一小时玩转分布式链路追踪系统Skywalking

狠难说
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一小时玩转分布式链路追踪系统Skywalking

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一小时玩转分布式链路追踪系统Skywalking****

大家下午好，欢迎来到马哥教育直播间。今天下午将为大家分享微服务中常见的组件——链路追踪系统Skywalking。若企业中微服务应用较为普及，相信大家对它并不陌生。接下来的一小时，我们将较为系统地讲解该软件，涵盖工作原理、构建方式、部署方法以及具体使用。

（一）一、讲师介绍****

我是马哥教育的老师王小春。我拥有一些相关证书，阿里云大学上有我之前的基础课程视频，虽有些陈旧，但用于入门学习还是足够的。我有20多年IT工作经验，早期便从事Linux方面的工作，获得过国内Linux相关认证，还为众多企事业单位提供过技术支持与培训。这是我早年参加国内第一批红帽授权讲师培训时的合影，当时国内仅有十来个人参加，时光飞逝，08年至今已过去十多年。

（二）二、课程内容介绍****

1． （一）分布式链路追踪系统概述****

1. 监控领域的“三架马车” ：在运维领域，监控至关重要，常见的有基于指标（Metric）的监控、基于日志的监控以及基于调用链的监控。基于指标的监控，典型产品如Zabbix、Prometheus等；基于日志的监控，ERK（Elasticsearch + Logstash + Kibana）或EFK（Elasticsearch + Fluentd + Kibana）是大家熟知的代表；而今天重点学习的基于调用链的监控，与微服务发展紧密相关。

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2. 分布式链路追踪系统的产生：早期服务多为单体架构，随着功能增多，软件变得庞大，出现维护困难、扩容不便、可用性低以及单点失败等问题。为解决这些问题，微服务理念应运而生，即将单一系统切分成多个小组件，部署在不同服务器上，实现负载均衡与高可用。然而，微服务架构也带来了管理难题，服务间相互访问复杂，当出现故障时，定位问题变得困难。2010年，谷歌发布相关论文，标志着分布式链路追踪系统诞生。随后，众多厂商基于此研发各自产品，但因兼容性问题，后来出现了Open Trace标准规范，使各链路追踪系统能相互协作兼容。 3. 

image.png 3. 链路追踪的核心概念 这张图片展示了关于分布式链路追踪原理的内容。以下是图中文字的提取：

标题

  • 1.1.4 分布式链路追踪原理

  • 分布式链路追踪（Distributed Tracing） 是一种用于监视和调试分布式系统中请求的传播路径的技术。

  • 在分布式系统中，一个请求通常会跨越多个服务和组件，而分布式链路追踪可以帮助我们跟踪请求在系统中的传递过程，从而更好地理解系统的性能和行为。

  • 分布式链路追踪的基本原理 就是在分布式应用的接口方法上设置一些观察点（类似快递中转站记录点），然后在入口节点给每个请求分配一个全局唯一的标识TraceId（类似快递单号），当请求流经这些观察点时就会记录一行对应的链路日志（包含链路唯一标识、接口名称、时间戳、主机信息等）。最后通过TraceId将一次请求的所有链路日志进行组装，就可以还原出该次请求的链路轨迹。

  • 分布式链路追踪的核心原理是追踪和关联

    • 追踪：指的是跟踪一个请求在分布式系统中的完整路径。
    • 关联：指的是将同一个请求的不同部分关联起来。

图示说明

  • 图中展示了一个包含Span A、Span B和Span E的链路追踪示例。每个Span都有一个Trace ID（均为123），Span A的Parent为null，Span B和Span E的Parent均为Span A。

其他信息

  • 分布式链路追踪系统使用一些关键的概念和规范

这张图片详细介绍了分布式链路追踪的基本原理、核心概念以及相关的示例，有助于理解分布式系统中请求的跟踪和管理。

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Trace部分：

  • 定义：追踪Trace是一系列相关的跟踪数据的集合，代表了一个请求在分布式系统中的完整路径。
  • TraceId：全局唯一的链路标识TraceId，是最具代表的一个属性。通过TraceId才能将同一个请求分散在不同节点的链路数据准确的关联起来，实现请求粒度的“确定性关联”价值。
  • 组成：Trace追踪通常由一系列的多个跟踪段Span组成的有向无环图DAG。

