SkyWalking 分布式追踪系统
分布式链路跟踪的作用：
- 理清各微服务之间的依赖关系
- 快速定位问题
- 各个微服务接口的性能分析
- 跟踪整个业务流程的调用顺序
随着微服务架构的流行，一些微服务架构下的问题也会越来越突出，比如一个请求会涉及多个服务，而服务本身可能也会依赖其他服务，整个请求路径就构成了一个网状的调用链，而在整个调用链中一旦某个节点发生异常，整个调用链的稳定性就会受到影响，所以会深深的感受到 “银弹” 这个词是不存在的，每种架构都有其优缺点 。
面对以上情况， 我们就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具，以便发生故障的时候，能够快速定位和解决问题，这时候 APM（应用性能管理）工具就该闪亮登场了。
目前主要的一些 APM 工具有: Cat、Zipkin、Pinpoint、SkyWalking，这里主要介绍 SkyWalking ，它是一款优秀的国产 APM 工具，包括了分布式追踪、性能指标分析、应用和服务依赖分析等。
下面是 SkyWalking 6.x 的架构图：
说明： SkyWalking 的核心是数据分析和度量结果的存储平台，通过 HTTP 或 gRPC 方式向 SkyWalking Collecter 提交分析和度量数据，SkyWalking Collecter 对数据进行分析和聚合，存储到 Elasticsearch、H2、MySQL、TiDB 等其一即可，最后我们可以通过 SkyWalking UI 的可视化界面对最终的结果进行查看。Skywalking 支持从多个来源和多种格式收集数据：多种语言的 Skywalking Agent 、Zipkin v1/v2 、Istio 勘测、Envoy 度量等数据格式。
整体架构看似模块有点多，但在实际上还是比较清晰的，主要就是通过收集各种格式的数据进行存储，然后展示。所以搭建 Skywalking 服务我们需要关注的是 SkyWalking Collecter、SkyWalking UI 和 存储设备，SkyWalking Collecter、SkyWalking UI 官方下载安装包内已包含，最终我们只需考虑存储设备即可。
skywalking主要功能特性：
- 多种监控手段，可以通过语音探针（java agent）和service mesh获得监控的数据
- 支持多种语音自动探针，包括java，net，nodejs
- 轻量搞笑，无需大数据平台和大量的服务器资源
- 模块化，ui，存储，集群管理都有多种机制可选
- 支持告警
- 优秀的可视化解决方案
