当前位置: 首页 > news >正文

分布式链路追踪系统Skywalking的部署和应用

一,背景

随着业务的扩张,系统变得越来越复杂,由前端、app、api、微服务、数据库、缓存、消息队列、关系数据库、列式数据库等构成了繁杂的分布式网络。 当出现一个调用失败的问题时,要定位异常在哪个服务,需要进入每一个服务里看日志,这个过程的复杂度和工作量是不可想象的。

​当讲到大型微服务系统时, 下面这张图经常被引用到。

为了解决故障定位难,链路梳理难,容量预估难的问题,一般引入APM体系统来解决,而链路追踪则是APM中尤为重要的一环。有了链路追踪, 我们可以做到:

  1. 请求链路追踪,故障快速定位:可以通过调用链路并结合业务日志快速定位问题所在
  2. 可视化:展示各阶段耗时, 进行性能瓶颈分析
  3. 应用拓扑:梳理服务依赖关系并加以优化
  4. 数据分析:汇总分析用户的行为路径


二,术语

APM: 应用系统的实时监控,用于实现性能管理和故障管理
Dapper:  google一篇论文里提到, 主要详谈分布式跟踪服务的设计
prometheus: 服务监控系统
grafana:度量分析和可视化工具
zipkin:分布式的跟踪系统
cat: 大众点评开发的实时应用监控平台
skywalking:Apache顶级项目的链路跟踪系统
ELK:Elasticsearch、Logstash和Kibana三大开源框架
EFK:elasticsearch、filebeat和kibana
Filebeat:golang实现的日志采集器

三,APM主要解决的问题

  1. Metrics集中式度量系统 (prometheus+grafana),用于可聚合的数据
  2. Tracing分布式全链接追踪系统 (zipkin,cat,skywalking等),用于请求范围内的信息
  3. Loging集中日志系统 (ELK, EFK, Filebeat+ELK),用于记录离散的事件

三者有相互重叠的部分


四,技术选型

阿里的鹰眼, 点评的cat:闭源或侵入式
zipkin:可视化方面做得太简单
这个三个框架从技术选型上排除掉。下面主要从pinpoint和skywalking这两个作对对比
 

对比项PinpointSkywalking
opentracing
协议thriftgRPC
存储hbase+mysqles,mysql,h2,tidb
ui丰富度一般
代码侵入式
性能损耗
部署难度

通过对比可以看到,Pinpoint和Skywalking不相上下,各有优劣,从界面、操作,集成方式来说,Pinpoint更好,  不过因为种种不得已的原因,我们今天还是聚焦在Skywalking上,它的优点是部署难度低,监控范围广、维度多,对代码侵入少,系统性能损失低,还支持接入 ELK 进行存储展示。

其他限制
1.只支持已知的代理,如果使用的中间件还未被支持,需要自己写插件。
2.跨线程的场景不支持自动代理,比如任务分配,任务池,批处理的场景。

五,skywalking原理

什么是span
下图描述的是树结构的Span集合,表示一次完整的跟踪,从请求到服务器开始,服务器返回response结束,跟踪每次rpc调用的耗时,存在唯一标识trace_id。

什么是skywalking

  • 客户端是通过Agent,与Collector相连接,然后Collector将数据存储在Es中。
  • 监控页面是连接的Collector,Collector从Es中将数据查询出来。
  • 直接和数据打交道的是Collector。


六,部署

1, 部署elk

docker run -dit --name elk \
    -p 5601:5601 \
    -p 9200:9200 \
    -p 5044:5044 \
    -v /data/elk-data:/var/lib/elasticsearch \
    -v /etc/localtime:/etc/localtime \
    sebp/elk:700

2,安装Skywalking server 


docker run --name oap --restart always -d \
-e TZ=Asia/Shanghai \
-p 12800:12800 \
-p 11800:11800 \
--link elk:es7 \
-e SW_STORAGE=elasticsearch7 \
-e SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES=es7:9200 \
apache/skywalking-oap-server:8.2.0-es7

docker run -d --restart always --name skywalking-ui \
-e TZ=Asia/Shanghai \
-p 18080:8080 \
--link oap:oap \
-e SW_OAP_ADDRESS=oap:12800 \
apache/skywalking-ui:8.2.0

访问地址:http://服务器IP/18080

七,无侵入跟踪采集

注意:Skywalking并不是无侵入的,只是可以用无侵入这种来用,实际上要用traceId查询的话,还是要侵入代码,这是它不安全的地方!!!