Span部分：

  • 定义：仅有TraceId还不够，还需要了解每一个请求在每一跳的接口方法上执行了什么动作，耗时多久，执行状态是成功还是失败？承载这些信息的基础对象就是Span，跟踪段（跨度）Span是追踪中的具有开始时间和执行时长的基本的逻辑运行单元，代表了请求在系统中的一个特定操作或组件上的执行。每个跟踪段表示一个操作的时间段，记录了操作的开始和结束时间、操作名称、标签等信息。

  • 关系：Span之间通过顺序排列或者嵌套建立逻辑前后调用关系。例如，一个HTTP请求、数据库查询等都可以是一个跟踪段。这些跟踪段在分布式系统中串联起来，形成完整的调用链路。

  • 属性：

    • Operation Name：描述了当前接口的行为语义，比如/api/createOrder代表执行了一次创建订单的动作。
    • SpanId/ParentSpanId：接口调用的层级标识，用于还原Trace内部的层次调用关系。
    • Start/FinishTime：接口调用的开始和结束时间，二者相减就是该次调用的耗时。
    • StatusCode：响应状态，标识当次调用是成功或失败。
    • Tags & Events：调用附加信息。

Context Propagation：

分布式系统中的请求通常会经过多个不同的服务和组件。为了能够在整个调用链中追踪请求，需要共享上下文信息。
上下文传递确保在请求跨越不同服务时，相关信息如请求ID、时间戳等能够被正确传递，以便在后续的调用中能够识别并追踪这个请求且保持一致性。

Tag（标签）：

Tag是用于在Span中添加元数据的机制，表现为多个key/value形式。
Tag主要用于对Span进行注释和补充，一般可以用来记录操作的相关信息，如请求参数、响应状态等。
Tag是没有时间戳信息的

分布式链路追踪的实现流程：

  1. 客户端发起请求，并生成一个唯一的Trace ID。
  2. Trace ID会在整个请求过程中传递，并在每个服务中记录下来。
  3. 每个服务会记录请求的开始时间、结束时间、调用参数、返回值等信息，并将其与Trace ID关联起来。
  4. 所有的Span信息会被收集到一个集中存储系统中。
  5. 用户可以通过查询系统，查看完整的请求链路，并分析系统的性能和排查故障。

– Trace：代表用户的一次完整访问。以电商购物下订单为例，涉及订单、物流、库存等多个服务的协作，构成一个完整调用链，系统会为每次访问分配唯一的Trace ID ，用于区分不同用户的访问链路。

– Span：表示用户访问经过的某一个服务步骤。在一次完整访问中，Trace ID 关联多个Span，每个Span记录着操作名称、层级标识（体现服务间调用关系）、启动和结束时间（用于观测服务性能）、响应码、附加信息以及上下文传递等信息。

2．（二）Skywalking介绍****

1. 背景与优势：Skywalking由华为公司研发，后捐献给阿帕奇基金会，成为其顶级项目。它是典型的分布式可观测分析系统（OAP），也是应用程序性能管理系统（APM），适用于微服务环境，支持云原生架构，且遵守Open Trace规范，不存在兼容问题。其优势众多，提供多种监控功能，支持常见开发语言，模块化且插件丰富，具备告警与图形界面功能。尤其对Java微服务生态支持良好，同时也支持Go、Python等语言。它采用无侵入式探针，无需修改原有代码，性能出色，社区活跃，更新频繁。

2. 组成部分

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– OAP服务：作为Skywalking的核心，用于收集应用程序产生的链路信息，可基于HDDP或GRPC协议抓取数据。

– UI：即图形界面，用于展示收集到的信息，方便运维人员观测和查询。

– 存储：默认使用HR（纯内存单机版数据库）存储，但不利于持久化，生产中常用ES（Elasticsearch）等其他数据库进行数据持久保存。

– Agent：需在每个要追踪的服务应用上部署，与开发语言相关，如Java agent、Go agent、Python agent等，通过HDDB或GRBC协议将应用指标数据汇总到Skywalking服务器。

