg)将一个Span结果置为错误（非成功），以及错误信息内容。
特别说明②：注解方式与非注解方式两者可混用，但如此混用代码会比较乱，不推荐。
方式D（opentracing源代码方式） 现在OpenTracing 和 OpenCensus 合并后成为OpenTelemetry 项目。
使用application-toolkit-trace方式，可以增加Tag、携带Correlation。除此之外，还可以通过opentracing源代码开发方式实（官方已经将其标为Deprecated）。
Skywalking作为Opentracing实现产品之一，两者能支持对接，因此可以使用APIOpenTracing进行开发。不过Skywalking官方文档介绍非常简单（如下图），可查阅OpenTracing官网进一步了解：https://opentracing.io/
1、在被采集的应用中先去除apm-toolkit-trace依赖，然后增加apm-toolkit-opentracing依赖。pom.xml如下：
<dependency>
<groupId>org.apache.skywalking</groupId>
<artifactId>apm-toolkit-opentracing</artifactId>
<version>8.16.0</version>
</dependency>
2、在payment服务源代码中，构建新Span并通过开始start-结束deactivate来控制范围。代码如下：
@GetMapping("/dopay/{orderid}")
public ResponseEntity<String> paylogic(@PathVariable("orderid") Long orderid) {
Tracer tracer = new SkywalkingTracer();
ActiveSpan activeSpan = tracer.buildSpan("pay入口") // operationName指定该Span名，在Skywalking界面展示为Endpoint
.withTag(Tags.SPAN_KIND.getKey(), Tags.SPAN_KIND_SERVER) // 在Skywalking界面展示为Span Type=Entry。若不设置则默认为Local
.startActive(); // 开始Span
activeSpan.setTag("orderid", orderid.toString()); // 增加自定义tag
logger.info("全局事务XID=[{}], 事务BranchType=[{}] ", RootContext.getXID(), RootContext.getBranchType());
int insert_rows = jdbcTemplate.update("insert into T_PAY (order_id, amount) values (" + orderid +", 999)");
logger.info("支付服务successful! orderid=" + orderid + ", 支付成功。 支付服务的端口为port=" + myport);
try { Thread.sleep(2000); } catch (InterruptedException e) { ; } // 模拟逻辑处理耗时2秒
activeSpan.deactivate(); // 结束Span
return ResponseEntity.ok("支付服务successful! orderid=" + orderid + ", 支付成功。 支付服务的端口为port=" + myport);
}
注意：以上代码中SkywalkingTracer、Tracer、ActiveSpan、Tags是io.opentracing的，与前文的toolkit-trace的源代码对象是不同的。
3、同样order服务的源代码中，构建新Span并通过开始start-结束deactivate来控制范围。代码如下
@GetMapping("/consumer/{orderid}")
@GlobalTransactional(timeoutMills = 28000, name = "gts-seata-example")
public ResponseEntity<String> consumerFeign(@PathVariable("orderid") Long orderid) {
Tracer tracer = new SkywalkingTracer();
ActiveSpan activeSpan = tracer.buildSpan("consumer总入口") // operationName指定该Span名，在Skywalking界面展示为Endpoint
.withTag(Tags.SPAN_KIND.getKey(), Tags.SPAN_KIND_CLIENT) // 在Skywalking界面展示为Span Type=Exit。若不设置则默认为Local
.withTag(Tags.PEER_HOST_IPV4.getKey(), "1.1.1.1:12345") // 对于Client类型(既Exit类型)必须指定Peer，否则SPAN_KIND指定无效仍为默认Local。在Skywalking界面展示为Peer，Peer也会纳入Topology拓扑图中
.startActive(); // 开始Span
activeSpan.setTag("orderid", orderid.toString()); // 增加自定义tag
try { Thread.sleep(500); } catch (InterruptedException e) { ; } // 模拟逻辑处理耗时0.5秒
activeSpan.deactivate(); // 结束Span
logger.info("全局事务XID=[{}], 事务BranchType=[{}] ", RootContext.getXID(), RootContext.getBranchType());
String result = paymentServiceClient.dodopay(orderid).getBody(); // 调用支付服务进行支付
logger.info("[paymentService result]: {}", result);
jdbcTemplate.update("insert T_Order(order_id, address, remark) values (" + orderid + ", 'dizhi', '"+result+"')");
//模拟在支付完成后，本订单事务后续处理过程中发生异常后，全局回滚功能
if (forcefail) {
throw new RuntimeException("模拟在支付完成后，本订单事务后续处理过程中发生异常！");
}
return ResponseEntity.ok ("调用订单服务完成。 订单orderid:" + orderid + ", 调用支付返回的Body:" + result);
}
4、（若已增加，可忽略本步）为了在Skywalking服务端界面中可以用Tag搜索，需要在Skywalking服务端config/application.yml文件中，在该文件中的core/default下的searchableTracesTags配置的tag列表中增加以上自定义的Tag名，如上图。修改后重启Skywalking服务端。
