SkyWalking 搭建及簡單使用（Linux）

1.需求

        公司項目採用微服務的架構，服務不少，人工監控是不可能的，項目的訪問量很大，想經過日誌查找某個方法中性能的問題也是很是困難的。可是系統的性能問題是不能忽視的。系統性能檢測的問題如鯁在喉，通過長時間的查找資料，功夫不負有心人，終於發現幾個比較好的開源的APM（Application Performance Management）檢測工具。

2.常見apm參考對比及工具選型

• SkyWalking：中國人吳晟（華爲）開源的一款分佈式追蹤，分析，告警的工具，如今是Apache旗下開源項目，對雲原生支持，目前增加勢頭強勁，社區活躍，中文文檔沒有語言障礙。
• Zipkin：Twitter公司開源的一個分佈式追蹤工具，被Spring Cloud Sleuth集成，使用普遍而穩定，須要在應用程序中埋點，對代碼侵入性強
• Pinpoint：一個韓國團隊開源的產品，探針收集的數據粒度很是細，但性能損耗大，因其出現的時間較長，完成度很高。
• Cat：美團大衆點評開源的一款分佈式鏈路追蹤工具。須要在應用程序中埋點，對代碼侵入性強。

        項目不想侵入其餘的代碼，工具儘可能損耗性能低，工具的社區活越，文檔完善也是考慮的必要條件，通過如下表格部分參數對比，相對來講，SkyWalking更佔優，所以團隊採用SkyWalking做爲APM工具。

工具名稱	代碼入侵方式	性能	ui	使用人數	粒度	告警	依賴分析	traceID查詢
SkyWalking	無侵入	高	豐富	多	方法級	有	有	有
Pinpoint	無侵入	低	豐富	多	方法級	有	有	有
Zipkin	侵入低	中	通常	多	接口級	無	有	有
Cat	侵入高	中	豐富	較多	代碼級	有	無	無

 

 

 

 

 

 

 

3.工具簡介

官方有兩句話介紹SkyWalking：

SkyWalking是分佈式系統的應用程序性能監視工具，專爲微服務、雲原生架構和基於容器（Docker、K8S、Mesos）架構而設計

SkyWalking是觀察性分析平臺和應用性能管理系統。提供分佈式追蹤、服務網格遙測分析、度量聚合和可視化一體化解決方案

SkyWalking 總體架構

​

整個架構，分紅上、下、左、右四部分：

考慮到讓描述更簡單，咱們捨棄掉 Metric 指標相關，而着重在 Tracing 鏈路相關功能。

• 上部分 Agent ：負責從應用中，收集鏈路信息，發送給 SkyWalking OAP 服務器。目前支持 SkyWalking、Zikpin、Jaeger 等提供的 Tracing 數據信息。而咱們目前採用的是，SkyWalking Agent 收集 SkyWalking Tracing 數據，傳遞給服務器。
• 下部分 SkyWalking OAP ：負責接收 Agent 發送的 Tracing 數據信息，而後進行分析(Analysis Core) ，存儲到外部存儲器( Storage )，最終提供查詢( Query )功能。
• 右部分 Storage ：Tracing 數據存儲。目前支持 ES、MySQL、Sharding Sphere、TiDB、H2 多種存儲器。而咱們目前採用的是 ES ，主要考慮是 SkyWalking 開發團隊本身的生產環境採用 ES 爲主。
• 左部分 SkyWalking UI ：負責提供控臺，查看鏈路等等。

4.搭建步驟單機版

由於對工具可用性要求不高，工具掛掉不會影響系統，因此採用單機版。

• 第一步，搭建一個 Elasticsearch 服務。
• 第二步，下載 SkyWalking 軟件包。
• 第三步，搭建一個 SkyWalking OAP 服務。
• 第四步，搭建一個 SkyWalking UI 服務。
• 第五步，啓動系統服務，並配置 SkyWalking Agent。

4.1 Elasticsearch 搭建

1.下載elasticsearch-7.2.0，下載地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch

2.上傳下載的壓縮包到linux服務器，解壓文件

tar -zxvf elasticsearch-7.2.0-linux-x86_64.tar.gz //解壓壓縮包
cd elasticsearch-7.2.0 //進入目錄
mkdir data //建立data文件夾，保存數據

3.修改Elasticsearch配置：config/elasticsearch.yml

cluster.name: apm-application
node.name: node-1
path.data: /app/elasticsearch/elasticsearch-7.2.0/data
path.logs: /app/elasticsearch/elasticsearch-7.2.0/logs
# ES監聽的ip地址
network.host: 0.0.0.0
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]

# 須要開啓跨域才能給elasticsearch-head，kibana等鏈接
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
http.cors.allow-headers: Authorization,X-Requested-With,Content-Length,Content-Type

4.嘗試啓動Elasticsearch。

./bin/elasticsearch -d

5.啓動失敗報錯：經過日誌能夠發現,es不容許linux經過root用戶啓動,緣由是出於系統安全考慮設置的條件。因爲Elasticsearch能夠接收用戶輸入的腳本而且執行，爲了系統安全考慮，直接使用root權限會帶來很大風險,因此咱們建立一個elsearch用戶

