一、Skywalking基本介绍
Skywalking 8.x版本架构图
SkyWalking整体架构在逻辑上分为四部分:探针Agent、平台后端OAP、存储和UI界面。
探针Agent:负责从应用中收集链路信息,并发送给SkyWalking的OAP服务器。它会收集Tracing和Metrics数据,将数据格式化为SkyWalking适用的格式。探针安装在服务所在的服务器上,以方便数据的获取。
平台后端OAP:接收探针发送的数据,并在内存中使用分析引擎进行数据的整合运算,然后将数据存储到对应的存储介质上。OAP支持数据聚合、数据分析以及驱动数据流从探针到用户界面的流程。分析包括Skywalking原生链路跟踪和性能指标以及第三方来源,包括Istio及 Envoy telemetry、Zipkin链路跟踪格式化等。
存储:通过开放的插件化的接口存放SkyWalking数据,目前支持的存储器有Elasticsearch、MySQL、ShardingSphere、TiDB、H2等。
用户界面UI:负责提供控制台,查看链路、服务指标等。UI是一个基于接口高度定制化的Web系统,用户可以可视化查看和管理SkyWalking数据。
1)Skywalking中的核心概念
与Prometheus不同,SkyWalking的度量机制是围绕以下具有层次结构的核心概念构建的:
层(Layer):表示计算机科学中的一个抽象框架,如 Operating System(OS_LINUX 层)、Kubernetes(k8s层)。该层将是从不同技术检测到的不同服务的所有者。
服务:表示一组或一组工作负载,它为传入请求提供相同的行为。
服务实例(Service Instance):服务组中的单个工作负载。
端点(Endpoint):传入请求的服务路径。
进程:操作系统进程。在某些场景下,service instance不是一个进程,比如一个 Kubernetes Pod可能包含多个进程。
2)Skywalking中的指标流
Metric名称和属性(标签)由SkyWalking OAP服务器根据数据源以及OAL和MAL配置。SkyWalking 提供了对时间序列指标进行下采样(down-sampling),并生成不同时间段数据(分钟、小时、天)的能力。SkyWalking指标流如下:
二、Skywalking原理解析
Skywalking中实现了OpenTracing中的Trace、Span、Tags、Logs等核心概念,不同之处是在Trace级别和Span级别之间加了一个Segment概念,用于表示一个服务实例内的Span集合。
1)Trace ID
在Skywalking中,全局ID由三个 long 类型的字段(part1、part2、part3)构成,分别记录了ServiceInstanceId、Thread ID和Context生成序列,格式如下所示:
${ServiceInstanceId}.${Thread ID}.(${时间戳} * 10000 + 线程自增序列([0, 9999]))
2) TraceSegment
在SkyWalking中,TraceSegment是一个介于Trace与Span之间的概念,它是一条Trace的一段,可以包含多个Span。在微服务架构中,一个请求基本都会涉及跨进程(以及跨线程)的操作,例如,RPC调用、通过MQ异步执行、HTTP请求远端资源等,处理一个请求就需要涉及到多个服务的多个线程。TraceSegment记录了一个请求在一个线程中的执行流程(即Trace信息)。将该请求关联的TraceSegment串联起来,就能得到该请求对应的完整Trace。
TraceSegment的核心结构如图所示,包括以下核心字段:
traceSegmentId(ID类型):TraceSegment的全局唯一标识
refs(List<TraceSegmentRef> 类型):它指向父TraceSegment
relatedGlobalTraces(DistributedTraceIds类型):记录当前TraceSegment所属Trace的Trace ID。
spans(List<AbstractTracingSpan>类型):当前TraceSegment包含的所有Span。
ignore(boolean类型):ignore字段表示当前TraceSegment是否被忽略。
3)Context
SkyWalking中的每个TraceSegment都与一个Context上下文对象一对一绑定,Context上下文不仅记录了TraceSegment的上下文信息,还提供了管理TraceSegment生命周期、创建Span以及跨进程(跨线程)传播相关的功能。
1)Context的生成与采样
应用访问时,如果不做任何限制,每个请求都会生成一条完整的Trace。在面对海量的业务请求时会同步产生海量的Trace数据,对网络和存储都带来巨大的压力,因此几乎所有的Trace系统都支持采样功能。在Skywalking Agent中是通过SamplingService服务实现的,SamplingService的trySampling()方法递增samplingFactorHolder字段,当增加到阈值(默认值为3,可以通过agent.sample_n_per_3_secs配置进行修改)时会返回false,表示采样失,这时就会生成IgnoredTracerContext,IgnoredTracerContext是个空Context实现,不会记录Trace信息。
2)Trace的收集
当TracingContext通过stopSpan()方法关闭最后一个Span时,会调用finish()方法关闭相应的TraceSegment,与此同时,还会通知所有监听TracingContext关闭事件的监听器TracingContextListener。TraceSegmentServiceClient主要功能就是在TraceSegment结束时对其进行收集,并发送到后端的OAP集群。
Skywalking OAP采用微内核架构,使用ModuleManager(组件管理器)管理多个Module(组件),一个Module可以对应多个ModuleProvider(组件服务提供者),ModuleProvider是Module底层真正的实现。
在OAP服务启动时,一个Module只能选择使用一个ModuleProvider对外提供服务。一个ModuleProvider可能支撑了一个非常复杂的大功能,在一个ModuleProvider中,可以包含多个Service,一个Service实现了一个ModuleProvider中的一部分功能,通过将多个Service进行组装集成,可以得到ModuleProvider的完整功能。
三、Skywalking环境部署
Skywalking测试demo环境如下所示,分别测试SpringBoot应用和Python程序的监控实现。
