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初识Skywalking

article 2025/2/28 1:46:30

     背景

        筒子们，最近雷袭又接触到一项新工具：Skywalking，本着好东西要和大家分享的原则，在对它有了初步了解，草草的进行了实践之后，就迫不及待的把它推荐给大家了。在写本篇博客时，本人对Skywalking的了解还比较粗浅，仅限于对它做个入门前的介绍，大佬们看了之后不要笑我哈。

     Skywalking介绍

        SkyWalking是一个开源的可观测平台，用于从服务和云原生基础设施收集，分析，聚合及可视化数据。它提供了一种简便的方式来清晰地观测分布式系统，甚至横跨多个云平台。它还是一个现代化的应用程序性能监控(Application Performance Monitoring)系统，尤其专为云原生、基于容器的分布式系统设计。

        Skywalking的服务网格接收器可以让Skywalking接收来自服务网格框架（例如Istio，Linkerd）的遥测数据，以帮助用户理解整个分布式系统。使用SkyWalking时, 用户可以看到服务与端点之间的拓扑结构，每个服务/服务实例/端点的性能指标，还可以设置报警规则。

        SkyWalking 逻辑上分为四部分: 探针, 平台后端, 存储和用户界面.

         

        探针：基于不同的来源可能是不一样的, 但作用都是收集数据, 将数据格式化为 SkyWalking 适用的格式.
        平台后端：支持数据聚合, 数据分析以及驱动数据流从探针到用户界面的流程。分析包括 Skywalking 原生追踪和性能指标以及第三方来源，包括 Istio 及 Envoy telemetry , Zipkin 追踪格式化等。 你甚至可以使用 Observability Analysis Language 对原生度量指标和用于扩展度量的计量系统自定义聚合分析。
        存储：通过开放的插件化的接口存放 SkyWalking 数据. 你可以选择一个既有的存储系统, 如 ElasticSearch, H2 或 MySQL 集群(Sharding-Sphere 管理),也可以选择自己实现一个存储系统。
        UI：一个基于接口高度定制化的Web系统，用户可以可视化查看和管理 SkyWalking 数据。

        有关于Skywalking的详细介绍，可以看Apache SkyWalking官网和SkyWalking 文档中文版。

     SpringBoot与Skywalking

        看了上面的介绍，相信大家对Skywalking都有了一定的了解，那么怎么在工作中使用它呢？接下来咱们以一个SpringBoot项目为例，讲述SkyWalking在Java项目中的使用过程。

        1、下载Skywalking安装包，安装包地址见链接和下图。其中SkyWalking APM是监控系统，Java Agent是Java探针，两个都要下载。

        2、下载了SkyWalking APM完成后，在本地解压打开，其目录说明如下：

        

        webapp：UI前端jar包及配置文件，该文件夹内可修改前端端口(8080)。
        oap-libs：后台应用的jar包，以及依赖，里面server-starter-10.1.0.jar是启动程序
        config：启动后台应用程序的配置文件，使用的各种配置。主要是application.yml。
        bin：各种启动脚本，一般使用startup.sh来启动页面和后端应用。
                |----oapService.bat：默认使用的后台程序启动脚本；
                |----oapServiceInit.bat：使用init模式启动；在此模式下，OAP服务器启动以执行初始化工作，然后退出。
                |----oapServiceNoInit.bat：使用no init模式启动；在此模式下，OAP服务器不进行初始化。
                |----webappService.bat：UI前端的启动脚本
                |----startup.bat：组合脚本，同时使用oapService.sh，webappService.sh脚本

        下图是skywalking/config/application.yml文件，该文件是用于skywalking apm的基础配置，几个主要的配置如下：

                cluster：集群相关配置

                core：核心配置

                storage：数据存储配置（默认h2，最常改的就是这个）

                agent-analyzer：接收探针代理配置

                log-analyzer：日志分析

                receiver-sharding-server：共享服务器

                configuration：远程服务器配置

                receiver：数据接收器

        

