文章目录
- 一、介绍
- 二、SkyWalking支持的语言
- 三、SkyWalking安装
- 3.1 前提准备
- 3.2 先安装ElasticSearch7.X
- 3.3 Skywalking-OAP 安装
- 3.4 Skywalking-UI 界面安装
- 3.5 访问页面检查SkyWalking是否可以访问
- 四、Python 项目接入SkyWalking
- 4.1 演示项目代码
- 4.2 验证 sw-python
- 4.3 配置依赖
- 4.4 启动fastapi 项目
- 3.5 发送请求
- 4.6 SkyWalking 查看请求信息
一、介绍
SkyWalking 是一款APM工具,Apache 基金会,开源,社区支持,可用于代码调用链路分析以及性能测试中接口调用链路的分析。使用 SkyWalking 可以帮助您快速定位系统的性能瓶颈和异常情况,提高系统的可靠性和稳定性。
二、SkyWalking支持的语言
Java,Python,Go, .Net,C#,NodeJS,Rust,PHP,JavaScript 等等。
地址介绍支持的编程语言:https://skywalking.apache.org/downloads/
三、SkyWalking安装
版本:SkyWalking-8.5
3.1 前提准备
这里演示的环境为 CentOS7.9 版本,机器4C8G的环境。
机器上安装 Docker, 演示机器的 Docker version 24.0.7 版本
准备1台4C4G的机器,当然机器资源越大越好,Skywalking也更顺畅的运行。
安装 Python3 环境,创建 MySQL 5.7的数据库,推荐使用 Docker 方式安装,方便快捷。
官网对安装机器的条件:https://skywalking.apache.org/docs/skywalking-showcase/next/readme/
使用端口说明:
- ES 9200, 9300
- SkyWalking-oap 12800,11800, 应用程序上报使用的端口 gRPC 使用
- 11800 端口 与 SkyWalking的 gRPC 通信
- 12800 端口 与 SkyWalking的 HTTP 通信
- SkyWalking-UI 8085
3.2 先安装ElasticSearch7.X
ElasticSearch 简称ES。
安装ES7版本,docker容器化部署-单节点。
mkdir -p /mydata/es/config # 创建 es配置目录
mkdir -p /mydata/es/data # 创建数据存储目录
chmod 777 -R /mydata/es # 给文件赋权,这里演示使用,真实环境不建议使用777权限
echo "http.host: 0.0.0.0" >> /mydata/es/config/elasticsearch.yml # 创建es yml配置文件
echo "7dgroup.test_interval: 2000" >> /mydata/es/config/elasticsearch.yml # 控制刷新频率 2000
echo "7dgroup.query.bool.max_clause_count: 1024" >> /mydata/es/config/elasticsearch.ymldocker run -d --name es7 \-p 9200:9200 -p 9300:9300 \-e "discovery.type=single-node" \-e ES_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx512m" \-v /mydata/es/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \-v /mydata/es/data:/usr/share/elasticsearch/data \-v /mydata/es/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins elasticsearch:7.6.2
参数说明
- -e “discovery.type=single-node” 设置为单节点
- -e ES_JAVA_OPTS=“-Xms512m -Xmx512m” 设置ES的初始内存和最大内存,否则过大启动不了ES
注意:这时候会提示权限不够需要开启权限:
chmod 777 -R /mydata/es
- 登录
http://ip:9200/_cat/nodes?v=true&pretty
- 记得开放网络安全组 9200 9300,因为我这里是演示机器,端口全开。
访问 http://ip:9200/_cat/nodes?v=true&pretty
ES验证是否安装成功。
验证是否已经安装成功:
出现图片以上的内容,说明ES安装成功。
3.3 Skywalking-OAP 安装
docker run --name oap \--restart always -d \-e TZ=Asia/Shanghai \-p 12800:12800 \-p 11800:11800 \--link es7 \-e SW_STORAGE=elasticsearch7 \-e SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES=es7:9200 apache/skywalking-oap-server:8.5.0-es7
参数:
- –link :alias ,添加到另一个容器的链接,可以添加别名或者不加
- –link后面的参数和elasticsearch容器名一致;
- SW_STORAGE=elasticsearch7 是固定的,使用es7;
- SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES:es7 也可改为 es 服务器部署的Ip地址,比如ip:9200
3.4 Skywalking-UI 界面安装
docker run -d --name skywalking-ui \--restart always \-e TZ=Asia/Shanghai \-p 9000:8080 \--link oap \-e SW_OAP_ADDRESS=zt_oap:12800 \apache/skywalking-ui:8.5.0
查看 SkyWalking-UI,SkyWalking-oap, ES 在 docker 容器里面都起来了
3.5 访问页面检查SkyWalking是否可以访问
Google 浏览器可以正常访问,Egde浏览器,却访问不了,需要注意避坑,能看到 ip:9000 端口访问到SkyWalking可以正常打开,接下来需要在项目里面插入 SkyWalking 插桩就能上报数据到 SkyWalking 监控中。
四、Python 项目接入SkyWalking
4.1 演示项目代码