5、然后对模块通过maven重新package打包。重启payment和order服务（参照上文，启动命令需带上javaagent和以SW开头的参数）。
6、通过curl发几笔业务。然后可以在Skywalking界面中看到如下。可以看到几个Span阶段的耗时分别为0.5秒和2秒，还可以查看各Span的Tag。
7、但是，观察发现调用链路图存在的分叉，与实际真实的链路不相符。原因分析如下：
在Opentracing中，Span与Span的关系有两种：
ChildOf 关系。 一笔HTTP调用，被调用的服务端的Span与发起调用的客户端Span，两者就构成了 ChildOf 关系（服务端的Span 是 客户端Span 的Child）。 这种ChildOf 关系中，父Span 都要等待子Span结果，子Span耗时影响了其所在父Span 耗时，在链路图上的耗时时间轴图上，父Span 耗时包含了所有的子Span耗时。 通过ChildOf关系可反映调用的层级深度 FollowsFrom关系。同一级调用内，先后的不同调用。在链路图上的耗时时间轴图上，处于FollowsFrom关系的Span是并列关系。通过FollowsFrom关系可反映同层调用的次数顺序 以上概念及图示参见：opentracing.io/docs/best-p…
而通过查看Tracer源代码注释可发现，可对一个Span隐含或显示指定其所属的父Span。前面代码在调用startActive()时，会隐含自动取当前已有的Span作为其父Span。
然而，order服务的源代码中，构建新Span并通过开始start-结束deactivate控制的范围，没有将“dopay发出调用动作”包含在其中，所以“consumer总入口”与“dopay发出调用动作”两个Span没有形成ChildOf关系，而成为了FollowsFrom关系。
因此，修改源代码，将结束deactivate后移，使得“dopay发出调用动作”纳入到开始start-结束deactivate范围内。修改后的order服务的源代码如下（另payment服务也可以按此思路修改，略）
@GetMapping("/consumer/{orderid}")
@GlobalTransactional(timeoutMills = 28000, name = "gts-seata-example")
public ResponseEntity<String> consumerFeign(@PathVariable("orderid") Long orderid) {
Tracer tracer = new SkywalkingTracer();
ActiveSpan activeSpan = tracer.buildSpan("consumer总入口") // operationName指定该Span名，在Skywalking界面展示为Endpoint
.withTag(Tags.SPAN_KIND.getKey(), Tags.SPAN_KIND_CLIENT) // 在Skywalking界面展示为Span Type=Exit。若不设置则默认为Local
.withTag(Tags.PEER_HOST_IPV4.getKey(), "1.1.1.1:12345") // 对于Client类型(既Exit类型)必须指定Peer，否则SPAN_KIND指定无效仍为默认Local。在Skywalking界面展示为Peer，Peer也会纳入Topology拓扑图中
.startActive(); // 开始Span
activeSpan.setTag("orderid", orderid.toString()); // 增加自定义tag
logger.info("全局事务XID=[{}], 事务BranchType=[{}] ", RootContext.getXID(), RootContext.getBranchType());
String result = paymentServiceClient.dodopay(orderid).getBody(); // 调用支付服务进行支付
logger.info("[paymentService result]: {}", result);
jdbcTemplate.update("insert T_Order(order_id, address, remark) values (" + orderid + ", 'dizhi', '"+result+"')");
//模拟在支付完成后，本订单事务后续处理过程中发生异常后，全局回滚功能
if (forcefail) {
throw new RuntimeException("模拟在支付完成后，本订单事务后续处理过程中发生异常！");
}
try { Thread.sleep(500); } catch (InterruptedException e) { ; } // 模拟逻辑处理耗时0.5秒
activeSpan.deactivate(); // 结束Span
return ResponseEntity.ok ("调用订单服务完成。 订单orderid:" + orderid + ", 调用支付返回的Body:" + result);
}
8、然后对模块通过maven重新package打包。重启payment和order服务（参照上文，启动命令需带上javaagent和以SW开头的参数）。
9、通过curl发几笔业务。然后可以在Skywalking界面中看到如下。调用链路图已与实际情况相符，耗时时间轴也符合预期。
同时，与上个链路图对比还可观察到，下图少了由插件自动采集的Feign调出“/dopay”。原因是：由插件自动采集的Feign调出“/dopay”的Span Type=Exit，而以上源代码中“consumer总入口”的Span Type指定为Exit，两者均是Exit，违背了调用链路中两直接Span应该是Exit与Entry对应（既在父子两Span关系中，应当先有父Span的Entry，然后才能是子Span的Exit）。若存在连续两个Exit的Span，则最先的Span生效（本例中，以上源代码中“consumer总入口”先于Feign调出“/dopay”）。
如果把以上源代码中“consumer总入口”的Span Type指定为Entry，则与插件自动采集的调入“GET:/consumer”两者都是Entry，违背了调用链路中两直接Span应该是Exit与Entry对应（既在父子两Span关系中，应当先有父Span的Entry，然后才能是子Span的Exit）。若存在连续两个Entry的Span，则最后的Span生效。（本例中，调入“GET:/consumer”先于以上源代码中“consumer总入口”）。
因此，如把以上源代码中“consumer总入口”指定Span Type指定为Local，则不会影响插件自动采集。
特别说明①：可以通过以下代码将一个Span结果置为错误（非成功），以及错误信息内容。
activeSpan.setTag(Tags.ERROR.getKey(), true); // 设置Span结果为失败
activeSpan.log("模拟失败信息");
特别说明②：OpenTracing标准中本身可通过Baggage方式完成跨Span间传递信息，实现跨服务调用的信息传递（类似Skywalking中传递Correlation）。但，Skywalking在对OpenTracing支持实现过程中并未提供此功能，具体见apm-toolkit-opentracing源代码及注释：
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