前言
如今分布式、微服务盛行，面对拆分服务比较多的系统，如果线上出现异常，需要快速定位到异常服务节点，假如还用传统的方式排查肯定效率是极低的，因为服务之间的各种通信会让定位更加繁琐；所以就急需一个分布式链路追踪系统，方便快速定位异常节点，从而针对性的处理问题。比较主流的APM(Application Performance Management)系统有SkyWalking、Zipkin、PinPoint、Cat等，这里就先说说SkyWalking，其他的后续再补上。
APM系统当然不仅仅只是链路追踪，还可以根据各种性能指标分析应用程序及其运行环境，以便在发生故障的时候能快速定位及解决问题。
正文
1. SkyWalking简介
SkyWalking 是一个开源可观察性平台，用于收集、分析、聚合和可视化来自服务和云原生基础设施(如数据库)的数据，它还提供了优秀的可视化界面。SkyWalking 也是一种现代 APM，专为云原生、基于容器的分布式系统而设计。
1.1 常用术语
在SkyWalking中会经常提到服务、服务实例和端点，这里就先来了解一下：
服务：通俗一点理解就是一个应用程序；比如订单服务API。
服务实例：服务组中每个单独运行的节点称为一个实例，一个服务可以对应多个服务实例(集群)； 如：一个订单服务可以集群部署好几个节点，这些节点就称为服务实例；
端点：请求服务的路径，如：Http Url地址或是gRPC请求地址(gRPC定义的服务类+方法名)；
通俗理解，如下图：
1.2 理解架构
SkyWalking 主要分为四个部分：探针、平台后端、存储和 UI，如下图：
探针：专门用于收集数据，并按照SkyWalking的要求格式化对应的数据。
平台后端：对收集来的数据进行聚合、分析及流处理；
存储：就是数据库，将收集的数据存储起来，方便随时查看和分析；主流的数据库有 ElasticSearch、H2、MySQL、TiDB、InfluxDB等。一般我们会使用ElasticSearch，查询速度杠杠滴。
UI：就是提供一个Web界面，可以很方便的查看和分析数据，各种图表形式展示。
理论暂时了解这么多，实操一下更容易理解。
2. 安装
这里就采用Docker的方式进行安装，方便快捷，如果还有小伙伴对Docker不是很了解的，可以看看我整理的Docker系列分享
2.1 安装ElasticSearch
这里用到的存储是ElasticSearch，需要提前安装，执行如下命令：
docker run -d --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 --restart always -e "discovery.type=single-node" -e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx521m" elasticsearch:6.7.2命令解析：
-p 9200:9200 -p 9300:9300 分别让主机端口9200、9300和启动容器的端口做映射；
-e "discovery.type=single-node" 单节点运行；
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx521m" 由于我云服务器的内存比较小，所以设置了一个环境变量ES_JAVA_OPTS来配置使用的内存：最小64m，最大521m，否则内存不够用，启动不起来。
2.2 安装SkyWalking的后台服务端(skywalking-oap)，执行如下命令：
docker run --name skywalking-oap --restart always -p 1234:1234 -p 11800:11800 -p 12800:12800 -d --link elasticsearch:elasticsearch -e SW_STORAGE=elasticsearch -e SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES=elasticsearch:9200 apache/skywalking-oap-server:8.3.0-es6命令解析：
-p 1234:1234 -p 11800:11800 -p 12800:12800 分别让主机端口1234、11800、12800和启动容器的端口做映射；11800是对接应用程序的；12800是用来对接SkyWalking的UI数据的。
--link elasticsearch:elasticsearch 代表和上一步启动elasticsearch网络链接起来，可以通过容器名访问对应服务，注意容器名和上一步一致；
-e SW_STORAGE=elasticsearch 设置SkyWalking的存储方式为elasticsearch;