Caused by: java.lang.RuntimeException: can not run elasticsearch as root
    at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.initializeNatives(Bootstrap.java:106) ~[elasticsearch-7.2.0.jar:7.2.0]
    at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.setup(Bootstrap.java:195) ~[elasticsearch-7.2.0.jar:7.2.0]
    at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.init(Bootstrap.java:342) ~[elasticsearch-7.2.0.jar:7.2.0]
    at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.init(Elasticsearch.java:132) ~[elasticsearch-7.2.0.jar:7.2.0]
    ... 6 more

6.建立Elasticsearch啓動用戶，並設置權限等

groupadd elsearch
useradd elsearch -g elsearch -p elasticsearch
chown -R elsearch:elsearch elasticsearch-7.2.0

7.使用elsearch用戶，再次嘗試啓動

cd elasticsearch-7.2.0
su elsearch
./bin/elasticsearch -d

8.啓動失敗，有兩個錯誤，是由於有兩個參數的值過小

ERROR: [2] bootstrap checks failed
[1]: max file descriptors [4096] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65536]
[2]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]

  問題解決辦法

# 第一個問題：修改/etc/security/limits.conf文件，添加或修改以下行
hard    nofile           65536
soft    nofile           65536

# 第二個問題：修改 /etc/sysctl.conf 文件,添加以下行
vm.max_map_count=262144

9.使用elsearch用戶，再次嘗試啓動（Elasticsearch默認內存是1G，由於個人服務器內存是足夠的，沒有修改配置）

# 修改內存大小 config/jvm.options
-Xms200m
-Xmx200m

10.查看是否啓動成功：訪問ip:9200,出現如下信息即爲啓動成功

{
  "name" : "node-1",
  "cluster_name" : "apm-application",
  "cluster_uuid" : "*******************",
  "version" : {
    "number" : "7.2.0",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "tar",
    "build_hash" : "615e27c",
    "build_date" : "2019-06-20T15:54:18.811730Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "8.0.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

4.2 下載 SkyWalking 軟件包

1.下載SkyWalking官方包，下載地址： http://skywalking.apache.org/downloads/ ，咱們下載操做系統對應的發佈版。這裏，咱們選擇apache-skywalking-apm-es7-8.0.0.tar.gz版本想使用 Elasticsearch 7.X 版本做爲存儲。

2.上傳下載的壓縮包到linux服務器，解壓文件

tar -zxvf apache-skywalking-apm-es7-8.0.0.tar.gz
cd apache-skywalking-apm-es7-8.0.0

4.3 SkyWalking OAP 搭建

1.修改 OAP 配置文件 config/application.yml

vim config/application.yml

# 配置文件中默認選擇的是H2數據源，切換成elasticsearch7，把elasticsearch7配置成本身安裝的信息
# 重點修改 storage 配置項，經過 storage.selector 配置項來設置具體使用的存儲器。
# storage.elasticsearch 配置項，設置使用 Elasticsearch6.X 版本做爲存儲器。
# 能夠主要修改nameSpace、clusterNodes兩個配置便可，設置使用的Elasticsearch的集羣和命名空間。
# storage.elasticsearch7配置項，設置使用Elasticsearch7.X 版本做爲存儲器。
storage:
  selector: ${SW_STORAGE:elasticsearch7}

2.啓動OAP

$ bin/oapService.sh

SkyWalking OAP started successfully!

4.4 SkyWalking UI 搭建

1.因爲SkyWalking UI的默認地址是8080，與不少中間件有衝突，能夠修改一下

# 修改webapp/webapp.yml
server:
  port: 18080

2.啓動 SkyWalking UI 服務

$ bin/webappService.sh

SkyWalking Web Application started successfully!

4.5 SkyWalking Agent

1.修改探針默認配置 agent/config/agent.config

collector.backend_service=${SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES:192.168.0.4:11800}
agent.sample_n_per_3_secs=${SW_AGENT_SAMPLE:1}

  採樣率修改

  agent.sample_n_per_3_secs配置說明：

        在訪問量較少時，鏈路全量收集不會對系統帶來太大負擔，可以完整的觀測到系統的運行情況。可是在訪問量較大時，全量的鏈路收集，對鏈路收集的客戶端（agent探針）、服務端（SkyWalking OAP）、存儲器（例如說 Elastcsearch）都會帶來較大的性能開銷，甚至會影響應用的正常運行。在訪問量級較大的狀況下，每每會選擇抽樣採樣，只收集部分鏈路信息。SkyWalking Agent 在 agent/config/agent.config 配置文件中，定義了 agent.sample_n_per_3_secs 配置項，設置每 3 秒可收集的鏈路數據的數量。

2.放置探針：咱們須要將 agent 目錄，拷貝到 Java 應用所在的服務器上。這樣，Java 應用才能夠配置使用該 SkyWalking Agent。經過設置啓動參數的方式檢測系統，沒有代碼侵入。

# 在服務的啓動命令中添加參數javaagent、Dskywalking.agent.service_name
nohup java -javaagent:agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=a  -jar a.jar > a.log 2>&1 &

5.效果展現

儀表盤：能夠查看服務性能，接口整體耗時，數據庫sql執行耗時排行等等

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拓撲圖：能夠查看已經檢測的服務及服務之間的關係

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追蹤：能夠看到服務調用的路徑

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追蹤：能夠看到整個鏈路中每個步驟的耗時狀況，其中能夠看到方法中各個sql執行耗時及對應的sql，能夠有針對的優化sql

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剛接觸SkyWalking還有不少的功能細節須要再深刻了解，若是發現有問題，歡迎你們指教。