服务监控和治理

用SkyWalking做分布式追踪和应用性能监控系统

2020-07-03  本文已影响0人  后端老鸟

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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。

特性：

Skywalking 技术架构

image.png

整个系统分为三部分：

Skywalking也提供了其他的一些特性：

数据容器

由于Skywalking并没有自己定制的数据容器或者使用多种数据容器增加复杂度，而是主要使用ElasticSearch（当然开源的基本上都是这样来保持简洁，例如Pinpoint也只使用了HBase），所以数据容器的特性以及自己数据结构基本上就限制了业务的上限，以ES为例：

总体来说，Skywalking尽量使用ES在大数据和查询方面的优势，同时尽量减少ES数据密度低的劣势带来的影响，从目前来看，ES在调用链跟踪方面是不二的数据容器，而在数据指标方面，ES也能中规中矩的完成业务，虽然和时序数据库相比要弱一些，但在PB级以下的数据支持也不会有太大问题。

数据结构

如果说数据容器决定了上限，那么数据结构则决定了实际到达的高度。Skywalking的数据结构主要为：

其中数量占比最大的就是调用链跟踪数据和各种指标，而这些数据均可以通过OAP设置过期时间，以降低历史数据的对磁盘占用和查询效率的影响。

调用链跟踪数据

作为Skywalking的核心数据，调用链跟踪数据（skywalking_segment）基本上奠定了整个系统的基础，而如果要详细的了解调用链跟踪的话，就不得不提到openTracing。

openTracing基本上是目前开源调用链跟踪系统的一个事实标准，它制定了调用链跟踪的基本流程和基本的数据结构，同时也提供了各个语言的实现。如果用一张图来表现openTracing，则是如下：

openTracing基本结构

其中：

以一个Trace为例：

span间的关系

首先是外部请求调用A，然后A依次同步调用了B和C，而B被调用时会去同步调用D，C被调用的时候会依次同步调用E和F，F被调用的时候会通过异步调用G，G则会异步调用H，最终完成一次调用。

上图是通过Span之间的依赖关系来表现一个Trace，而在时间线上，则可以有如下的表达：

span的调用顺序

当然，如果是同步调用的话，父Span的时间占用是包括子Span的时间消耗的。

而落地到Skywalking中，我们以一条skywalking_segment的记录为例：

{
    "trace_id": "52.70.15530767312125341",
    "endpoint_name": "Mysql/JDBI/Connection/commit",
    "latency": 0,
    "end_time": 1553076731212,
    "endpoint_id": 96142,
    "service_instance_id": 52,
    "version": 2,
    "start_time": 1553076731212,
    "data_binary": "CgwKCjRGnPvp5eikyxsSXhD///////////8BGMz62NSZLSDM+tjUmS0wju8FQChQAVgBYCF6DgoHZGIudHlwZRIDc3FsehcKC2RiLmluc3RhbmNlEghyaXNrZGF0YXoOCgxkYi5zdGF0ZW1lbnQYAiA0",
    "service_id": 2,
    "time_bucket": 20190320181211,
    "is_error": 0,
    "segment_id": "52.70.15530767312125340"
}

其中：

这里可以看到，目前Skywalking虽然相较于Pinpoint来说查询的维度要多一些，但是也很有限，而且除了endPoint，并没有和业务有关联的字段，只能通过时间/服务/实例/接口/成功标志/耗时来进行非业务相关的查询，如果后续要增强业务相关的搜索查询的话，应该还需要增加一些用于保存动态内容（如messageId，orderId等业务关键字）的字段用于快速定位

指标

指标数据相对于Tracing则要简单得多了，一般来说就是指标标志、时间戳、指标值，而Skywalking中的指标有两种：一种是采集的原始指标值，例如jvm的各种运行时指标（例如cpu消耗、内存结构、GC信息等）；一种是各种二次统计指标（例如tp性能指标、SLA等，当然也有为了便于查询的更高时间维度的指标，例如基于分钟、小时、天、周、月）

例如以下是索引skywalking_endpoint_cpm_hour中的一条记录，用于标志一个小时内某个接口的cpm指标：

{
    "total": 8900,
    "service_id": 5,
    "time_bucket": 2019031816,
    "service_instance_id": 5,
    "entity_id": "7",
    "value": 148
}

各个字段的释义如下：

agent

agent（apm-sniffer）是Skywalking的Java探针实现，主要负责：

当然，agent还实现了客户端采样，不过在APM监控系统里进行客户端数据采样都是没有灵魂的，所以这里就不再赘述了。

首先，agent通过 org.apache.skywalking.apm.agent.core.boot.BootService 实现了整体的插件化，agent启动会加载所有的BootService实现，并通过 ServiceManager 来管理这些插件的生命周期，采集jvm指标、gRPC连接管理、调用链数据维护、数据上报OAP这些服务均是通过这种方式扩展。

然后，agent还通过bytebuddy以javaagent的模式，通过字节码增强的机制来构造AOP环境，再提供PluginDefine的规范方便探针的开发，最终实现非侵入性的数据埋点，采集调用链数据。

OAP

同agent类似，OAP作为Skywalking最核心的模块，也实现了自己的扩展机制，不过在这里叫做Module，具体可以参考library-module，在module的机制下，Skywalking实现了自己必须核心组件：

以及一个可选组件：

而前面提到的OAP的高扩展性则体现在核心业务的规范均定义在了core中，如果有需要自己扩展的，只需要自己单独做自己的实现，而不需要做侵入式的改动，最典型的示例则是官方支持的storage，不仅支持单机demo的内存数据库H2和经典的ES，连目前开源的Tidb都可以接入。

安装
  1. 下载最新的安装包
  2. 解压，并进入bin目录执行startup.sh启动
  3. 访问http://localhost:8080/ 即可看到面板
  4. 启动服务
    添加如下VM 参数：
-javaagent:${agent_home}/agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=${service_name}
image.png

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