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一 SkyWaling是什么？

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。
官网：http://skywalking.apache.org/
下载：http://skywalking.apache.org/downloads/
Github：https://github.com/apache/skywalking
文档： https://skywalking.apache.org/docs/main/v8.4.0/readme/
中文文档： https://skyapm.github.io/document-cn-translation-of-skywalking/

二 为什么需要SkyWaling

对于一个大型的几十个、几百个微服务构成的分布式架构系统，我们通常会遇到下面一些问题，比如：

1. 如何串联整个调用链路，快速定位问题？
2. 如何理清各个微服务之间的依赖关系？
3. 如何进行各个微服务接口的性能分折？
4. 如何跟踪整个业务流程的调用处理顺序？
   针对以上问题，我们可以依赖SkyWalking强大的链路追踪功能对我们整个调用链路进行可视化的展示以及分析。

三 常见的分布式链路追踪工具

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，部署和使用简单。
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是中国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。
   这四种分布式链路追踪工具的原理如下:
   
   
   

从上图可以看出来，这四种分布式链路追踪的实现原理各有不同，那么它们的性能是如何呢？相关资料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。 合起来，一共有12种。下面看下汇总表：

综合分析，在常用的分布式链路追踪中，SkyWaking不仅性能比较强，追踪的粒度可以达到方法级别，而且支持根据traceid查询，更支持报警、jvm监控等强大的功能。
四 SkyWalking的特性
SkyWalking主要有以下特性:
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。

五 SkyWaling的整体架构

基于官方架构图，SkyWalking一共分为四个部分:
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，进行链路的展示。

5.1 探针收集方法

SkyWalking进行链路信息收集支持三种探针方法:
● 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。 (最推荐)
● 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。

5.2 后端服务

接受探针发送过来的数据，对调用链进行分析和存储,后端服务主要分为两部分
● OAP（Observability Analysis Platform）- 进行度量分析和调用链分析的后端平台，并支持将数据存储到各种数据库中，如：ElasticSearch，MySQL，TiDB等。
● OAL（Observability Analysis Language）- 用来进行度量分析的DSL，类似于SQL，用于查询度量分析结果和警报。

5.3 界面(UI)

UI支持两种方式展示:
● RocketBot UI – SkyWalking 7.0.0 的默认web UI
● CLI – 命令行界面

这三个模块的交互方式如下:

探针负责收集我们的链路信息，通过gRPC方式上报到我们的后端服务上。后端服务把链路信息存储到storage层，UI界面通过jetty方式和后端交互，进行数据可视化展示。

六 SkyWaling部署架构图

上面介绍了SkyWaling的基本信息，那么它的怎么应用到我们的服务应用中进行一个分布式链路追踪的呢？

![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/950aa92a91b3459fb9adf1f480345868.png
Skywalking Agent和业务系统绑定在一起，负责收集各种监控数据，然后Agent会把收集的数据上报到我们的OAP服务集群中，OAP服务进行数据分析并把数据持久化到数据库中，我们的UI服务负责接收前端请求，发送请求到后端服务进行请求查询，并把结果返回到界面上。Skywalking OapService通常以集群的形式存在。