skywalking是什么
【1】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】主要流程为 采集数据——》传输数据——》存储数据——》分析数据——》监控报警 。
Skywalking整体架构
【1】图示：
【2】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；
SkyWalking中三个概念【搭建的话可以看 skywalking的搭建笔记】
【1】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；
【2】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；
【3】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；
SkyWalking的简单使用
【1】通过jar包方式接入
1）编辑startup.sh脚本启动
#!/bin/sh # SkyWalking Agent配置 export SW_AGENT_NAME=springboot-skywalking-demo #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:/root/skywalking-agent/skywalking-agent.jar java $JAVA_AGENT -jar springboot-skywalking-demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar #jar启动
2）java命令启动
java -javaagent:/root/skywalking-agent/skywalking-agent.jar
-DSW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES=127.0.0.1:11800
-DSW_AGENT_NAME=springboot-skywalking-demo -jar springboot-skywalking-demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar
3）在IDEA中使用Skywalking
在运行的程序配置jvm参数 -javaagent:E:\SpringCloudAlibaba\apache-skywalking-apm-bin-es7\agent\skywalking-agent.jar -DSW_AGENT_NAME=springboot-skywalking-demo -DSW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES=127.0.0.1:11800
【2】自定义SkyWalking链路追踪【希望对项目中的业务方法，实现链路追踪，方便我们排查问题】
1）引入依赖
<!-- SkyWalking 工具类 --> <dependency><groupId>org.apache.skywalking</groupId><artifactId>apm-toolkit-trace</artifactId><version>8.11.0</version> </dependency>
2）在业务方法中可以TraceContext获取到traceId
@RequestMapping("/list")
public List<User> list(){
//TraceContext可以绑定key-value
TraceContext.putCorrelation("name", "fox");
Optional<String> op = TraceContext.getCorrelation("name");
log.info("name = {} ", op.get());
//获取追踪的traceId
String traceId = TraceContext.traceId();
log.info("traceId = {} ", traceId);
return userService.list();
}
3）注解@Trace将方法加入追踪链路
4）注解@Tags或@Tag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，示例：
@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的数据持久化
【1】基于mysql持久化
1）修改config目录下的application.yml
storage: #选择使用mysql 默认使用h2，不会持久化，重启skyWalking之前的数据会丢失 selector: ${SW_STORAGE:mysql} #使用mysql作为持久化存储的仓库 mysql: properties: #数据库连接地址 创建swtest数据库 jdbcUrl: ${SW_JDBC_URL:"jdbc:mysql://1ocalhost:3306/swtest"} #用户名 dataSource.user: ${SW_DATA_SOURCE_USER:root} #密码 dataSource.password: ${SW_DATA_SOURCE_PASSWORD:root}
2）添加mysql数据驱动包到oap-libs目录下【注意：需要添加mysql数据驱动包，因为在lib目录下是没有mysql数据驱动包的，所以修改完配置启动是会报错，启动失败的。】
3）启动Skywalking【查看swtest数据库，可以看到生成了很多表，那么就代表成功了】
【2】基于elasticsearch持久化
1）修改config目录下的application.yml
storage: selector: ${SW_STORAGE:elasticsearch} //指定ES作为存储 elasticsearch: nameSpace: ${SW_NAMESPACE:"myProject-"} //指定命名空间，用于生成索引前缀 clusterNodes: ${SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES:localhost:9200} //配置集群节点，当然可以采用负载均衡【然后把负载均衡的服务器ip与端口写入】，但也可以把节点都写进去 user: ${SW_ES_USER:"myes"} //es的用户名 password: ${SW_ES_PASSWORD:"123456"} //es的密码
2）启动Skywalking服务
启动时会向elasticsearch中创建大量的index索引用于持久化数据，启动应用程序，查看追踪数据是否已经持久化到elasticsearch的索引中，然后重启skywalking，验证追踪数据会不会丢失
Skywalking告警通知
【1】skywalking告警的核心由一组规则驱动，这些规则定义在config/alarm-settings.yml文件中，告警规则的定义分为三部分:
1.告警规则：它们定义了应该如何触发度量警报，应该考虑什么条件； 2.网络钩子(Webhook}：当警告触发时，哪些服务终端需要被通知； 3.gRPC钩子：远程gRPC方法的主机和端口，告警触发后调用；
【2】skywalking发行版中提供了默认的alarm-setting.yml文件，包括一些规则，每个规则有英文注释。
1）可以根据注释得知每个规则的作用：