-e SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES=elasticsearch:9200 配置连接elasticsearch的地址；
2.3 安装SkyWalking的UI界面(skywalking-ui)，执行如下命令
docker run --name skywalking-ui --restart always -p 8080:8080 --link skywalking-oap:skywalking-oap -d -e SW_OAP_ADDRESS=skywalking-oap:12800 apache/skywalking-ui:6.6.0命令解析：
-p 8080:8080 代表主机端口8080和容器端口8080做映射；
--link skywalking-oap:skywalking-oap 代表和上一步启动skywalking-oap网络链接起来，可以通过容器名访问对应服务，注意容器名和上一步一致；
-e SW_OAP_ADDRESS=skywalking:12800 设置UI调用的API地址，就是上一步启动动SkyWalking后端地址，端口为12800；
接下来如果能访问暴露的端口就代表环境安装好了，如下：
到这环境就搞好了，剩下就是项目集成了，以下还是搞两个API来测试一把。
注：在搭建环境时要注意elasticsearch、skywalking-oap-server、skywalking-ui版本问题，否则很容易掉坑；就比如 skywalking-oap-server 设置环境变量SW_STORAGE=elasticsearch 时，只能连接elasticsearch6 等等这种细节。
3. 项目集成SkyWalking
3.1 先安装一个SkyWalking命令行工具
这个命令行工具会快速生成配置文件，执行如下命令安装：
# 全局安装这个工具，后续直接用就行dotnet tool install -g SkyAPM.DotNet.CLI安装一次就行，如果已经安装，就可以跳过此步骤。
3.2 创建项目，并引入SkyAPM.Agent.AspNetCore包
这个包是专门为.NetCore开发的探针。
3.3 注册服务，配置环境变量
在Startup文件中注册服务
image-20211017235044948 配置环境变量
这里方便测试，直接在项目中的launchSettings.json中配置就行，但如果是发布生产环境，一定要在对应环境配置环境变量。
image-20211017234925741
3.4 执行SkyWalking命令生成配置文件
在项目根目录下执行如下命令
dotnet skyapm config MySkyWalkingDemoTest 192.168.xxx.xxx:11800MySkyWalkingDemoTest 是服务名；
192.168.xxx.xxx:11800 是SkyWalking后台服务的地址，就是我们2.2步骤搭建的地址。根据真实需要配置IP就行。
命令执行完成后，会在项目根目录下生成skyapm.json文件，可以适当根据需要更改配置内容；
默认情况下skyapm.json文件只要更新都会复制到打包目录下，保险起见，可以右键->属性，将这个文件设置其为始终复制或如果较新则复制。
3.5 启动项目看效果
SkyWalking几乎不嵌入任何代码，直接运行代码，现在就可以将API服务进行跟踪和监控了。如下图：
看看SkyWalking界面展示：
可以进入追踪界面看具体请求信息：
注：条件时间注意时区，往前设置时间；其实这里可以在启动搭建环境的时候设置时区。
点击树形的请求可以看详情：
3.6 多加一个API服务，测测调用链
新建一个项目SkyWalkingDemoTest22222，端口以5100启动，其他不变；这里没有集成SkyWalking，如果需要往下监控，同以上步骤集成即可；
然后简单修改一下SkyWalkingDemoTest项目的接口，如下：
先运行SkyWalkingDemoTest22222，再运行SkyWalkingDemoTest，执行完成之后，可以去SkyWalking界面中看看追踪信息，如下：
也可以通过拓扑图看到效果：
点击对应的节点还能显示对应的指标数据。
参考地址：
官网：https://skywalking.apache.org/
开源地址：https://github.com/apache/skywalking
.Net探针：https://github.com/SkyAPM/SkyAPM-dotnet
代码案例地址：https://gitee.com/CodeZoe/microservies-demo/tree/main/SkyWalkingDemo
总结
关于SkyWalking的初体验先说这么多，对于服务间通信复杂的系统，有了这个是不是就清晰多了，定位也就容易很多。下一篇再来看看数据库的指标及如何配置告警，关注“Code综艺圈”，和我一起学习吧；
