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1 Skywalking应用

相关术语：

skywalking-collector:链路数据归集器，数据可以落地ElasticSearch/H2
skywalking-ui:web可视化平台，用来展示落地的数据
skywalking-agent:探针，用来收集和发送数据到归集器

2 agent下载

Skywalking-agent，它简称探针，用来收集和发送数据到归集器，我们先来学习下探针使用，探针对应的jar包在Skywalking源码中，我们需要先下载源码。

Skywalking源码下载地址： https://archive.apache.org/dist/skywalking/ ，我们当前使用的版本是8.3.0，选择下载对应版本。

agent目录结构如下：

agent├── activations│   ├── apm-toolkit-kafka-activation-8.3.0.jar│   ├── ...│   └── apm-toolkit-trace-activation-8.3.0.jar├── config # Agent 配置文件│   └── agent.config├── logs # 日志文件├── optional-plugins # 可选插件│   ├── apm-customize-enhance-plugin-8.3.0.jar│   ├── apm-gson-2.x-plugin-8.3.0.jar│   └── ... ...├── bootstrap-plugins # jdk插件│   ├── apm-jdk-http-plugin-8.3.0.jar│   └── apm-jdk-threading-plugin-8.3.0.jar├── plugins # 当前生效插件│   ├── apm-activemq-5.x-plugin-8.3.0.jar│   ├── apm-armeria-0.84.x-plugin-8.3.0.jar│   ├── apm-armeria-0.85.x-plugin-8.3.0.jar│   └── ... ...├── optional-reporter-plugins│   └── kafka-reporter-plugin-8.3.0.jar└── skywalking-agent.jar【应用的jar包】

目录结构说明：

activations 当前skywalking正在使用的功能组件。agent.config 文件是 SkyWalking Agent 的唯一配置文件。plugins 目录存储了当前 Agent 生效的插件。optional-plugins 目录存储了一些可选的插件（这些插件可能会影响整个系统的性能或是有版权问题），如果需要使用这些插件，需将相应 jar 包移动到 plugins 目录下。skywalking-agent.jar 是 Agent 的核心 jar 包，由它负责读取 agent.config 配置文件，加载上述插件 jar 包，运行时收集到 的 Trace 和 Metrics 数据也是由它发送到 OAP 集群的。

我们在使用Skywalking的时候，整个过程中都会用到skywalking-agent.jar，而无论是RPC还是HTTP开发的项目，用法都一样，因此我们讲解当前主流的SpringBoot项目对agent的使用即可。

3 agent应用

项目使用agent，如果是开发环境，可以使用IDEA集成，如果是生产环境，需要将项目打包上传到服务器。为了使用agent，我们同时需要将下载的apache-skywalking-apm-bin文件包上传到服务器上去。不过无论是开发环境还是生产环境使用agent，对项目都是无侵入式的。

3.1 应用名配置

我们需要用到agent，此时需要将agent/config/agent.config配置文件拷贝到每个需要集成Skywalking工程的resource目录下，我们将agent.config拷贝到工程\hailtaxi-parent的每个子工程目录下，并修改其中的 agent.service_name，修改如下：

hailtaxi-gateway:	agent.service_name=${SW_AGENT_NAME:hailtaxi-gateway}
hailtaxi-driver:	agent.service_name=${SW_AGENT_NAME:hailtaxi-driver}
hailtaxi-order:		agent.service_name=${SW_AGENT_NAME:hailtaxi-order}

agent.config 是一个 KV 结构的配置文件，类似于 properties 文件，value 部分使用 “${}” 包裹，其中使用冒号（":"）分为两部分，前半部分是可以覆盖该配置项的系统环境变量名称，后半部分为默认值。例如这里的 agent.service_name 配置项，如果系统环境变量中指定了 SW_AGENT_NAME 值（注意，全是大写），则优先使用环境变量中指定的值，如果环境变量未指定，则使用 hailtaxi-driver 这个默认值。

直接把配置修改好后放到项目的resource目录下(或者其他路径)是最不容易才出错的一种方式，同时我们可以采用其他方式覆盖默认值：

1)JVM覆盖配置

例如这里的 agent.service_name 配置项，如果在 JVM 启动之前，明确中指定了下面的 JVM 配置：

# "skywalking."是 Skywalking环境变量的默认前缀
-Dskywalking.agent.service_name = hailtaxi-driver

2)探针配置覆盖

将 Java Agent 配置为如下：

# 默认格式是 -javaagent:agent.jar=[option1]=[value1],[option2]=[value2]
-javaagent:/path/skywalking-agent.jar=agent.service_name=hailtaxi-driver