1,如果是准备用无侵入的方式接入采集的话,agent-jar包所在的下载地址

1, 下载:wget  https://dlcdn.apache.org/skywalking/java-agent/9.0.0/apache-skywalking-java-agent-9.0.0.tgz
2, 解压缩: tar -zxvf apache-skywalking-java-agent-9.0.0.tgz

3, 在解压后的文件夹中有 skywalking-agent.jar

2,运行jar时,加入jvm选项

-javaagent:\path\skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=${service_name} -Dskywalking.collector.backend_service=${ip}:{port}
注意:上面一行要放在 -jar选项之前

例如:
java -javaagent:/root/apm/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=myName -Dskywalking.collector.backend_service=127.0.0.1:11800 -jar xxxx.jar

八,侵入式记录traceid到日志

1,引入pom

 <dependency><groupId>org.apache.skywalking</groupId><artifactId>apm-toolkit-trace</artifactId><version>6.5.0</version>
</dependency>

2, 修改log4j.xml的pattern

日志展现结果, 有了traceid,parrent spanid, spanid, 使得有ELK统一日志系统把具体业务

<PatternLayout pattern="[%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}] %-5level [%X{TRACE_ID},%X{SPAN_ID}] - %msg%xEx%n"/>

3, filter的实现

@Component
public class TraceIdFilter extends OncePerRequestFilter {private static final String TRACE_ID = "TRACE_ID";private static final String SPAN_ID = "SPAN_ID";private static final String SPAN_PID = "SPAN_PID";@Overrideprotected void doFilterInternal(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, FilterChain chain)throws ServletException, IOException {String traceId = TraceContext.traceId();if(null == traceId){chain.doFilter(request, response);return;}String spanPid = request.getHeader(SPAN_PID);// 生成spanIdString spanId;if(spanPid == null){spanPid = "0";spanId = "1";}else {spanId = String.valueOf(Integer.valueOf(spanPid) +1);}SpanContext.getContext().initContext(spanId);MDC.put(TRACE_ID, traceId);MDC.put(SPAN_ID, spanId);MDC.put(SPAN_PID, spanPid);chain.doFilter(request, response);}@Overridepublic void destroy() {MDC.clear();}
}


4,  feign拦截器的实现

public class FeignClientInterceptor implements RequestInterceptor {private static final String SPAN_PID = "SPAN_PID";@Overridepublic void apply(RequestTemplate requestTemplate) {try {SpanContext spanContext = SpanContext.getContext();if (Objects.nonNull(spanContext)) {requestTemplate.header(SPAN_PID, spanContext.getSpanId());}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}
}
SpanContext
@Data
public class SpanContext {private String spanId;private static ThreadLocal<SpanContext> LOCAL = new ThreadLocal<>();public static SpanContext getContext() {SpanContext context = LOCAL.get();if (Objects.isNull(context)) {context = new SpanContext();LOCAL.set(context);}return context;}/*** 初始化*/public void initContext(String spanId){this.spanId = spanId;}
}

九,UI界面

简单记录一下,实际上我是不喜欢这个工具,没有PP好用!

码字不易,记得点赞关注哟!

