SkyWalking原理詳解

一、分散式追蹤的基本原理

在傳統的單體應用中，我們可以使用傳統的日誌來追蹤應用程序的狀態和行為。但是，隨著微服務架構的流行，這種方式已經不再適用於現代應用程序。由於微服務架構的分散性和非同步性，分散式追蹤成為解決方案。分散式追蹤在整個應用程序請求流中收集數據，並將其組織為可視化和可操作的形式。

分散式追蹤系統的工作原理是當請求從一個服務傳遞到另一個服務時，它會傳遞一個「上下文」，這個上下文包含了一個全局唯一的標識符。該標識符跨越了所有的服務，這樣就可以追蹤整個分散式交互。指定的ID在所有節點之間傳遞，將在整個調用鏈中保持唯一。

在這種架構中，每個服務節點都應當實現分散式追蹤，即在節點上收集性能數據並將它們發送到一個中央存儲位置。

二、SkyWalking的架構和組件

SkyWalking是一種開源的分散式應用性能監測系統，它提供了實時的跟蹤和診斷解決方案。SkyWalking通過一個中央控制台來展示應用程序的性能特徵，並提供了一個詳細的、分散式的跟蹤工具箱。

SkyWalking系統主要由以下四個組成部分組成:

探針(Probe)：在應用程序中注入的代碼，用於收集性能數據。
收集器(Collector)：用於收集和處理從探針發送來的數據，並提供一個中央化的資料庫。
存儲層(Storage)：用於持久化來自收集器的數據。
UI展示層(UI)：用於展示數據和提供用戶界面。

除此之外，SkyWalking還有語言特定的探針，如Java探針、.NET探針、Node.js探針等，以適應不同語言和平台的需求。同時，它也提供了針對不同框架和組件的支持，如Spring、Dubbo、OkHttp等。

三、SkyWalking的工作原理

在應用程序啟動時，SkyWalking會通過類似代理的方式與應用程序綁定在一起，實現了對應用程序無侵入的監測。SkyWalking通過探針在應用程序中收集性能數據，並將其發送到收集器。

SkyWalking採用了分散式追蹤的技術，在請求流傳遞時，傳遞唯一標識符，在發送請求和接收響應時，它都將標識符發送給調用對方的節點。如果一個服務所調用的其他服務也是用SkyWalking處理的，SkyWalking會自動收集這些服務產生的數據，形成完整的跟蹤鏈路。

SkyWalking將分散式追蹤數據存儲到持久化的存儲層中。存儲層可以是關係型資料庫，如MySQL和Oracle，也可以是NoSQL資料庫，如Elasticsearch。

SkyWalking UI提供了一個可視化界面，用於查看和分析收集和聚合的數據。在UI中，可以輕鬆地跟蹤整個請求鏈路，分析性能瓶頸以及事件的源和目標節點。

四、SkyWalking的樣例代碼

Java探針的樣例代碼

public static void main(String[] args) {
    // 創建全局Tracer，在此處Tracer的實現類為SkywalkingTracerImpl
    GlobalTracer.registerIfAbsent(new SkywalkingTracerImpl());
 
    // 開始新的調用SPAN
    Span span = GlobalTracer.get().buildSpan("message service").start();
    span.setTag("span.tag", "value");
 
    // 在SPAN中添加另一種類型的SPAN
    GlobalTracer.get().buildSpan("cache.set").asChildOf(span).withTag("span.tag", "value").start().finish();
 
    try {
        Thread.sleep(400);
    } catch (InterruptedException e) {
        span.log(e.getMessage());
    }
 
    // 結束調用SPAN
    span.finish();
}

Collector的樣例代碼

使用SkyWalking從Spring微服務中收集數據

以下是一個基於Spring微服務框架的Collector示例代碼，它收集節點接收到的所有請求數據，並將這些數據存儲在Elasticsearch中：

spring: application: name: my-microservice cloud: skywalking: agent: enabled: true sleuth: enabled: false logging: pattern: console: '%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} - [%15.15t] %-5level %logger{36} - %msg%n' server: port: 8080 eureka: instance: hostname: localhost client: serviceUrl: defaultZone: http://localhost:8761/eureka/ management: endpoints: web: exposure: include: health,info,env ```

存儲層的樣例代碼

基於MySQL持久化數據

以下是SkyWalking存儲層的一個簡單示例，通過使用MySQL進行跟蹤數據的持久化存儲。

CREATE TABLE `trace` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `trace_id` varchar(128) NOT NULL,
  `segment_id` varchar(128) NOT NULL,
  `start_time` bigint(20) NOT NULL,
  `spans` text NOT NULL,
  `duration` int(11) NOT NULL,
  `endpoint_name` varchar(191) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_traceid_duration_starttime` (`trace_id`,`duration`,`start_time`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

五、SkyWalking的優點

SkyWalking的主要優點包括以下幾個方面：

提供完整的分散式追蹤功能，幫助開發人員更好地理解應用程序的性能問題。
支持不同的編程語言和平台，並提供了對不同框架和組件的支持。
利用開源社區成員的力量，獲取了大量的資源和支持。
提供了功能完整的中央化控制台，方便用戶集中管理監測數據。

六、結語

在現代分散式應用程序中，性能監測和調試是一個關鍵的話題。SkyWalking是一種強大的性能監測工具，它提供了分散式追蹤、應用程序拓撲和性能分析等功能。本文介紹了SkyWalking的基本原理和架構，同時也給出了Java探針、Collector和存儲層的樣例代碼。SkyWalking的優點包括支持不同的開發語言和框架、具有完備的功能並且有活躍的社區支持。

原創文章，作者：ZDRYM，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/370229.html