skywalking分布式监控

 

总概：

 

skywalking-controller   接受探针的数据，入库 es  10800

 

   es的contorllercluster名称是controller名称就可找到

 

skywalking-web   数据展现   8080 

 

skywalking-agent  探针集成在应用程序用连接controller 

 

源码中的这个拷贝到应用程序位置（注意目录位置）

    设置要连接的controller

    设置需要监控的应用名

 

在tomcat容器设置编译探针入应用源码的命令-javaagent:/path/to/agent/skywalking-agent.jar  (集成到应用程序客户端的方式之一，当然也可以用jar依赖)

 

 

点击解压总的源码压缩包中的bin/startup.sh  启动这web 和 controller，agent就是其他集成在应用程序的客户端jar

 

 

介绍

SkyWalking 创建与2015年，提供分布式追踪功能。从5.x开始，项目进化为一个完成功能的Application Performance Management系统。
他被用于追踪、监控和诊断分布式系统，特别是使用微服务架构，云原生或容积技术。提供以下主要功能：

• 分布式追踪和上下文传输
• 应用、实例、服务性能指标分析
• 根源分析
• 应用拓扑分析
• 应用和服务依赖分析
• 慢服务检测
• 性能优化

主要特性

• 多语言探针或类库
  • Java自动探针，追踪和监控程序时，不需要修改源码。
  • 社区提供的其他多语言探针
    • .NET Core
    • Node.js
• 多种后端存储： ElasticSearch， H2
• 支持OpenTracing
  • Java自动探针支持和OpenTracing API协同工作
• 轻量级、完善功能的后端聚合和分析
• 现代化Web UI
• 日志集成
• 应用、实例和服务的告警

架构

在线体验

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安装

安装es

新版本的skywalking使用ES作为存储，所以先安装es，注意6.X版本不行，安装5.6.8：

wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.6.8.tar.gz
tar zxvf elasticsearch-5.6.8.tar.gz
cd elasticsearch-5.6.8/

修改配置文件，主要修改cluster.name，并增加两行配置，
vim config/elasticsearch.yml：

cluster.name: CollectorDBCluster

# ES监听的ip地址
network.host: 0.0.0.0
thread_pool.bulk.queue_size: 1000

保存，然后启动es：

nohup bin/elasticsearch &

安装skywalking

先下载编译好的版本并解压：

wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/incubator/skywalking/5.0.0-beta/apache-skywalking-apm-incubating-5.0.0-beta.tar.gz
tar zxvf apache-skywalking-apm-incubating-5.0.0-beta.tar.gz 
cd apache-skywalking-apm-incubating/

然后部署，注意skywalking会使用(8080, 10800, 11800, 12800)端口，因此先排除端口占用情况。

然后运行bin/startup.sh，windows用户为.bat文件。

一切正常的话，访问localhost:8080就能看到页面了。

安装过程问题解决

1. 启动bin/startup.sh后，提示success，但是不能访问，ps 查看并无相关进程，经过检查发现是端口被占用
2. collector 不能正常启动，发现是es问题：

• es需要使用5.x版本
• es的集群名称需要和collector的配置文件一致

 

 

 

• - vim application.yml

cluster:

# 配置zookeeper集群信息

  zookeeper:

    hostPort: ip:2181

    sessionTimeout: 100000

naming:

# 配置探针使用的host和port

  jetty:

    host: ip

    port: 10800

    context_path: /

remote:

  gRPC:

    host: ip

    port: 11800

agent_gRPC:

  gRPC:

    host: ip

    port: 11800

agent_jetty:

  jetty:

    host: ip

    port: 12800

    context_path: /

analysis_register:

  default:

analysis_jvm:

  default:

analysis_segment_parser:

  default:

    buffer_file_path: ../buffer/

    buffer_offset_max_file_size: 10M

    buffer_segment_max_file_size: 500M

ui:

  jetty:

    host: ip

    port: 12800

    context_path: /

# 配置 Elasticsearch 集群连接信息

storage:

  elasticsearch:

    cluster_name: CollectorDBCluster

    cluster_transport_sniffer: true

    cluster_nodes: localhost:9300

    index_shards_number: 2

    index_replicas_number: 0

    ttl: 7

cd skywalking-collector/bin

./startup.sh

 

部署web

-cd /usr/local/sky/skywalking-web/bin 
-./web-service.sh

java程序使用skywalking探针

1.拷贝apache-skywalking-apm-incubating目录下的agent目录到应用程序位置，探针包含整个目录，请不要改变目录结构
2.java程序启动时，增加JVM启动参数，-javaagent:/path/to/agent/skywalking-agent.jar。参数值为skywalking-agent.jar的绝对路径

在IDEA里调试程序怎么办？

增加VM参数即可。

agent探针配置，简单修改下agent.application_code即可

# 当前的应用编码，最终会显示在webui上。
# 建议一个应用的多个实例，使用有相同的application_code。请使用英文
agent.application_code=Your_ApplicationName

# 每三秒采样的Trace数量
# 默认为负数，代表在保证不超过内存Buffer区的前提下，采集所有的Trace
# agent.sample_n_per_3_secs=-1

# 设置需要忽略的请求地址
# 默认配置如下
# agent.ignore_suffix=.jpg,.jpeg,.js,.css,.png,.bmp,.gif,.ico,.mp3,.mp4,.html,.svg

# 探针调试开关，如果设置为true，探针会将所有操作字节码的类输出到/debugging目录下
# skywalking团队可能在调试，需要此文件
# agent.is_open_debugging_class = true

# 对应Collector的config/application.yml配置文件中 agent_server/jetty/port 配置内容
# 例如：
# 单节点配置：SERVERS="127.0.0.1:8080" 
# 集群配置：SERVERS="10.2.45.126:8080,10.2.45.127:7600" 
collector.servers=127.0.0.1:10800

# 日志文件名称前缀
logging.file_name=skywalking-agent.log

# 日志文件最大大小
# 如果超过此大小，则会生成新文件。
# 默认为300M
logging.max_file_size=314572800

# 日志级别，默认为DEBUG。
logging.level=DEBUG

一切正常的话，稍后就可以在skywalking ui看到了。

可以看到累出了slow service等信息，更多的细节慢慢挖掘吧。