# Sample alarm rules. rules: # Rule unique name, must be ended with `_rule`. service_resp_time_rule: metrics-name: service_resp_time op: ">" threshold: 1000 period: 10 count: 3 silence-period: 5 #在最近10分钟的3分钟内服务平均响应时间超过1000ms message: Response time of service {name} is more than 1000ms in 3 minutes of last 10 minutes. service_sla_rule: # Metrics value need to be long, double or int metrics-name: service_sla op: "<" threshold: 8000 # The length of time to evaluate the metrics period: 10 # How many times after the metrics match the condition, will trigger alarm count: 2 # How many times of checks, the alarm keeps silence after alarm triggered, default as same as period. silence-period: 3 #最近10分钟内，服务成功率在2分钟内低于80% message: Successful rate of service {name} is lower than 80% in 2 minutes of last 10 minutes service_resp_time_percentile_rule: # Metrics value need to be long, double or int metrics-name: service_percentile op: ">" threshold: 1000,1000,1000,1000,1000 period: 10 count: 3 silence-period: 5 message: Percentile response time of service {name} alarm in 3 minutes of last 10 minutes, due to more than one condition of p50 > 1000, p75 > 1000, p90 > 1000, p95 > 1000, p99 > 1000 service_instance_resp_time_rule: metrics-name: service_instance_resp_time op: ">" threshold: 1000 period: 10 count: 2 silence-period: 5 #服务实例的响应时间在过去10分钟的2分钟内超过1000ms message: Response time of service instance {name} is more than 1000ms in 2 minutes of last 10 minutes database_access_resp_time_rule: metrics-name: database_access_resp_time threshold: 1000 op: ">" period: 10 count: 2 #数据库访问{name}的响应时间在过去10分钟的2分钟内超过1000ms message: Response time of database access {name} is more than 1000ms in 2 minutes of last 10 minutes endpoint_relation_resp_time_rule: metrics-name: endpoint_relation_resp_time threshold: 1000 op: ">" period: 10 count: 2 #端点关系{name}的响应时间在过去10分钟的2分钟内超过1000ms message: Response time of endpoint relation {name} is more than 1000ms in 2 minutes of last 10 minutes # Active endpoint related metrics alarm will cost more memory than service and service instance metrics alarm. # Because the number of endpoint is much more than service and instance. # # endpoint_avg_rule: # metrics-name: endpoint_avg # op: ">" # threshold: 1000 # period: 10 # count: 2 # silence-period: 5 # message: Response time of endpoint {name} is more than 1000ms in 2 minutes of last 10 minutes #需要自己手动打开 webhooks: - http://127.0.0.1/notify/ # - http://127.0.0.1/go-wechat/
2）参数说明：
metrics-name：度量名称，也是OAL脚本中的度量名。默认配置中可以用于告警的度量有：服务，实例，端点，服务关系，实例关系，端点关系。它只支持long,double和int类型。 op：操作符。 threshold：阈值。 period：多久告警规则需要被检查一下。这是一个时间窗口，与后端部署环境时间相匹配。 count：在一个周期窗口中，如果按op计算超过阈值的次数达到count，则发送告警 silence-period：在时间N中触发报警后，在N -> N + silence-period这段时间内不告警。 message：该规则触发时，发送的通知消息。
【3】实现回调接口
@RequestMapping("/notify")
public String notify(@RequestBody Object obj){
//TODO 告警信息，给技术负责人发短信，钉钉消息，邮件，微信通知等
System.err.println(obj.toString());
return "notify successfully";
}
【4】接入第三方告警，如对接钉钉（官方还提供了其他第三方的对接，文档地址：https://github.com/apache/skywalking/blob/master/docs/en/setup/backend/backend-alarm.md）
dingtalkHooks: textTemplate: |- { "msgtype": "text", "text": { "content": "Apache SkyWalking Alarm: \n %s." } } webhooks: - url: https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=dummy_token secret: dummysecret
【5】Webhook回调通知
SkyWalking告警Webhook回调要求接收方是一个Web容器（比如tomcat服务），告警的消息会通过HTTP请求进行发送, 请求方法为POST, Content-Type为application/json, JSON格式基于List<org.apache.skywalking.oap.server.core.alarm.AlarmMessage>的集合对象数据, 集合中的每个AlarmMessage包含以下信息：
scopeId. 所有可用的Scope，参考：org.apache.skywalking.oap.server.core.source.DefaultScopeDefine； name. 目标 Scope 的实体名称； id0. Scope 实体的 ID； id1. 未使用； ruleName. 在 alarm-settings.yml 中配置的规则名； alarmMessage. 报警消息内容； startTime. 告警时间, 位于当前时间与 UTC 1970/1/1 之间；