分布式/微服务必配APM系统，SkyWalking让你不迷路

ゝ一纸荒年。 2022-09-17 03:10 82阅读 0赞

常服务节点，假如还用传统的方式排查肯定效率是极低的，因为服务之间的各种通信会让定位更加繁琐；所以就急需一个分布式链路追踪系统，方便快速定位异常节点，从而针对性的处理问题。比较主流的APM(Application Performance Management)系统有SkyWalking、Zipkin、PinPoint、Cat等，这里就先说说SkyWalking，其他的后续再补上。

APM系统当然不仅仅只是链路追踪，还可以根据各种性能指标分析应用程序及其运行环境，以便在发生故障的时候能快速定位及解决问题。

### 正文 ###

1. SkyWalking简介

**SkyWalking 是一个开源可观察性平台，用于收集、分析、聚合和可视化来自服务和云原生基础设施(如数据库)的数据，它还提供了优秀的可视化界面。SkyWalking 也是一种现代 APM，专为云原生、基于容器的分布式系统而设计**。

1.1 常用术语

在SkyWalking中会经常提到**服务、服务实例和端点**，这里就先来了解一下：

*  **服务**：通俗一点理解就是一个应用程序；比如订单服务API。
 *  **服务实例**：服务组中每个单独运行的节点称为一个实例，**一个服务可以对应多个服务实例(集群)；** 如：一个订单服务可以集群部署好几个节点，这些节点就称为服务实例；
 *  **端点**：请求服务的路径，如：Http Url地址或是gRPC请求地址(gRPC定义的服务类+方法名)；

通俗理解，如下图：

![图片][3379b2cdb719fc59cc1930fff768e306.png]

1.2 理解架构

SkyWalking 主要分为四个部分：**探针、平台后端、存储和 UI**，如下图：

![图片][8c7d0d94be23c4d9b8735954bf092a6c.png]

img

*  **探针**：专门用于**收集数据**，并按照SkyWalking的要求**格式化**对应的数据。
 *  **平台后端**：对收集来的数据**进行聚合、分析及流处理**；
 *  **存储**：就是数据库，**将收集的数据存储起来，方便随时查看和分析**；主流的数据库有 ElasticSearch、H2、MySQL、TiDB、InfluxDB等。一般我们会使用ElasticSearch，查询速度杠杠滴。
 *  **UI**：就是提供一个Web界面，可以很方便的查看和分析数据，各种图表形式展示。

理论暂时了解这么多，实操一下更容易理解。

2. 安装

这里就采用Docker的方式进行安装，方便快捷，如果还有小伙伴对Docker不是很了解的，可以看看我整理的[Docker系列分享][Docker]。

2.1 安装ElasticSearch

这里用到的存储是ElasticSearch，需要提前安装，执行如下命令：

docker run -d --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 --restart always -e "discovery.type=single-node" -e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx521m" elasticsearch:6.7.2

命令解析：

*  **-p 9200:9200 -p 9300:9300** 分别让主机端口9200、9300和启动容器的端口做映射；
 *  **-e "discovery.type=single-node"** 单节点运行；
 *  **-e ES\_JAVA\_OPTS="-Xms64m -Xmx521m"** 由于我云服务器的内存比较小，所以设置了一个环境变量ES\_JAVA\_OPTS来配置使用的内存：最小64m，最大521m，否则内存不够用，启动不起来。

2.2 安装SkyWalking的后台服务端(skywalking-oap)，执行如下命令：

docker run --name skywalking-oap --restart always -p 1234:1234 -p 11800:11800 -p 12800:12800 -d --link elasticsearch:elasticsearch -e SW_STORAGE=elasticsearch -e SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES=elasticsearch:9200 apache/skywalking-oap-server:8.3.0-es6

命令解析：

*  **-p 1234:1234 -p 11800:11800 -p 12800:12800** 分别让主机端口1234、11800、12800和启动容器的端口做映射；11800是对接应用程序的；12800是用来对接SkyWalking的UI数据的。
 *  **--link elasticsearch:elasticsearch** 代表和上一步启动elasticsearch网络链接起来，可以通过容器名访问对应服务，注意容器名和上一步一致；
 *  **-e SW\_STORAGE=elasticsearch** 设置SkyWalking的存储方式为elasticsearch;
 *  **-e SW\_STORAGE\_ES\_CLUSTER\_NODES=elasticsearch:9200** 配置连接elasticsearch的地址；

2.3 安装SkyWalking的UI界面(skywalking-ui)，执行如下命令

docker run --name skywalking-ui --restart always -p 8080:8080 --link skywalking-oap:skywalking-oap -d -e SW_OAP_ADDRESS=skywalking-oap:12800 apache/skywalking-ui:6.6.0