相关文章:

分布式链路追踪系统Skywalking的部署和应用

一&#xff0c;背景 随着业务的扩张&#xff0c;系统变得越来越复杂&#xff0c;由前端、app、api、微服务、数据库、缓存、消息队列、关系数据库、列式数据库等构成了繁杂的分布式网络。 当出现一个调用失败的问题时&#xff0c;要定位异常在哪个服务&#xff0c;需要进入每一…...

canvas绘制动态视频并且在视频上加上自定义logo

实现的效果&#xff1a;可以在画布上播放动态视频&#xff0c;并且加上自定义的图片logo放在视频的右下角 <!DOCTYPE html> <html lang"en"><head><meta charset"UTF-8" /><meta name"viewport" content"widthd…...

分类预测 | MATLAB实现基于BiGRU-AdaBoost双向门控循环单元结合AdaBoost多输入分类预测

分类预测 | MATLAB实现基于BiGRU-AdaBoost双向门控循环单元结合AdaBoost多输入分类预测 目录 分类预测 | MATLAB实现基于BiGRU-AdaBoost双向门控循环单元结合AdaBoost多输入分类预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.MATLAB实现基于BiGRU-AdaBoos…...

Kotlin 协程(线程)切换

常用协程切换函数 withContext 是Kotlin协程中的一个常用协程函数&#xff0c;它的作用是切换协程的执行上下文&#xff08;线程或调度器&#xff09;。具体来说&#xff0c;withContext 的主要功能如下&#xff1a; 切换执行上下文&#xff1a;withContext 允许你从一个执行上…...

分布式Trace:横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查?

目录 前言 一、问题的出现&#xff1f; 二、一体化架构中的慢请求排查如何做 三、分布式 Trace原理 四、如何来做分布式 Trace 前言 在分布式服务架构下&#xff0c;一个 Web 请求从网关流入&#xff0c;有可能会调用多个服务对请求进行处理&#xff0c;拿到最终结果。这个…...

【计算机毕设选题推荐】口腔助手小程序SpringBoot+Vue+小程序

前言&#xff1a;我是IT源码社&#xff0c;从事计算机开发行业数年&#xff0c;专注Java领域&#xff0c;专业提供程序设计开发、源码分享、技术指导讲解、定制和毕业设计服务 项目名 基于SpringBoot的口腔助手小程序 技术栈 SpringBootVue小程序MySQLMaven 文章目录 一、口腔…...

【C/C++笔试练习】初始化列表、构造函数、析构函数、两种排序方法、求最小公倍数

文章目录 C/C笔试练习1. 初始化列表&#xff08;1&#xff09;只能在列表初始化的变量 2.构造函数&#xff08;2&#xff09;函数体赋值&#xff08;3&#xff09;构造函数的概念&#xff08;4&#xff09;构造函数调用次数&#xff08;5&#xff09;构造函数调用次数&#xff…...

分享 | 对 电商API 平台的再思考

API 是推动现代企业数字化转型的基础。它不但连接了内部应用程序、合作伙伴和客户&#xff0c;同时也快速持续地向市场提供了各种新产品、版本和功能。 但当下还是以集中式的 API 交付为主。一个企业的对外 API 交付过程通常都是冗余而繁琐的&#xff0c;对企业内部的敏捷性、速…...

C语言--程序环境和预处理

前言 本章就是c语言的最后一个板块了&#xff0c;学完这章节&#xff0c;我们将知道写出的代码如何变成可执行程序的&#xff0c;这是非常重要的一个章节&#xff0c;那让我们一起进入本章的学习吧。 本章重点&#xff1a; 程序的翻译环境程序的执行环境详解&#xff1a;C语言程…...

深度学习笔记_5 经典卷积神经网络LeNet-5 解决MNIST数据集

1、定义LeNet-5模型&#xff0c;包括卷积层和全连接层。 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms# 导入必要的库# 定义 LeNet-5 模型 class LeNet5(nn.Module):def __init__(self):super(LeNet5, self…...

国内智能客服机器人都有哪些?

随着人工智能技术的不断发展&#xff0c;智能客服机器人已经成为了企业客户服务的重要工具。国内的智能客服机器人市场也迎来了飞速发展&#xff0c;越来越多的企业开始采用智能客服机器人来提升客户服务效率和质量。 在这篇文章中&#xff0c;我将详细介绍国内知名的智能客服机…...