此时会使用该 Java Agent 配置值覆盖 agent.config 配置文件中 agent.service_name 默认值。

但是这些配置都有不同优先级，优先级如下：

探针配置 > JVM配置 > 系统环境变量配置 > agent.config文件默认值

3.2 IDEA集成使用agent

1、修改agent中数据收集服务的地址：agent/config/agent.confg

collector.backend_service=${SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES:192.168.200.129:11800}

当然也可以同构JVM参数配置

2、使用探针配置为3个项目分别配置agent：

1)hailtaxi-driver:

-javaagent:C:\developer\skywalking\apache-skywalking-apm-bin\agent\skywalking-agent.jar
-Dskywalking.agent.service_name=hailtaxi-driver

将上面配置赋值到IDEA中：

2)hailtaxi-order

-javaagent:C:\developer\skywalking\apache-skywalking-apm-bin\agent\skywalking-agent.jar
-Dskywalking.agent.service_name=hailtaxi-order

将上面配置赋值到IDEA中：

3)hailtaxi-gateway

-javaagent:C:\developer\skywalking\apache-skywalking-apm-bin\agent\skywalking-agent.jar
-Dskywalking.agent.service_name=hailtaxi-gateway

将上面配置赋值到IDEA中：

此时启动IDEA，并访问：http://192.168.200.129:8080 效果如下：

如果你要追踪Gateway的话，你会发现：无法通过gateway发现路由的服务链路？

原因： Spring Cloud Gateway 是基于 WebFlux 实现，必须搭配上apm-spring-cloud-gateway-2.1.x-plugin 和 apm-spring-webflux-x.x-plugin 两个插件

方案：将agent/optional-plugins下的两个插件 复制到 agent/plugins目录下

3.3 生产环境使用agent

生产环境使用，因此我们需要将agent和每个项目的jar包上传到服务器上，上传apache-skywalking-apm-bin至/usr/local/server/skywalking，再将工程\hailtaxi-parent中的项目打包，并分别上传到服务器上，如下三个工程：

hailtaxi-order-1.0-SNAPSHOT.jar
hailtaxi-gateway-1.0-SNAPSHOT.jar
hailtaxi-driver-1.0-SNAPSHOT.jar

1)启动hailtaxi-gateway

java -javaagent:/usr/local/server/skywalking/apache-skywalking-apm-bin/agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=hailtaxi-gateway -jar hailtaxi-gateway-1.0-SNAPSHOT.jar &

2)启动hailtaxi-driver

java -javaagent:/usr/local/server/skywalking/apache-skywalking-apm-bin/agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=hailtaxi-driver -jar hailtaxi-driver-1.0-SNAPSHOT.jar &

3)启动hailtaxi-order

java -javaagent:/usr/local/server/skywalking/apache-skywalking-apm-bin/agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=hailtaxi-order -jar hailtaxi-order-1.0-SNAPSHOT.jar &

4 Rocketbot

前面我们已经完成了SkyWalking环境搭建和项目应用agent使用，我们来看如何使用 SkyWalking 提供的 UI 界面—— Skywalking Rocketbot。

OAP服务和Rocket（其实就是个web项目）均已启动

4.1 Rocketbot-仪表盘

具体细则可参考资料：Skywalking仪表盘使用

Rocketbot从多个方面展示了服务信息，我们分别从多个方面进行讲解。

上图中的【仪表盘】、【拓扑图】、【追踪】、【性能剖析】、【日志】、【警告】属于功能菜单。

仪表盘属于数据统计功能，分别从服务热度、响应水平、服务个数、节点信息等展示统计数据。

• Global Heatmap 面板：热力图，从全局展示了某段时间请求的热度。
• Global Percent Response 面板 ：展示了全局请求响应时间的 P99、P95、P75 等分位数。
• Global Brief 面板：展示了 SkyWalking 能感知到的 Service、Endpoint 的个数。
• Global Top Troughput 面板：展示了吞吐量前几名的服务。
• Global Top Slow Endpoint 面板：展示了耗时前几名的 Endpoint。
• Service (Avg) ResponseTime 面板：展示了指定服务的（平均）耗时。
• Service (Avg) Throughput 面板：展示了指定服务的（平均）吞吐量。
• Service (Avg) SLA 面板：展示了指定服务的（平均）SLA（Service Level Agreement，服务等级协议）。
• Service Percent Response 面板：展示了指定服务响应时间的分位数。
• Service Slow Endpoint 面板：展示了指定服务中耗时比较长的 Endpoint 信息。
• Running ServiceInstance 面板：展示了指定服务下的实例信息。