命令解析：

*  **-p 8080:8080** 代表主机端口8080和容器端口8080做映射；
 *  **--link skywalking-oap:skywalking-oap** 代表和上一步启动skywalking-oap网络链接起来，可以通过容器名访问对应服务，注意容器名和上一步一致；
 *  **-e SW\_OAP\_ADDRESS=skywalking:12800** 设置UI调用的API地址，就是上一步启动动SkyWalking后端地址，端口为12800；

接下来如果能访问暴露的端口就代表环境安装好了，如下：

![图片][846fca27a826384af7293971bd215258.png]

到这环境就搞好了，剩下就是项目集成了，以下还是搞两个API来测试一把。

注：**在搭建环境时要注意elasticsearch、skywalking-oap-server、skywalking-ui版本问题，否则很容易掉坑**；就比如 skywalking-oap-server 设置环境变量SW\_STORAGE`=`elasticsearch 时，只能连接elasticsearch6 等等这种细节。

3. 项目集成SkyWalking

3.1 先安装一个SkyWalking命令行工具

这个命令行工具会快速生成配置文件，执行如下命令安装：

# 全局安装这个工具，后续直接用就行
     dotnet tool install -g SkyAPM.DotNet.CLI

安装一次就行，如果已经安装，就可以跳过此步骤。

3.2 创建项目，并引入SkyAPM.Agent.AspNetCore包

这个包是专门为.NetCore开发的探针。

![图片][83a56938e317d8d8cf954ca2350fd641.png]

3.3 注册服务，配置环境变量

*  **在Startup文件中注册服务**
    
    ![图片][eba39b7b14f1ecf07858bc5a202cd134.png]
    
    image-20211017235044948
 *  **配置环境变量**
    
    这里方便测试，直接在项目中的launchSettings.json中配置就行，但如果是发布生产环境，一定要在对应环境配置环境变量。
    
    ![图片][b2ebb41ad6db8356c6e8f24f76c05f2b.png]
    
    image-20211017234925741

3.4 执行SkyWalking命令生成配置文件

在项目根目录下执行如下命令

dotnet skyapm config MySkyWalkingDemoTest 192.168.xxx.xxx:11800

*  **MySkyWalkingDemoTest** 是服务名；
 *  **192.168.xxx.xxx:11800** 是SkyWalking后台服务的地址，就是我们**2.2步骤搭建的地址**。根据真实需要配置IP就行。

命令执行完成后，会在项目根目录下生成skyapm.json文件，可以适当根据需要更改配置内容；

![图片][226785f72928d1f4bf8acdca662b72d1.png]

默认情况下skyapm.json文件只要更新都会复制到打包目录下，保险起见，可以右键->属性，将这个文件设置其为始终复制或如果较新则复制。

![图片][c692220239a322d4ad69d5e12f901450.png]

3.5 启动项目看效果

SkyWalking几乎不嵌入任何代码，直接运行代码，现在就可以将API服务进行跟踪和监控了。如下图：

![图片][0af16c975b3e7f72e810091df8ff8ab9.png]

看看SkyWalking界面展示：

![图片][6da6c3e819acb6fb42c597ef59146a8a.png]

可以进入追踪界面看具体请求信息：

![图片][9f56b08c51bdf22be2b45af22dc9fb1b.png]

**注：条件时间注意时区，往前设置时间；其实这里可以在启动搭建环境的时候设置时区。**

点击树形的请求可以看详情：

![图片][89b530a80c463f968615302fc3436391.png]

3.6 多加一个API服务，测测调用链

新建一个项目SkyWalkingDemoTest22222，端口以5100启动，其他不变；这里没有集成SkyWalking，如果需要往下监控，同以上步骤集成即可；

然后简单修改一下SkyWalkingDemoTest项目的接口，如下：

![图片][fb36d3b267196904d3ae2935522d8e62.png]

先运行SkyWalkingDemoTest22222，再运行SkyWalkingDemoTest，执行完成之后，可以去SkyWalking界面中看看追踪信息，如下：

![图片][945ff70df5e230a7aabc800a604a3a1d.png]

也可以通过拓扑图看到效果：

![图片][aa3aa36cd61e90a78e59519cfd1e7d52.png]

点击对应的节点还能显示对应的指标数据。

参考地址：

*  官网：https://skywalking.apache.org/
 *  开源地址：https://github.com/apache/skywalking
 *  .Net探针：https://github.com/SkyAPM/SkyAPM-dotnet

代码案例地址：https://gitee.com/CodeZoe/microservies-demo/tree/main/SkyWalkingDemo

### 总结 ###

关于SkyWalking的初体验先说这么多，对于服务间通信复杂的系统，有了这个是不是就清晰多了，定位也就容易很多

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[Docker]: https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?__biz=MzU1MzYwMjQ5MQ==&action=getalbum&album_id=2002073750875308033#wechat_redirect
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