tar -xzvf apache-skywalking-apm-9.3.0.tar.gz
local/skywalking mv apache-skywalking-apm-bin/ /usr/
# vi config/application.yml
cluster:
selector: ${SW_CLUSTER:standalone}
storage:
selector: ${SW_STORAGE:mysql}
mysql:
properties:
jdbcUrl: ${SW_JDBC_URL:"jdbc:mysql://192.168.112.121:3306/swtest?rewriteBatchedStatements=true&allowMultiQueries=true"}
dataSource.user: ${SW_DATA_SOURCE_USER:root}
dataSource.password: ${SW_DATA_SOURCE_PASSWORD:123456}
dataSource.cachePrepStmts: ${SW_DATA_SOURCE_CACHE_PREP_STMTS:true}
dataSource.prepStmtCacheSize: ${SW_DATA_SOURCE_PREP_STMT_CACHE_SQL_SIZE:250}
dataSource.prepStmtCacheSqlLimit: ${SW_DATA_SOURCE_PREP_STMT_CACHE_SQL_LIMIT:2048}
dataSource.useServerPrepStmts: ${SW_DATA_SOURCE_USE_SERVER_PREP_STMTS:true}
metadataQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_MYSQL_QUERY_MAX_SIZE:5000}
maxSizeOfBatchSql: ${SW_STORAGE_MAX_SIZE_OF_BATCH_SQL:2000}
asyncBatchPersistentPoolSize: ${SW_STORAGE_ASYNC_BATCH_PERSISTENT_POOL_SIZE:4}
# vi webapp/application.yml
serverPort: ${SW_SERVER_PORT:-18080}
# Comma seperated list of OAP addresses.
oapServices: ${SW_OAP_ADDRESS:-http://192.168.112.121:12800}
默认使用8080端口访问,修改为18080。
下载链接:mysql-connector-java-8.0.28.jar
https://repo1.maven.org/maven2/mysql/mysql-connector-java/8.0.28/mysql-connector-java-8.0.28.jar
local/skywalking/oap-libs/ cp mysql-connector-java-8.0.28.jar /usr/
将jar包放在oap-libs目录下即可,如果没有连接jar包,会抛如下异常:
java.lang.RuntimeException: Failed to get driver instance for jdbcUrl=jdbc:mysql://localhost:3306/swtest?rewriteBatchedStatements=true&allowMultiQueries=true
mysql -uroot -p
create database swtest;
在mysql中创建配置文件中的应用库swtest,否则会提示报错。
com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool - 574 [main] ERROR [] - HikariPool-1 - Exception during pool initialization.java.sql.SQLSyntaxErrorException: Unknown database 'swtest'
进入bin目录执行startup.sh文件即可启动SkyWalking平台。
cd ../bin
./startup.sh
启动成功看log输出日志:
2023-11-04 16:06:18,455 - com.linecorp.armeria.common.util.SystemInfo - 237 [main] INFO [] - hostname: tango-db01 (from /proc/sys/kernel/hostname)
2023-11-04 16:06:20,036 - com.linecorp.armeria.server.Server - 797 [armeria-boss-http-*:12800] INFO [] - Serving HTTP at /0:0:0:0:0:0:0:0%0:12800 - http://127.0.0.1:12800/
再查看swtest库中,已经创建了很多表:
mysql> show tables;
+--------------------------------------------------------+
| Tables_in_swtest |
+--------------------------------------------------------+
| alarm_record |
| alarm_record_tag |
| browser_app_error_rate |
四、Skywalking全链路监控实现
1)环境准备
在mysql中创建表并插入数据:
mysql> use sw_mysql;
Database changed
mysql> CREATE TABLE `sw_tb` (
-> `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
-> `username` varchar(50) DEFAULT NULL,
-> `password` varchar(50) DEFAULT NULL,
-> PRIMARY KEY (`id`)
-> ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
-> ;
Query OK, 0 rows affected, 2 warnings (0.03 sec)
mysql> insert into sw_mysql.sw_tb(`username`,`password`) values('张三','AAA'),('李四','BBB'),('王五','CCC');
Query OK, 3 rows affected (0.00 sec)
Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> select * from sw_mysql.sw_tb;
+----+----------+----------+
| id | username | password |
+----+----------+----------+
| 1 | 张三 | AAA |
| 2 | 李四 | BBB |
| 3 | 王五 | CCC |
+----+----------+----------+
3 rows in set (0.00 sec)
2)在Eclipse中创建SpringBoot项目
在pom.xml文件中添加引入Skywalking的依赖包:
<dependency>
<groupId>org.apache.skywalking</groupId>
<artifactId>apm-toolkit-trace</artifactId>
<version>8.3.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.skywalking</groupId>
<artifactId>apm-toolkit-log4j-2.x</artifactId>
<version>8.3.0</version>
</dependency>
<dependency> <!-- 引入log4j2依赖 -->
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-log4j2</artifactId>
</dependency>
配置trace:
使用apm-toolkit-trace输出traceid信息,并修改log4j2.xml配置日志格式。这样会将traceid信息写入日志,用于后续的日志采集和集中分析。
<Properties>
<!-- 格式化输出:%date表示日期,%thread表示线程名,%-5level:级别从左显示5个字符宽度 %msg:日志消息,%n是换行符 %logger{36} 表示 Logger 名字最长36个字符-->
<!--1.文件输出格式-->
<property name="file_pattern" value="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} [%traceId] [%thread] [%-5level] %msg %l%n" />
<!--2.控制台显示日志格式-->
<!--[%traceId]:追踪id-->
<!--[%sw_ctx]:打印为[$serviceName,$instanceName,$traceId,$traceSegmentId,$spanId]:服务名,实例名,追踪id,追踪片段id,跨度id-->
<property name="console_pattern" value="%red{%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}} [%traceId] %green{[%thread]} %magenta{[%-5level]} %cyan{%msg} %l%n"/>
<!--3.skyWalking收集格式-->
<property name="skyWalking_pattern" value="%msg %l%n"/>
<!-- 定义日志存储的路径 -->
<property name="FILE_PATH" value="./log/spring-skywalking/" />
<property name="FILE_NAME" value="spring-skywalking" />
</Properties>
控制程序如下:
package com.tango.skywalking_mysql.controller;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.jdbc.core.BeanPropertyRowMapper;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import com.tango.skywalking_mysql.SkywalkingMysqlApplication;
import org.apache.logging.log4j.LogManager;
import org.apache.logging.log4j.Logger;
public class DemoController {
private static final Logger logger = LogManager.getLogger(SkywalkingMysqlApplication.class);
private JdbcTemplate template;
public String mysql() {
String result="";
try {
this.selectById(1);
System.out.println("skywalking-test!");
logger.info("skywalking-test!");
result="MySQL查询正常";
} catch(Exception e) {
System.out.println(e);
logger.error(e);
result="MySQL查询异常";
}
return result;
}
public Object selectById(Integer id) {
return template.queryForObject("SELECT id, username, password FROM sw_tb WHERE id = ?",new BeanPropertyRowMapper<>(Object.class), id);
}
}
在IDE配置中添加如下选项,配置Skywalking agent和服务的地址。
-javaagent:D:\Skywalking-demo\skywalking-agent\skywalking-agent.jar
-Dskywalking.agent.service_name=skywalking-demo-service
-Dskywalking.collector.backend_service=192.168.112.121:11800
3)运行SpringBoot服务程序
运行应用后输出以下信息,表示agent启动成功。
INFO 2023-11-04 17:11:44.918 main SkyWalkingAgent : Skywalking agent begin to install transformer ...
