SkyWalking 快速入门
2020/2/7大约 4 分钟
SkyWalking 快速入门
SkyWalking 是一个基于 Java 开发的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。
一、SkyWalking 简介
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。
SkyWalking 特性
- 多种监控手段，语言探针和 service mesh
- 多语言自动探针，Java，.NET Core 和 Node.JS
- 轻量高效，不需要大数据
- 模块化，UI、存储、集群管理多种机制可选
- 支持告警
- 优秀的可视化方案
SkyWalking 核心概念
- Service - 服务。代表一组为传入请求提供相同的行为的工作负载。 使用代理或 SDK 时，可以定义服务名称。
- Service Instance - 服务实例。服务组中的每个工作负载都称为一个实例。就像 Kubernetes 中的 Pod 一样，它在 OS 中不必是单个进程。
- Endpoint - 端点。它是特定服务中用于传入请求的路径，例如 HTTP URI 路径或 RPC 服务类+方法签名。
二、SkyWalking 架构
从逻辑上讲，SkyWalking 分为四个部分：探针（Probes），平台后端，存储和 UI。
- 探针（Probes） - 探针是指集成到目标系统中的代理或 SDK 库。它们负责收集数据（包括跟踪数据和统计数据）并将其按照 SkyWalking 的要求重新格式化为。
- 平台后端 - 平台后端是一个提供后端服务的集群。它用于聚合、分析和驱动从探针到 UI 的流程。它还为传入格式（如 Zipkin 的格式），存储实现程序和集群管理提供可插入功能。 您甚至可以使用 Observability Analysis Language 自定义聚合和分析。
- 存储 - 您可以选择一个 SkyWalking 已实现的存储，如由 Sharding-Sphere 管理的 ElasticSearch，H2 或 MySQL 集群，也可以自行实现一个存储。
- UI - 用户界面很酷，对于 SkyWalking 最终用户而言非常强大。它也可以自定义以匹配您的自定义后端。
三、SkyWalking 安装
进入 Apache SkyWalking 官方下载页面，选择安装版本，下载解压到本地。
安装分为三个部分：
典型应用场景
- 微服务链路追踪：自动埋点追踪 HTTP、RPC、MQ 等跨服务调用，生成调用链拓扑图，快速定位慢调用和故障节点。
- 性能瓶颈分析：通过 Trace 详情查看每个 Span 的耗时，结合 Metrics 和 Logs 定位性能瓶颈（如数据库慢查询、外部接口超时）。
- 服务网格监控：集成 Istio、Envoy 等 Service Mesh，采集 sidecar 遥测数据，实现对服务网格的全方位观测。
- 告警与可视化：配置基于指标的告警规则（如错误率、响应时间 P99），通过 Grafana 或内置 UI 展示实时监控大盘。
最佳实践
- 合理设置采样率：生产环境建议采样率 10%-20%，核心接口可配置全量采样，避免过度采集导致存储压力。
- 规范服务命名：通过
-Dskywalking.agent.service_name明确指定服务名，避免默认名导致的服务混淆。 - 多环境隔离：开发、测试、生产环境使用独立的 SkyWalking 实例或命名空间，避免数据混杂。
- 定期清理数据：配置数据 TTL（Time To Live），定期清理历史 Trace 和 Metrics 数据，控制存储规模。
常见问题
SkyWalking Agent 对应用性能影响大吗？
SkyWalking 采用无侵入式字节码增强技术，对应用性能影响较小（通常 1%-3%）。如果影响较大，可检查：1) 是否开启了过多的插件；2) 采样率是否过高；3) 是否采集了过多自定义 Tag。
Trace 数据丢失或上报延迟？
常见原因：1) Agent 与 OAP 服务端网络不通，检查防火墙和端口；2) OAP 服务端负载过高，处理不过来，考虑扩容 OAP 集群；3) Agent 配置错误，检查 agent.config 中的 backend 地址是否正确。