01_Spring Cloud Skywalking介绍
Spring Cloud Skywalking介绍:#
对于一个大型的几十个、几百个微服务构成的微服务架构系统,通常会遇到下面一些问题,比如:
如何串联整个调用链路,快速定位问题?
如何理清各个微服务之间的依赖关系?
如何进行各个微服务接口的性能分折?
如何追踪整个业务流程的调用处理顺序?
全链路追踪:对请求源头到底层服务的调用链路中间的所有环节进行监控。
OpenTracing语义规范:#
链路追踪组件选型#
1. Zipkin是Twitter开源的调用链分析工具,目前基于springcloud sleuth得到了广泛的使用,特点是轻量,使用部署简单。
2. Pinpoint是韩国人开源的基于字节码注入的调用链分析,以及应用监控分析工具。特点是支持多种插件,UI功能强大,接入端无代码侵入。
3. SkyWalking是本土开源的基于字节码注入的调用链分析,以及应用监控分析工具。特点是支持多种插件,UI功能较强,接入端无代码侵入。目前已加入Apache孵化器。
4. CAT是大众点评开源的基于编码和配置的调用链分析,应用监控分析,日志采集,监控报警等一系列的监控平台工具。
探针性能对比#
模拟了三种并发用户:500,750,1000。使用jmeter测试,每个线程发送30个请求,设置思考时间为10ms。使用的采样率为1,即100%,这边与生产可能有差别。pinpoint默认的采样率为20,即50%,通过设置agent的配置文件改为100%。zipkin默认也是1。组合起来,一共有12种。下面看下汇总表:
从上表可以看出,在三种链路监控组件中,skywalking的探针对吞吐量的影响最小,zipkin的吞吐量居中。pinpoint的探针对吞吐量的影响较为明显,在500并发用户时,测试服务的吞吐量从1385降低到774,影响很大。然后再看下CPU和memory的影响,在内部服务器进行的压测,对CPU和memory的影响都差不多在10%之内。
skywalking介绍:#
skywalking是一个国产开源框架,2015年由吴晟开源 , 2017年加入Apache孵化器。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。
版本: v9.1.0
采集数据——》传输数据——》存储数据——》分析数据——》监控报警
Skywalking主要功能特性#
1、多种监控手段,可以通过语言探针和service mesh获得监控的数据;
2、支持多种语言自动探针,包括 Java,.NET Core 和 Node.JS;
3、轻量高效,无需大数据平台和大量的服务器资源;
4、模块化,UI、存储、集群管理都有多种机制可选;
5、支持告警;
6、优秀的可视化解决方案;
Skywalking整体架构#
整个架构分成四部分:#
上部分Agent :负责从应用中,收集链路信息,发送给 SkyWalking OAP 服务器;
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;
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;
左部分SkyWalking UI:负责提供控制台,查看链路等等;
SkyWalking支持三种探针:#
Agent – 基于ByteBuddy字节码增强技术实现,通过jvm的agent参数加载,并在程序启动时拦截指定的方法来收集数据。
SDK – 程序中显式调用SkyWalking提供的SDK来收集数据,对应用有侵入。
Service Mesh – 通过Service mesh的网络代理来收集数据。
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