Matlab/C++源码实现RGB通道与HSV通道的转换(效果对比Halcon)

HSV通道的含义 HSV通道是指图像处理中的一种颜色模型&#xff0c;它由色调&#xff08;Hue&#xff09;、饱和度&#xff08;Saturation&#xff09;和明度&#xff08;Value&#xff09;三个通道组成。色调表示颜色的种类&#xff0c;饱和度表示颜色的纯度或鲜艳程度&#xf…...

【C进阶】动态内存管理

一、为什么存在动态内存分配 我们之前学的都是开辟固定大小的空间&#xff0c;但有时候需要空间的大小只有在程序运行时才能知道&#xff0c;那么就引入了动态内存开辟 内存分布所在&#xff1a; 二、动态内存函数的介绍 2.1malloc和free 动态内存开辟的函数 void * malloc…...

神经网络的梯度优化方法

神经网络的梯度优化是深度学习中至关重要的一部分&#xff0c;它有助于训练神经网络以拟合数据。下面将介绍几种常见的梯度优化方法&#xff0c;包括它们的特点、优缺点以及原理。 梯度下降法 (Gradient Descent): 特点: 梯度下降是最基本的优化算法&#xff0c;它试图通过迭代…...

linux 装机教程(自用备忘)

文章目录 安装 pyenv 管理多版本 python 环境安装使用使用 pyenv 和 virtualenv 管理虚拟 python 环境 vscode 连接远程服务器tmux 美化zsh 安装 pyenv 管理多版本 python 环境 安装 &#xff08;教程参考&#xff1a;https://www.modb.pro/db/155036&#xff09; sudo apt-…...

Tensorboard安装及简单使用

Tensorboard 1. tensorboard 简单介绍2. 安装必备环境3. Tensorboard安装4. 可视化命令 1. tensorboard 简单介绍 TensorBoard是一个可视化的模块&#xff0c;该模块功能强大&#xff0c;可用于深度学习网络模型训练查看模型结构和训练效果&#xff08;预测结果、网络模型结构…...

SpringCloud 微服务全栈体系(二)

第三章 Eureka 注册中心 假如我们的服务提供者 user-service 部署了多个实例&#xff0c;如图&#xff1a; 思考几个问题&#xff1a; order-service 在发起远程调用的时候&#xff0c;该如何得知 user-service 实例的 ip 地址和端口&#xff1f;有多个 user-service 实例地址…...

flutter 常用组件:列表ListView

文章目录 总结#1、通过构造方法直接构建 ListView 提供了一个默认构造函数 ListView,我们可以通过设置它的 children 参数,很方便地将所有的子 Widget 包含到 ListView 中。 不过,这种创建方式要求提前将所有子 Widget 一次性创建好,而不是等到它们真正在屏幕上需要显示时才…...

十四天学会C++之第七天:STL(标准模板库)

1. STL容器 什么是STL容器&#xff0c;为什么使用它们。向量&#xff08;vector&#xff09;&#xff1a;使用向量存储数据。列表&#xff08;list&#xff09;&#xff1a;使用列表实现双向链表。映射&#xff08;map&#xff09;&#xff1a;使用映射实现键值对存储。 什么…...

Linux 下安装 miniconda,管理 Python 多环境

安装 miniconda 1、下载安装包 Miniconda3-py37_22.11.1-1-Linux-x86_64.sh&#xff0c;或者自行选择版本 2、把安装包上传到服务器上&#xff0c;这里放在 /home/software 3、安装 bash Miniconda3-py37_22.11.1-1-Linux-x86_64.sh 4、按回车 Welcome to Miniconda3 py37…...

Unity3D中Gfx.WaitForPresent优化方案

前言 在Unity中&#xff0c;Gfx.WaitForPresent占用CPU过高通常表示主线程在等待GPU完成渲染&#xff08;即CPU被阻塞&#xff09;&#xff0c;这表明存在GPU瓶颈或垂直同步/帧率设置问题。以下是系统的优化方案&#xff1a; 对惹&#xff0c;这里有一个游戏开发交流小组&…...