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1.6 Skywalking相关概念

  • Service服务：即一个应用，6.0后改名为服务Service。
  • Endpoint端点：即一个API接口，表示传入请求的服务中的路径，例如HTTP URI路径或gRPC服务类+方法签名。比如：/Order/queryAll。
  • Instance实例：即一个进程或者一个Pod容器，通常表现为一个应用对应的IP:Port。
  • Segment：是SkyWalking中提出的概念，表示一次请求在某个服务内的执行链路片段的集合，一个请求在多个服务中先后产生的Segment串起来构成一个完整的Trace，如下图所示：

示意图展示了不同Segment（包含不同数量的span）之间的关系，有EntrySpan（入口跨度）、ExitSpan（出口跨度）以及parent（父跨度）、local Span（本地跨度）等标识，不同Segment之间通过parent和ref等关系连接，形成完整的调用链路。

3．（三）Skywalking部署****

1. OAP与UI部署

– 部署方式：官方提供多种部署方法，如二进制部署、容器化部署（包括K8S部署），本次因时间关系重点介绍二进制部署。

– 二进制部署步骤：

• 下载：从阿帕奇基金会官网下载Skywalking，可选择二进制或源码下载方式，生产中二进制下载更便捷，无需编译。也可从清华大学镜像站下载，速度更快。

• 安装Java：Skywalking基于Java开发，需安装Java环境，官方支持11和17版本，本次选用Openjdk。

• 解压与配置：下载后解压，解压文件包含OAP和UI组件及各自配置文件。若对默认配置无特殊要求，可直接使用。如需修改，可调整UI配置文件中的监听端口等信息。

• 启动：通过运行解压目录下bin文件夹中的启动脚本启动服务。但当前版本脚本存在问题，需添加两个“&”符号将服务置于后台执行，否则UI界面可能无法打开。启动后，Skywalking会监听多个端口，可通过8080端口访问UI界面。

2. Skywalking Agent部署

– Java服务案例

• 诺一系统部署：在新机器上克隆诺一系统代码，准备Java环境并安装数据库，创建数据库及用户账号并授权。执行诺一系统源码中创建表环境的脚本，修改数据库连接配置文件，编译代码。

• Java agent安装：Java agent本质是Java的一个参数，可在Java程序启动时加载Skywalking第三方包，实现对Java程序性能指标的采集。从官方或清华大学镜像站下载Java agent包并解压，启动Java程序时，通过在命令中指定解压后的包路径、服务名及Skywalking服务器地址，即可完成集成。也可通过设置环境变量简化启动命令。启动诺一系统后，可在Skywalking界面看到该服务及服务与数据库的调用关系。

• ABC服务部署：在另一台机器上部署三个相互调用的Java服务（A、B、C），通过Nacos实现服务发现。安装Nacos并配置域名解析，在每个服务所在机器上安装Java agent ，按顺序启动服务（先启动C，再启动B，最后启动A）。启动后，可在Skywalking界面看到三个服务及它们之间的调用关系。

– Go服务案例

• 安装Go agent：从官方网站下载Go agent并解压，可使用脚本安装。

• 服务部署：在新机器上准备两个Go服务代码（A和B），因服务通过名称相互访问，需配置域名解析。对代码进行编译，编译时将Go agent注入代码中，生成二进制文件。通过设置环境变量指定服务名和Skywalking服务器地址，启动服务。启动后，可在Skywalking界面看到服务及调用关系。

– Python服务案例

• 非侵入式部署：准备新机器，上传Python编写的两个微服务代码（A和B），配置名称解析，安装Python环境及相关模块。通过设置环境变量指定服务名和Skywalking服务器地址，使用特定命令（STW的Python）启动服务。启动后，可在Skywalking界面看到服务及调用关系。

4．（四）Skywalking存储优化****

生产中，Skywalking默认的HR存储不利于数据持久化，通常使用ES存储。在Skywalking的配置文件（application.yml）中，找到“storage”部分，将默认的“HR”改为“elasticsearch”，并设置ES的地址。修改完成后，重启Skywalking即可。

（三）三、课程总结****

今天我们学习了分布式链路追踪系统的概念，了解到市面上有多种相关软件，重点介绍了Skywalking。它由OAP服务、UI、存储和Agent四部分组成，我们详细演示了其在Java、Go、Python服务中的部署方法。通过今天的课程，相信大家对Skywalking已有一定熟悉度，后续可自行探索菜单中的各种功能。

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