除了 SkyWalking Rocketbot 默认提供的这些面板，我们还可以点击锁型按钮，自定义 Global 面板。在 ServiceInstance 面板中展示了很多 ServiceInstance 相关的监控信息，例如，JVM 内存使用情况、GC 次数、GC 耗时、CPU 使用率、ServiceInstance SLA 等等信息。

4.2 Rocketbot-拓扑图

【拓扑图】展示当前整个业务服务的拓扑图。点击拓扑图中的任意节点，可以看到服务相应的状态信息，其中包括响应的平均耗时、SLA 等监控信息。点击拓扑图中任意一条边，还可以看到一条调用链路的监控信息，其中会分别从客户端（上游调用方）和服务端（下游接收方）来观测这条调用链路的状态，其中展示了该条链路的耗时、吞吐量、SLA 等信息。

4.3 追踪

【追踪】主要用来查询 Trace 信息，如下图所示。在①处可以选择 Trace 的查询条件，其中可以指定 Trace 涉及到的 Service、ServiceInstance、Endpoint 以及Trace 的状态继续模糊查询，还可以指定 TraceId 和时间范围进行精确查询。在②处可以直接根据请求连接查找调用链路信息。在③处展示了 Trace 的简略信息。在④处可以选择不同的方式展示追踪信息。

在这里，我们不仅能看到调用链路信息，还能看到MySQL操作监控,如下图：

错误异常信息也能追踪,如下图：

4.4 性能分析

在传统的监控系统中，我们如果想要得知系统中的业务是否正常，会采用进程监控、日志收集分析等方式来对系统进行监控。当机器或者服务出现问题时，则会触发告警及时通知负责人。通过这种方式，我们可以得知具体哪些服务出现了问题。但是这时我们并不能得知具体的错误原因出在了哪里，开发人员或者运维人员需要到日志系统里面查看错误日志，甚至需要到真实的业务服务器上查看执行情况来解决问题。

如此一来，仅仅是发现问题的阶段，可能就会耗费相当长的时间；另外，发现问题但是并不能追溯到问题产生具体原因的情况，也常有发生。这样反反复复极其耗费时间和精力，为此我们便有了基于分布式追踪的APM系统。

通过将业务系统接入分布式追踪中，我们就像是给程序增加了一个放大镜功能，可以清晰看到真实业务请求的整体链路，包括请求时间、请求路径，甚至是操作数据库的语句都可以看得一清二楚。通过这种方式，我们结合告警便可以快速追踪到真实用户请求的完整链路信息，并且这些数据信息完全是持久化的，可以随时进行查询，复盘错误的原因。

然而随着我们对服务监控理解的加深，我们发现事情并没有那么简单。在分布式链路追踪中我们有这样的两个流派：代码埋点和字节码增强。无论使用哪种方式，底层逻辑一定都逃不过面向切面这个基础逻辑。因为只有这样才可以做到大面积的使用。这也就决定了它只能做到框架级别和RPC粒度的监控。这时我们可能依旧会遇到程序执行缓慢或者响应时间不稳定等情况，但无法具体查询到原因。这时候，大家很自然的会考虑到增加埋点粒度，比如对所有的Spring Bean方法、甚至主要的业务层方法都加上埋点。但是这种思路会遇到不小的挑战：

第一，增加埋点时系统开销大，埋点覆盖不够全面。通过这种方式我们确实可以做到具体业务场景具体分析。但随着业务不断迭代上线，弊端也很明显：大量的埋点无疑会加大系统资源的开销，造成CPU、内存使用率增加，更有可能拖慢整个链路的执行效率。虽然每个埋点消耗的性能很小，在微秒级别，但是因为数量的增加，甚至因为业务代码重用造成重复埋点或者循环使用，此时的性能开销已经无法忽略。

第二，动态埋点作为一项埋点技术，和手动埋点的性能消耗上十分类似，只是减少的代码修改量，但是因为通用技术的特别，上一个挑战中提到的循环埋点和重复使用的场景甚至更为严重。比如选择所有方法或者特定包下的所有方法埋点，很可能造成系统性能彻底崩溃。