这里演示使用,使用 Python fastapi 【注册,登录,查询用户列表】功能来演示。
# -*- coding: UTF-8 -*-from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmakerfrom SkyWalkingimport agent, configconfig.init(agent_collector_backend_services="10.249.29.16:11800",agent_name="fastapi",
)
#config.SW_AGENT_LOGGING_LEVEL = "DEBUG"
config.plugin_fastapi_collect_http_params = True
#agent.start()app = FastAPI()# 创建数据库连接
# SQLALCHEMY_DATABASE_URL = "sqlite:///users.db"
SQLALCHEMY_DATABASE_URL = "mysql+pymysql://root:abc123456@10.249.29.16:3306/users" # 这里的数据库用于测试engine = create_engine(SQLALCHEMY_DATABASE_URL)
SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)
Base = declarative_base()# 定义数据模型
class User(Base):__tablename__ = "users"id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)username = Column(String(100), unique=True, index=True)password = Column(String(50))# 创建数据库表
Base.metadata.create_all(bind=engine)# 注册(Create User)
class CreateUserRequest(BaseModel):username: strpassword: str@app.post("/register")
def register(user: CreateUserRequest):db = SessionLocal()db_user = db.query(User).filter(User.username == user.username).first()if db_user:raise HTTPException(status_code=409, detail="Username already registered")new_user = User(username=user.username, password=user.password)db.add(new_user)db.commit()db.refresh(new_user)return {"message": "User registered successfully"}# 登录(User Login)
class UserLoginRequest(BaseModel):username: strpassword: str@app.post("/login")
def login(user: UserLoginRequest):db = SessionLocal()db_user = db.query(User).filter(User.username == user.username).first()if not db_user or db_user.password != user.password:raise HTTPException(status_code=401, detail="Invalid username or password")return {"message": "Login successful"}# 查询全部用户(Get All Users)
@app.get("/users")
def get_all_users():db = SessionLocal()users = db.query(User).all()return users# if __name__ == "__main__":
# import uvicorn
#
# uvicorn.run("main:app", host="127.0.0.1", port=8085, reload=True)
先上传代码至服务器上,安装依赖包。
Dockerfile:
pip3 install fastapi pydantic sqlalchemy pymysql apache-skywalking
4.2 验证 sw-python
验证环境是否可用,先验证 SkyWalking 的 Python 包是否安装成功。
4.3 配置依赖
官网介绍:https://skywalking.apache.org/docs/skywalking-python/next/en/setup/cli/
配置环境变量
Dockerfile:
export SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES=10.249.29.16:11800
4.4 启动fastapi 项目
Dockerfile:
sw-python run -p uvicorn main:app --host '0.0.0.0' --port 8083 --reload
访问ip:8083/docs。
3.5 发送请求
发送请求,注册,登录,查询用户列表,以下是命令行请求,也可以访问 ip:8083/docs swagger 接口去请求。
Dockerfile:
# 注册时需要注意 username 不能重复
curl -X 'POST' \'http://10.249.29.16:8083/register' \-H 'accept: application/json' \-H 'Content-Type: application/json' \-d '{"username": "test3","password": "123456"
}'# 登录
curl -X 'POST' \'http://10.249.29.16:8083/login' \-H 'accept: application/json' \-H 'Content-Type: application/json' \-d '{"username": "test3","password": "123456"
}'# 查询用户列表
curl -X 'GET' \'http://10.249.29.16:8083/users' \-H 'accept: application/json'
4.6 SkyWalking 查看请求信息
到这里已经全部演示完毕,看会不等于学会,实操才能战胜恐惧。