从零实现富文本编辑器#5-编辑器选区模型的状态结构表达

先前我们总结了浏览器选区模型的交互策略&#xff0c;并且实现了基本的选区操作&#xff0c;还调研了自绘选区的实现。那么相对的&#xff0c;我们还需要设计编辑器的选区表达&#xff0c;也可以称为模型选区。编辑器中应用变更时的操作范围&#xff0c;就是以模型选区为基准来…...

Debian系统简介

目录 Debian系统介绍 Debian版本介绍 Debian软件源介绍 软件包管理工具dpkg dpkg核心指令详解 安装软件包 卸载软件包 查询软件包状态 验证软件包完整性 手动处理依赖关系 dpkg vs apt Debian系统介绍 Debian 和 Ubuntu 都是基于 Debian内核 的 Linux 发行版&#xff…...

Linux相关概念和易错知识点(42)(TCP的连接管理、可靠性、面临复杂网络的处理)

目录 1.TCP的连接管理机制&#xff08;1&#xff09;三次握手①握手过程②对握手过程的理解 &#xff08;2&#xff09;四次挥手&#xff08;3&#xff09;握手和挥手的触发&#xff08;4&#xff09;状态切换①挥手过程中状态的切换②握手过程中状态的切换 2.TCP的可靠性&…...

【JVM】- 内存结构

引言 JVM&#xff1a;Java Virtual Machine 定义&#xff1a;Java虚拟机&#xff0c;Java二进制字节码的运行环境好处&#xff1a; 一次编写&#xff0c;到处运行自动内存管理&#xff0c;垃圾回收的功能数组下标越界检查&#xff08;会抛异常&#xff0c;不会覆盖到其他代码…...

【解密LSTM、GRU如何解决传统RNN梯度消失问题】

解密LSTM与GRU&#xff1a;如何让RNN变得更聪明&#xff1f; 在深度学习的世界里&#xff0c;循环神经网络&#xff08;RNN&#xff09;以其卓越的序列数据处理能力广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。然而&#xff0c;传统RNN存在的一个严重问题——梯度消失&#…...

SpringBoot+uniapp 的 Champion 俱乐部微信小程序设计与实现,论文初版实现

摘要 本论文旨在设计并实现基于 SpringBoot 和 uniapp 的 Champion 俱乐部微信小程序&#xff0c;以满足俱乐部线上活动推广、会员管理、社交互动等需求。通过 SpringBoot 搭建后端服务&#xff0c;提供稳定高效的数据处理与业务逻辑支持&#xff1b;利用 uniapp 实现跨平台前…...

ETLCloud可能遇到的问题有哪些?常见坑位解析

数据集成平台ETLCloud&#xff0c;主要用于支持数据的抽取&#xff08;Extract&#xff09;、转换&#xff08;Transform&#xff09;和加载&#xff08;Load&#xff09;过程。提供了一个简洁直观的界面&#xff0c;以便用户可以在不同的数据源之间轻松地进行数据迁移和转换。…...

智能仓储的未来:自动化、AI与数据分析如何重塑物流中心

当仓库学会“思考”&#xff0c;物流的终极形态正在诞生 想象这样的场景&#xff1a; 凌晨3点&#xff0c;某物流中心灯火通明却空无一人。AGV机器人集群根据实时订单动态规划路径&#xff1b;AI视觉系统在0.1秒内扫描包裹信息&#xff1b;数字孪生平台正模拟次日峰值流量压力…...

tree 树组件大数据卡顿问题优化

问题背景 项目中有用到树组件用来做文件目录&#xff0c;但是由于这个树组件的节点越来越多&#xff0c;导致页面在滚动这个树组件的时候浏览器就很容易卡死。这种问题基本上都是因为dom节点太多&#xff0c;导致的浏览器卡顿&#xff0c;这里很明显就需要用到虚拟列表的技术&…...