SkyWalking介绍和Docker环境下部署-Toy模板网

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一、Skywalking概述

1、Skywalking介绍

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，它是一款优秀的APM（Application Performance Management）工具，包括了分布式追踪，性能指标分析和服务依赖分析等。

Skywalking是一个国产的开源框架，2015年由吴晟个人开源，2017年加入Apache孵化器，国人开源的产品，主要开发人员来自于华为，2019年4月17日Apache董事会批准SkyWalking成为顶级项目，支持Java、.Net、NodeJs等探针，数据存储支持Mysql、Elasticsearch等，跟Pinpoint一样采用字节码注入的方式实现代码的无侵入，探针采集数据粒度粗，但性能表现优秀，且对云原生支持，目前增长势头强劲，社区活跃。

2、Skywalking架构图

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整个架构，分成上、下、左、右四部分

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。目前支持 SkyWalking、Zikpin、Jaeger 等提供的 Tracing 数据信息。Agent 收集 SkyWalking Tracing 数据，传递给服务器。

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。而我们目前采用的是 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 ：负责提供控台，查看链路等等。

SkyWalking 三个核⼼部分

Agent（探针）：Agent 运⾏在各个服务实例中，负责采集服务实例的 Trace 、Metrics 等数据，然后通过 gRPC ⽅式上报给 SkyWalking 后端。

OAP：SkyWalking 的后端服务，⼀个是负责接收 Agent 上报上来的 Trace、Metrics 等数据，进⾏流式分析，最终将分析得到的结果写⼊持久化存储中，另⼀个是负责响应 SkyWalking UI 界⾯发送来的查询请求。

UI 界⾯：展示查询结果。

SkyWalking Agent实现原理

SkyWalking Agent是通过Java Agent的方式随着应用程序一起启动，然后通过Byte Buddy库动态插入埋点信息收集Trace信息。Java Agent本质上就是⼀个Jar包，它会调⽤ Instrumentation API，来修改已经加载到JVM中的字节码。Instrumentation API由JVM提供⽤来修改已加载类的⼯具，可以提供Java语⾔编写的插桩功能，动态修改运⾏时代码的能⼒。

Java Agent具有两种加载⽅式

静态加载

这种⽅式下，在应⽤程序的任何代码被执⾏之前，就加载Agent以修改字节码。静态加载需要使⽤JVM 的-javaagent参数：

java -javaagent:agent.jar -jar application.jar
# 可以同时加载多个Agents
java -javaagent:agentA.jar -javaagent:agentB.jar application.jar

动态加载

这种⽅式下，Agent可以在运⾏时动态按需的加载。动态加载需要调⽤Java Attach API。

// 根据PID查找⽬标JVM，并连接到JVM 
VirtualMachine jvm = VirtualMachine.attach(jvmPid); 
// 加载Agent 
jvm.loadAgent(agentFile.getAbsolutePath()); 
// 取消到JVM的连接 
jvm.detach();

Instrumentation

Instrumentation是java提供的修改已经加载到JVM中字节码的API。使⽤ Instrumentation，开发者可以构建⼀个独⽴于应⽤程序的代理程序（Agent），⽤来监测和协助运⾏在 JVM 上的程序，甚⾄能够替换和修改某些类的定义。有了这样的功能，开发者就可以实现更为灵活的运⾏时虚拟机监控和Java 类操作了，这样的特性实际上提供了⼀种虚拟机级别⽀持的 AOP 实现⽅式，使得开发者⽆需对 JDK 做任何升级和改动，就可以实现某些 AOP 的功能了。JVM级别AOP。

在JDK 1.6以前，instrument只能在JVM刚启动开始加载类时生效，而在JDK 1.6之后，instrument支持了在运行时对类定义的修改。在 Java SE 6 ⾥⾯，instrumentation 包被赋予了更强⼤的功能：启动后的instrument、本地代码（native code）instrument，以及动态改变 classpath 等等。这些改变，意味着 Java 具有更强的动态控制、解释能⼒，它使得 Java 语⾔变得更加灵活多变。

二、Docker环境下使用docker-compose部署Skywalking

1、相关组件及版本

序号	组件	版本	备注
1	skywalking-oap-server	8.9.1
2	elasticsearch	7.17.6
3	skywalking-ui	8.9.1
4	apache-skywalking-java-agent	8.15.0

2、创建目录赋予权限

mkdir elasticsearch
cd elasticsearch
mkdir logs
mkdir data
chmod 775 logs
chmod 775 data

3、准备docker-compose.yml文件

version: '3.3'
services:
  elasticsearch:
    image: elasticsearch:7.17.6
    container_name: elasticsearch
    restart: always
    ports:
      - 9200:9200
    environment:
      - "TAKE_FILE_OWNERSHIP=true" #volumes 挂载权限 如果不想要挂载es文件改配置可以删除
      - "discovery.type=single-node" #单机模式启动
      - "TZ=Asia/Shanghai" # 设置时区
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" # 设置jvm内存大小
    volumes:
      - ./elasticsearch/logs:/usr/share/elasticsearch/logs
      - ./elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data
     #- ./elasticsearch/conf/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
  skywalking-oap-server:
    image: apache/skywalking-oap-server:8.9.1
    container_name: skywalking-oap-server
    depends_on:
      - elasticsearch
    links:
      - elasticsearch
    restart: always
    ports:
      - 11800:11800
      - 12800:12800
    environment:
      SW_STORAGE: elasticsearch  # 指定ES版本
      SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES: elasticsearch:9200
      TZ: Asia/Shanghai
    #volumes:
     #- ./oap/conf/alarm-settings.yml:/skywalking/config/alarm-settings.yml
  skywalking-ui:
    image: apache/skywalking-ui:8.9.1
    container_name: skywalking-ui
    depends_on:
      - skywalking-oap-server
    links:
      - skywalking-oap-server
    restart: always
    ports:
      - 8080:8080
    environment:
      SW_OAP_ADDRESS: http://skywalking-oap-server:12800
      TZ: Asia/Shanghai

3、执行启动服务命令