参考：
链路追踪( Skyworking )_skywalking-CSDN博客
企业级监控项目Skywalking详细介绍，来看看呀-CSDN博客
SkyWalking 极简入门 | Apache SkyWalking
使用 SkyWalking 监控 ClickHouse Server | Apache SkyWalking
https://zhuanlan.zhihu.com/p/361579294
1.概述
SkyWalking是一个可观测性分析平台（Observability Analysis Platform简称OAP）和应用性能管理系统（Application Performance Management简称APM），专为微服务、云原生架构和基于容器（Docker、K8s、Mesos）架构而设计，国产开源APM组件，2017年加入Apache孵化器。
提供分布式追踪、告警、服务遥测分析和可视化一体化解决方案，支持 SpringBoot、SpringCloud、dubbo 集成，代码无侵入，通信方式采用 GRPC，性能较好，实现方式是 Java 探针，支持告警，支持JVM监控，支持全局调用统计等等，功能较完善。
SkyWalking为服务(service)，服务实例(service instance)，以及端点(endpoint)提供了可观测能力。服务对外提供的HTTP接口就是一个端点，服务部署的节点就是实例。
服务(service)：表示对请求提供相同行为的一组工作负载。
服务实例(Service Instance)：上述的一组工作负载中的每一个工作负载称为一个实例。
端点(Endpoint)：对于特定服务所接收的请求路径，如 HTTP 的 URI 路径和 gRPC 服务的类名 + 方法签名。
2.特性
监控手段丰富；
多语言自动探针，包括 Java，.NET Core 和 Node.JS；
优秀的可视化方案；
分布式链路跟踪和上下文传播；
轻量高效。无需大数据平台，和大量的服务器资源。
支持告警，但不支持告警通知；
3.功能说明
在线服务样例：http://34.92.247.5/marketplace
账号：skywalking
密码：skywalking
3.1.服务监控
展示服务请求量、吞吐量、请求成功率、平均响应时间、消息队列消费数量、消息队列消费时长等。
3.2.实例监控
展示实例请求量、吞吐量、请求成功率、平均响应时间、jvmCPU、jvm内存、YGC/OGC、GC次数/时间等。
3.3.端点监控
展示端点请求量、请求成功率、平均响应时间、消息队列消费量。
3.4.数据库监控
展示数据库的QPS、TPS、请求量、请求成功率、慢查询等时序曲线。支持MySQL/MariaDB、PostgreSQL、DynamoDB、Redis、ES、MongoDB、ClickHouse。
3.5.服务拓扑
展示服务间调用关系图，服务状态。
3.6.链路追踪
展示整个链路调用情况，支持各节点耗时、情况详细查看。
3.7.性能剖析
针对端点对象提供性能监控，提供对监控数据的分析结果。可以查看请求成功率、响应耗时，线程调用栈性能分析。
3.8.日志监控及关联
支持运行日志上传Skywalking端，进行日志相关管理，并且可以将日志和相关服务节点关联起来。
3.9.告警管理
支持对指定参数设置阈值，当超过阈值时，就会触发告警，及时通知开发人员。但Skywalking并没有提供告警通知的功能（发短信、发邮件等方式），只提供了一个webhook（网络钩子），开发者可以通过webhook自定义通知接口，然后再自己实现告警通知的方式。
3.10.数据持久化
支持内存、mysql、es等。
4.架构图
上部分 Agent ：负责从应用中收集链路信息Tracing，发送给 SkyWalking OAP 服务器。
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。
右部分 Storage ：Tracing 数据存储。目前支持 ES、MySQL、Sharding Sphere、TiDB、H2 多种存储器。
左部分 SkyWalking UI ：负责提供控台，查看链路等等。
