一、服务链路追踪导论
1.背景
对于一个大型的几十个、几百个微服务构成的微服务架构系统,通常会遇到下面一些问题,比如:
- 如何串联整个调用链路,快速定位问题?
- 如何理清各个微服务之间的依赖关系?
- 如何进行各个微服务接口的性能分折?
- 如何跟踪整个业务流程的调用处理顺序?
2.链路追踪选型
- Zipkin是Twitter开源的调用链分析工具,目前基于springcloud sleuth得到了广泛的使用,特点是轻量,使用部署简单。
- Pinpoint是韩国人开源的基于字节码注入的调用链分析,以及应用监控分析工具。特点是支持多种插件,UI功能强大,接入端无代码侵入。
- SkyWalking是本土开源的基于字节码注入的调用链分析,以及应用监控分析工具。特点是支持多种插件,UI功能较强,接入端无代码侵入。目前已加入Apache孵化器。
- CAT是大众点评开源的基于编码和配置的调用链分析,应用监控分析,日志采集,监控报警等一系列的监控平台工
起对比如下:
探针性能对比
模拟了三种并发用户:500,750,1000。使用jmeter测试,每个线程发送30个请求,设置思考时间为10ms。使用的采样率为1,即100%,这边与生产可能有差别。pinpoint默认的采样率为20,即50%,通过设置agent的配置文件改为100%。zipkin默认也是1。组合起来,一共有12种。下面看下汇总表:
从上表可以看出,在三种链路监控组件中,skywalking的探针对吞吐量的影响最小,zipkin的吞吐量居中。pinpoint的探针对吞吐量的影响较为明显,在500并发用户时,测试服务的吞吐量从1385降低到774,影响很大。然后再看下CPU和memory的影响,在内部服务器进行的压测,对CPU和memory的影响都差不多在10%之内。
二、Skywalking
1.Skywalking基础概念
1.什么是Skywalking?
skywalking是一个国产开源框架,2015年由吴晟开源 , 2017年加入Apache孵化器。skywalking是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。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。
2. Skywalking主要功能特性
1、多种监控手段,可以通过语言探针和service mesh获得监控的数据;
2、支持多种语言自动探针,包括 Java,.NET Core 和 Node.JS;
3、轻量高效,无需大数据平台和大量的服务器资源;
4、模块化,UI、存储、集群管理都有多种机制可选;
5、支持告警;
6、优秀的可视化解决方案;
3. Skywalking支持三种探针
● Agent – 基于ByteBuddy字节码增强技术实现,通过jvm的agent参数加载,并在程序启动时拦截指定的方法来收集数据。
● SDK – 程序中显式调用SkyWalking提供的SDK来收集数据,对应用有侵入。
● Service Mesh – 通过Service mesh的网络代理来收集数据。
2.架构设计
1. Skywalking整体架构
整个架构分成四部分:
1、上部分Agent :负责从应用中,收集链路信息,发送给 SkyWalking OAP 服务器;
2、下部分 SkyWalking OAP :负责接收Agent发送的Tracing数据信息,然后进行分析(Analysis Core),存储到外部存储器(Storage),最终提供查询(Query)功能;
3、右部分Storage:Tracing数据存储,目前支持ES、MySQL、Sharding Sphere、TiDB、H2多种存储器,目前采用较多的是ES,主要考虑是SkyWalking开发团队自己的生产环境采用ES为主;
4、左部分SkyWalking UI:负责提供控制台,查看链路等等;
简单来说就是负责数据采集-数据分析-数据存储-数据查询可视化页面。
2.模块交互流程
后端(Backend)
接受探针发送过来的数据,进行度量分析,调用链分析和存储。后端主要分为两部分:
● OAP(Observability Analysis Platform)- 进行度量分析和调用链分析的后端平台,并支持将数据存储到各种数据库中,如:ElasticSearch,MySQL,InfluxDB等。
● OAL(Observability Analysis Language)- 用来进行度量分析的DSL,类似于SQL,用于查询度量分析结果和警报。
界面(UI)
● RocketBot UI – SkyWalking 7.0.0 的默认web UI
● CLI – 命令行界面
这三个模块的交互流程:
3.SkyWalking 部署实战
- skywalking agent和业务系统绑定在一起,负责收集各种监控数据
- Skywalking oapservice是负责处理监控数据的,比如接受skywalking agent的监控数据,并存储在数据库中;接受skywalking webapp的前端请求,从数据库查询数据,并返回数据给前端。Skywalking oapservice通常以集群的形式存在。
- skywalking webapp,前端界面,用于展示数据。
- 用于存储监控数据的数据库,比如mysql、elasticsearch等。
启动成功后访问对应UI页面,页面地址为http://localhost:8080/
1.集成微服务
准备一个springboot程序,打成可执行jar包,写一个shell脚本,在启动项目的Shell脚本上,通过 -javaagent 参数进行配置SkyWalking Agent来跟踪微服务;
startup.sh脚本:
# SkyWalking Agent配置
export SW_AGENT_NAME=cpsc-aquaculture #Agent名字,一般使用`spring.application.name`
export SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES=127.0.0.1:11800 #配置 Collector 地址。
export SW_AGENT_SPAN_LIMIT=2000 #配置链路的最大Span数量,默认为 300。