        从这些配置也可以看出，Skywalking的扩展能力极强，支持多种数据存储方式和集群方式。为方便实践，本次不对配置文件作任何修改。大家在实践时可以根据自己的需要进行调整。

        3、启动控制台，Windows环境下直接双击/bin/startup.bat，然后就可以打开http://localhost:8080查看控制台。

        

        

        至此，Skywalking的控制台就起来了，skywalking-web-ui 的端口默认为8080，skywalking-oap-server服务启动后默认开启11800和12800端口，分别用于收集监控数据（11800）、接受前端请求（12800），这些端口都可以修改，这里暂时不作变更。

        4、通过Idea创建一个SpringBoot空的项目，仅包含一个测试的Controller。

package com.leixi.basic.controller;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
/**
 *
 * @author 雷袭月启
 * @since 2024/12/5 19:39
 */
@RestController
public class DemoController {
    private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DemoController.class);
    @GetMapping("/demo")
    public Object demo(String str) {
        logger.info("Get in demo, the str is:{} ", str);
        return "Hello World " + str;
    }
}

        5、点击Idea右上角的Edit Configuration，在VM Options里添加以下内容：

-javaagent:D:/software/skywalking-agent/skywalking-agent.jar 
-DSW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES=127.0.0.1:11800 
-DSW_AGENT_NAME=leixi-server

          解释如下：

        -javaagent：用于配置skywalking-agent.jar的地址，即第一步下载解压的java agent地址。

        -DSW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES：用于配置Skywalking控制台接收信息的地址

        -DSW_AGENT_NAME：用于配置本服务在控制台中显示的名称。

        6、启动项目，通过浏览器执行请求：http://127.0.0.1:19200/leixi/demo?str=1，在查看控制台-服务，就可以看到相关数据：

        

        

        

        7、接下来咱们玩花一点，创建三个服务并注册到Nacos里，通过服务一调服务二，服务二调服务三，三个服务都配置上Skywalking，测试下它的链路跟踪功能，Springboot+Nacos的服务搭建见我之前的博客：SpringBoot+Nacos+feign微服务调用，测试结果如下：

        

        

        

        以下是Skywalking的监控情况：

        

        

        

        8、上面是通过Idea的方式集成Skywalking，那么在测试、生产环境呢，总不能还用Idea启动项目吧！别急别急，启动jar包时集成Skywalking同样很简单，只需要使用以下命令即可：

        java -javaagent:D:/software/skywalking-agent/skywalking-agent.jar -DSW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES=127.0.0.1:11800 -DSW_AGENT_NAME=leixi-server -jar xxx.jar

        

       9、如果想在skywalking中看到springboot微服的日志信息，可以在pom.xml中添加以下依赖：

        <dependency>
            <groupId>org.apache.skywalking</groupId>
            <artifactId>apm-toolkit-logback-1.x</artifactId>
            <version>9.3.0</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.skywalking</groupId>
            <artifactId>apm-toolkit-trace</artifactId>
            <version>9.3.0</version>
        </dependency>

        然后，在resources文件夹下创建logback-spring.xml：

<configuration debug="false" scan="false">
    <springProperty scop="context" name="spring.application.name" source="spring.application.name" defaultValue=""/>
    <property name="log.path" value="logs/${spring.application.name}"/>
    <!-- 彩色日志格式 -->
    <property name="CONSOLE_LOG_PATTERN"
              value="${CONSOLE_LOG_PATTERN:-%clr(%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}){faint} %clr(${LOG_LEVEL_PATTERN:-%5p}) %clr(${PID:- }){magenta} %clr(---){faint} %clr([%15.15t]){faint} %clr(%-40.40logger{39}){cyan} %clr(:){faint} %m%n${LOG_EXCEPTION_CONVERSION_WORD:-%wEx}}"/>
    <!-- 彩色日志依赖的渲染类 -->
    <conversionRule conversionWord="clr" converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.ColorConverter"/>
    <conversionRule conversionWord="wex"
                    converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.WhitespaceThrowableProxyConverter"/>
    <conversionRule conversionWord="wEx"
                    converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.ExtendedWhitespaceThrowableProxyConverter"/>
    <!-- Console log output -->
    <appender name="console" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <encoder>
            <pattern>${CONSOLE_LOG_PATTERN}</pattern>
        </encoder>
    </appender>

