skywalking 安装_SkyWalking全链路追踪利器

随着目前系统架构的复杂度越来越高(中台、微服务)，并且线上应用的多级监控覆盖到了通讯、应用处理过程监控并且实现端到端的应用监测，线上性能故障的快速定位修复；而传统的监控分析方式已经无法满足我们的需求，因此许多强大的APM工具应运而生(SkyWalking、Pinpoint、Cat、Zipkin)。性能测试也面临同样问题，目前越来越多的端到端的压测，单体压测已经比较成熟不管从实施到监控分析，全链路的压测分析比较困难，特别是链路中瓶颈点的定位。我们今天就聊一下全链路的追踪工具之一SkyWalking，它是一款优秀的国产 APM 工具，包括了分布式追踪、性能指标分析、应用和服务依赖分析等。

1、全链路追踪的三种场景

1)、Metrics 指标性统计

基于聚合信息，实现监控和告警。比如说我们会去做一个服务的 TBS 的正确率、成功率、流量等，这是我们常见的针对单个指标或者某一个数据库的，这就是 Metrics 单指标分析。

2)、Tracing 分布式追踪

采集并保留服务调用相关信息，帮助我们更好的理解系统的行为、辅助调试和排查性能问题。这里提到的是一次请求的范围，比如说一次订购的过程，从浏览商品到最后下订单、支付、物流、最后交到我们的手上。这是一个流程化的东西，我们需要轨迹，需要去追踪。

3)、 Logging 日志记录

记录标准格式日志信息，输出到文件，基于日志文件进行聚合和分析。优点：信息全面；缺点：资源开销大，难以展示完整链路

2、全链路追踪需要实现的功能

1)故障定位——可以看到请求的完整路径，相比离散的日志，更方便定位问题(由于真实线上环境会设置采样率，可以利用debug开关实现对特定请求的全采样)；

2)依赖梳理——基于调用关系生成服务依赖图；

3)性能分析和优化——可以方便的记录统计系统链路上不同处理单元的耗时占用和占比；

4)容量规划与评估；配合Logging和Metric强化监控和报警。

3、全链路追踪工具对比：

4、SkyWalking介绍

1)架构图：

SkyWalking 的核心是数据分析和度量结果的存储平台，通过 HTTP 或 gRPC 方式向 SkyWalking Collecter 提交分析和度量数据，SkyWalking Collecter 对数据进行分析和聚合，存储到 Elasticsearch、H2、MySQL、TiDB 等其一即可，最后我们可以通过 SkyWalking UI 的可视化界面对最终的结果进行查看。Skywalking 支持从多个来源和多种格式收集数据：多种语言的 Skywalking Agent 、Zipkin v1/v2 、Istio 勘测、Envoy 度量等数据格式。

整体架构看似模块有点多，但在实际上还是比较清晰的，主要就是通过收集各种格式的数据进行存储，然后展示。所以搭建 Skywalking 服务我们需要关注的是 SkyWalking Collecter、SkyWalking UI 和存储设备，SkyWalking Collecter、SkyWalking UI 官方下载安装包内已包含，最终我们只需考虑存储设备即可。

2)采集信息接收集群与聚合分析集群可独立部署，部署架构图：