第三，即使我们通过合理设计和埋点，解决了上述问题，但是JDK函数是广泛使用的，我们很难限制对JDK API的使用场景。对JDK过多方法、特别是非RPC方法的监控会造成系统的巨大延迟风险。而且有一些基础类型和底层工具类，是很难通过字节码进行增强的。当我们的SDK使用不当或者出现bug时，我们无法具体得知真实的错误原因。

Skywalking中可以使用性能剖析分析特定端点的性能，我们需要先创建一个监控任务：

新建任务后，在右侧可以查看任务性能分析报表，还可以点击分析线程栈信息，如下图：

4.5 告警

SkyWalking 告警功能是在6.x版本新增的，其核心由一组规则驱动，这些规则定义在config/alarm-settings.yml文件中。 告警的定义分为两部分：

1. 告警规则：它们定义了应该如何触发度量警报，应该考虑什么条件。
2. Webhook（网络钩子）：定义当警告触发时，哪些服务终端需要被告知

4.5.1 警告规则详解

Skywalking每隔一段时间根据收集到的链路追踪的数据和配置的告警规则（如服务响应时间、服务响应时间百分比）等，判断如果达到阈值则发送相应的告警信息。发送告警信息是通过调用webhook接口完成，具体的webhook接口可以使用者自行定义，从而开发者可以在指定的webhook接口中编写各种告警方式，比如邮件、短信等。告警的信息也可以在RocketBot中查看到。

我们可以进入到Skywalking容器中，再进入到config文件夹下就可以看到alarm-settings.yml，如下图：

SkyWalking 的发行版都会默认提供config/alarm-settings.yml文件，里面预先定义了一些常用的告警规则。如下：

# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements.  See the NOTICE file
# distributed with this work for additional information
# regarding copyright ownership.  The ASF licenses this file
# to you under the Apache License, Version 2.0 (the
# "License"); you may not use this file except in compliance
# with the License.  You may obtain a copy of the License at
#
#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.# Sample alarm rules.
rules:# Rule unique name, must be ended with `_rule`.service_resp_time_rule:metrics-name: service_resp_timeop: ">"threshold: 1000period: 10count: 3silence-period: 5message: Response time of service {name} is more than 1000ms in 3 minutes of last 10 minutes.service_sla_rule:# Metrics value need to be long, double or intmetrics-name: service_slaop: "<"threshold: 8000# The length of time to evaluate the metricsperiod: 10# How many times after the metrics match the condition, will trigger alarmcount: 2# How many times of checks, the alarm keeps silence after alarm triggered, default as same as period.silence-period: 3message: Successful rate of service {name} is lower than 80% in 2 minutes of last 10 minutesservice_resp_time_percentile_rule:# Metrics value need to be long, double or intmetrics-name: service_percentileop: ">"threshold: 1000,1000,1000,1000,1000period: 10count: 3silence-period: 5message: Percentile response time of service {name} alarm in 3 minutes of last 10 minutes, due to more than one condition of p50 > 1000, p75 > 1000, p90 > 1000, p95 > 1000, p99 > 1000service_instance_resp_time_rule:metrics-name: service_instance_resp_timeop: ">"threshold: 1000period: 10count: 2silence-period: 5message: Response time of service instance {name} is more than 1000ms in 2 minutes of last 10 minutes
#  Active endpoint related metrics alarm will cost more memory than service and service instance metrics alarm.
#  Because the number of endpoint is much more than service and instance.
#
#  endpoint_avg_rule:
#    metrics-name: endpoint_avg
#    op: ">"
#    threshold: 1000
#    period: 10
#    count: 2
#    silence-period: 5
#    message: Response time of endpoint {name} is more than 1000ms in 2 minutes of last 10 minuteswebhooks:
#  - http://127.0.0.1/notify/
#  - http://127.0.0.1/go-wechat/