export JAVA_AGENT=-javaagent:/Users/daiwei/Desktop/soft/skywalking-agent/skywalking-agent.jar
java $JAVA_AGENT -jar cpsc-modules-aquaculture.jar #jar启动
注意微服务jar包的路径要放在startup.sh脚本平级的目录,不然会报找不到路径,如下图所示:
集成成功后,页面如下:
2.集成多个微服务
一个微服务分别对应启动脚本如下图所示:
配置分别如下:
cpsc-system-startup.sh
# SkyWalking Agent配置
export SW_AGENT_NAME=cpsc-system #Agent名字,一般使用`spring.application.name`
export SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES=127.0.0.1:11800 #配置 Collector 地址。
export SW_AGENT_SPAN_LIMIT=2000 #配置链路的最大Span数量,默认为 300。
export JAVA_AGENT=-javaagent:/Users/daiwei/Desktop/soft/skywalking-agent/skywalking-agent.jar
java $JAVA_AGENT -jar cpsc-modules-system.jar #jar启动
cpsc-aquaculture-startup.sh
# SkyWalking Agent配置
export SW_AGENT_NAME=cpsc-aquaculture #Agent名字,一般使用`spring.application.name`
export SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES=127.0.0.1:11800 #配置 Collector 地址。
export SW_AGENT_SPAN_LIMIT=2000 #配置链路的最大Span数量,默认为 300。
export JAVA_AGENT=-javaagent:/Users/daiwei/Desktop/soft/skywalking-agent/skywalking-agent.jar
java $JAVA_AGENT -jar cpsc-modules-aquaculture.jar #jar启动
3.Skywalking集群部署
Skywalking集群是将skywalking oap作为一个服务注册到nacos上,只要skywalking oap服务没有全部宕机,保证有一个skywalking oap在运行,就能进行跟踪。
搭建一个skywalking oap集群需要:
(1)至少一个Nacos(也可以是nacos集群)
(2)至少一个ElasticSearch(也可以是es集群)
(3)至少2个skywalking oap服务;
(4)至少1个UI(UI也可以集群多个,用Nginx代理统一入口)
4.SkyWalking 可视化界面
1.SkyWalking中三个概念
服务(Service) :表示对请求提供相同行为的一系列或一组工作负载,在使用Agent时,可以定义服务的名字;
服务实例(Service Instance) :上述的一组工作负载中的每一个工作负载称为一个实例, 一个服务实例实际就是操作系统上的一个真实进程;
端点(Endpoint) :对于特定服务所接收的请求路径, 如HTTP的URI路径和gRPC服务的类名 + 方法签名;
2.SkyWalking 链路执行情况
1.查看接口执行链路
图中显示了cpsc-aquaculture系统到cpsc-system系统整个调用过程和耗时情况。
2.查看具体的sql
这样就可以知道依赖的服务执行了哪些sql
3.SkyWalking查看系统依赖关系
4.自定义SkyWalking链路追踪
1.追踪接口的入参和反参
我们还可以为追踪链路增加其他额外的信息,比如记录参数和返回信息。实现方式:在方法上增加@Tag或者@Tags。
@Trace
@Tag(key = "list", value = "returnedObj")
public List<User> list(){
return userMapper.list();
}
@Trace
@Tags({@Tag(key = "param", value = "arg[0]"),
@Tag(key = "user", value = "returnedObj")})
public User getById(Integer id){
return userMapper.getById(id);
}
SkyWalking的ui页面就可以看到接口的详细信息了。
5.Skywalking集成日志框架
引入依赖
<!-- apm-toolkit-logback-1.x -->
<dependency>
<groupId>org.apache.skywalking</groupId>
<artifactId>apm-toolkit-logback-1.x</artifactId>
<version>8.4.0</version>
</dependency>
添加logback-spring.xml文件,并配置 %tid 占位符
则在日志文件中就可以看到对应TID输出
参考文档
1.SkyWalking相关文档
官网:Apache SkyWalking
下载:Downloads | Apache SkyWalking
Github:GitHub - apache/skywalking: APM, Application Performance Monitoring System
文档: https://skywalking.apache.org/docs/main/v8.4.0/readme/文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-651968.html
中文文档: SkyWalking 文档中文版(社区提供)文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-651968.html
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