    <!-- Log file debug output -->
    <appender name="debug" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <file>${log.path}/debug.log</file>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <fileNamePattern>${log.path}/%d{yyyy-MM, aux}/debug.%d{yyyy-MM-dd}.%i.log.gz</fileNamePattern>
            <maxFileSize>50MB</maxFileSize>
            <maxHistory>30</maxHistory>
        </rollingPolicy>
        <encoder>
            <pattern>%date [%thread] %-5level [%logger{50}] %file:%line - %msg%n</pattern>
        </encoder>
    </appender>

    <!-- Log file error output -->
    <appender name="error" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <file>${log.path}/error.log</file>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <fileNamePattern>${log.path}/%d{yyyy-MM}/error.%d{yyyy-MM-dd}.%i.log.gz</fileNamePattern>
            <maxFileSize>50MB</maxFileSize>
            <maxHistory>30</maxHistory>
        </rollingPolicy>
        <encoder>
            <pattern>%date [%thread] %-5level [%logger{50}] %file:%line - %msg%n</pattern>
        </encoder>
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
            <level>ERROR</level>
        </filter>
    </appender>
    <appender name="stdout" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
            <layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.TraceIdPatternLogbackLayout">
                <Pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%tid] [%thread] %-5level %logger{36} -%msg%n</Pattern>
            </layout>
        </encoder>
    </appender>

    <appender name="grpc" class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.log.GRPCLogClientAppender">
        <encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
            <layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.mdc.TraceIdMDCPatternLogbackLayout">
                <Pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%X{tid}] [%thread] %-5level %logger{36} -%msg%n</Pattern>
            </layout>
        </encoder>
    </appender>
    <!--nacos 心跳 INFO 屏蔽-->
    <logger name="com.alibaba.nacos" level="OFF">
        <appender-ref ref="error"/>
    </logger>

    <!-- Level: FATAL 0  ERROR 3  WARN 4  INFO 6  DEBUG 7 -->
    <root level="INFO">
        <!-- <appender-ref ref="console"/>-->
        <appender-ref ref="debug"/>
        <appender-ref ref="error"/>
        <appender-ref ref="stdout"/>
        <appender-ref ref="grpc"/>
    </root>
</configuration>

         再重新启动项目，就可以在skywalking控制台看到服务的日志信息了：

        

        综上，Skywalking确实能直观的监控到各服务之间的调用情况，反映整个系统的服务拓扑结构。这让我想到了SpringCloud大礼包里的Sleuth，但综合对比来看，Skywalking明显比Sleuth更有性价比。

     后记与致谢

        以上就是今天分享的全部内容了，因为本文着重于介绍Skywalking在Windows环境下的搭建，以及它与SpringBoot项目的集成，服务链路监控，所以对它的其他特性如性能监控，日志监控等并没有深入介绍，读者可以自行实践。

        在整理这篇博客时，雷袭同样参考了许多大佬的资料，以下是雷袭觉得很有价值的，分享给大家，同样拜谢大佬！

        SkyWalking Server配置文件详解-CSDN博客

        skywalking教程 文档手册 使用详情 从搭建到集群

        Skywalking的存储配置与调优

        Skywalking安装部署，在springboot中的使用

        Skywalking学习及整合springboot

        skywalking部署及集成Springboot进行简单入门


http://www.kler.cn/a/563901.html

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