告警规则配置项的说明：

• **Rule name：**规则名称，也是在告警信息中显示的唯一名称。必须以_rule结尾，前缀可自定义
• **Metrics name：**度量名称，取值为oal脚本中的度量名，目前只支持long、double和int类型。
• **Include names：**该规则作用于哪些实体名称，比如服务名，终端名（可选，默认为全部）
• **Exclude names：**该规则作不用于哪些实体名称，比如服务名，终端名（可选，默认为空）
• **Threshold：**阈值
• OP： 操作符，目前支持 >、<、=
• **Period：**多久告警规则需要被核实一下。这是一个时间窗口，与后端部署环境时间相匹配
• **Count：**在一个Period窗口中，如果values超过Threshold值（按op），达到Count值，需要发送警报
• **Silence period：**在时间N中触发报警后，在TN -> TN + period这个阶段不告警。 默认情况下，它和Period一样，这意味着相同的告警（在同一个Metrics name拥有相同的Id）在同一个Period内只会触发一次
• **message：**告警消息

在配置文件中预先定义的告警规则总结如下：

1. 在过去10分钟内服务平均响应时间超过1秒达3次
2. 在过去10分钟内服务成功率低于80%达2次
3. 在过去10分钟内服务90%响应时间低于1秒达3次
4. 在过去10分钟内服务的响应时间超过1秒达2次
5. 在过去10分钟内端点的响应时间超过1秒达2次

这些警告信息最终会在Skywalking-UI上展示，效果如下：

4.5.2 Webhook规则

Webhook配置其实是警告消息接收回调处理，我们可以在程序中写一个方法接收警告信息，Skywalking会以application/json格式通过http请求发送，消息格式声明为：List<org.apache.skywalking.oap.server.core.alarm.AlarmMessage。

字段如下：

• scopeId, scope: 所有的scope实体在 org.apache.skywalking.oap.server.core.source.DefaultScopeDefine 里面声明。
• name. 目标scope实体名称。
• id0: scope实体ID，匹配名称。
• id1: 不使用。
• ruleName: 配置在 alarm-settings.yml 里面的规则名称.
• alarmMessage: 告警信息.
• startTime：触发告警的时间 示例：

[{"scopeId": 2,"scope": "SERVICE_INSTANCE","name": "c00158f28efc45cd813e21b6b8848a3a@192.168.1.104 of hailtaxi-driver","id0": "aGFpbHpdmVy.1_YzAwMAMTkyLjE2OC4xLjEwNA\u003d\u003d","id1": "","ruleName": "service_instance_resp_time_rule","alarmMessage": "Response time of service instance c00158f28efc45cd813e21b6b8848a3a@192.168.1.104 of hailtaxi-driver is more than 1000ms in 2 minutes of last 10 minutes","startTime": 1611612258056}
]

4.5.3 自定义Webhook消息接收

我们按照如下步骤，可以在自己程序中接收警告信息：

1)定义消息接收对象

在hailtaxi-api中创建com.itheima.skywalking.model.AlarmMessage，代码如下：

@Data
@ToString
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class AlarmMessage {private int scopeId;private String name;private String id0;private String id1;private String alarmMessage;private long startTime;String ruleName;
}

2)接收警告方法创建

在hailtaxi-driver中创建com.itheima.driver.controller.AlarmMessageController用于接收警告消息，代码如下：

一般情况下，这种接收告警的api会被放置在比较清闲的后台服务中！！！

@RestController
@RequestMapping(value = "/skywalking")
public class AlarmMessageController {/**** 接收警告信息* @param alarmMessageList*/@PostMapping("/webhook")public void webhook(@RequestBody List<AlarmMessage> alarmMessageList) {for (AlarmMessage alarmMessage : alarmMessageList) {System.out.println("webhook:"+alarmMessage);}}
}

3)修改Webhook地址

修改alarm-settings.yml中的webhook地址：

webhooks:
#  - http://127.0.0.1/notify/
#  - http://127.0.0.1/go-wechat/- http://192.168.200.10:8001/driver/skywalking/webhook

因为skywalking默认有一个告警规则：10分钟内服务成功率低于80%超过2次

所以为了能演示出告警效果，我们在hailtaxi-driver项目中的driver/info接口中添加一个一句话

/***** 司机信息*///@GetMapping(value = "/info/{id}")@RequestMapping(value = "/info/{id}")public Driver info(@PathVariable(value = "id")String id,HttpServletRequest request){int i = 1/ 0; // 产生异常Enumeration<String> headerNames = request.getHeaderNames();while (headerNames.hasMoreElements()){String name = headerNames.nextElement();String value = request.getHeader(name);System.out.println(name+":"+value);System.out.println("--------------------------");}return driverService.findById(id);}

测试时将网关的条件断言给注释一下！！！

此时我们程序中就能接收警告信息了。