Starting application skywalking_mysql
[31m2023-11-04 17:11:52[m [TID: N/A] [32m[main][m [35m[INFO ][m [36mStarting application skywalking_mysql[m com.tango.skywalking_mysql.SkywalkingMysqlApplication.main(SkywalkingMysqlApplication.java:13)
同时能够查看到日志中的traceid信息:
[31m2023-11-04 17:17:43[m [TID: e6978740bf3e41bfa6a53760e2d64b8a.44.16988302617370001] [32m[http-nio-18079-exec-1][m [35m[INFO ][m [36mskywalking-test![m com.tango.skywalking_mysql.controller.DemoController.mysql(DemoController.java:29)
skywalking-test!
[31m2023-11-04 17:20:39[m [TID: e6978740bf3e41bfa6a53760e2d64b8a.47.16988304392400001] [32m[http-nio-18079-exec-4][m [35m[INFO ][m [36mskywalking-test![m com.tango.skywalking_mysql.controller.DemoController.mysql(DemoController.java:29)
skywalking-test!
查看服务端的11800端口,已经有服务。
[root@tango-DB01 config]# netstat -an|grep 11800
tcp6 0 0 :::11800 :::* LISTEN
tcp6 0 0 192.168.112.121:11800 192.168.112.1:49590 ESTABLISHED
访问SpringBoot应用服务:
每查询一次发起一笔业务访问:http://192.168.112.1:18079/demo/mysql
4)登录Skywalking监控服务运行情况
在Skywalking界面看到新的Service:skywalking-demo-service
查看服务的运行性能指标情况:
查看服务的拓扑结构,这是一个访问mysql数据库的应用。
查看trace信息:
查看具体的SQL语句执行情况:
1)Python程序中Agent配置
在Python程序中引入Skywalking Agent:
from skywalking import agent,config
#配置OAP服务信息
config.init(agent_collector_backend_services='192.168.112.121:11800', agent_name='skywalking-demo-python')
agent.start()
2)运行Python程序,在Skywalking监控服务运行情况
拓扑图如下所示,包括服务和mysql数据库:
查看Trace信息:
查看具体执行的SQL信息:
3)代码实现
完整代码实现如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
import pymysql
import sys
import time
import codecs
import logging
import base64
from skywalking import agent,config
# 配置logging模块
logging.basicConfig(filename='test.log', level=logging.INFO)
def getInfo(sql):
ip="192.168.112.121"
port=3306
user="root"
pwd=base64.decodebytes(b"MTIzNDU2Cg==").strip().decode('utf-8')
dbname="sw_mysql"
info = []
conn = pymysql.connect(host=ip,port=port,user=user,passwd=pwd,database=dbname,charset='utf8')
cursor = conn.cursor()
try:
cursor.execute(sql)
info = cursor.fetchall()
except Exception as e:
print(e)
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
return info
if __name__ == '__main__':
if sys.version[0] == "2":
reload(sys)
sys.setdefaultcoding("utf8")
config.init(agent_collector_backend_services='192.168.112.121:11800', agent_name='skywalking-demo-python')
agent.start()
exec_sql = "select id,username,password from sw_mysql.sw_tb"
while True:
get_info = getInfo(exec_sql)
if len(get_info) > 0:
print(get_info[0])
print("Success!")
else:
print("Error!")
time.sleep(5)
agent.stop()
以上是基于Skywalking的全链路跟踪的简单指标采集实现。Skywalking功能强大,还具备拓扑关联分析、分布式跟踪和上下文传播、告警等功能,值得深入研究。
参考资料
https://github.com/apache/skywalking
https://github.com/SkyAPM/document-cn-translation-of-skywalking
https://skywalking.apache.org/docs/skywalking-python
https://blog.csdn.net/weixin_42073629/article/details/106775584
如果字段的最大可能长度超过255字节,那么长度值可能…
只能说作者太用心了,优秀
感谢详解
一般干个7-8年(即30岁左右),能做到年入40w-50w;有…
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