【分散式鏈路追蹤】Skywalking分散式鏈路追蹤基於Docker安裝與使用

来源:https://www.cnblogs.com/ycp1833/archive/2023/02/02/17085853.html
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1. 服務監控三要素^1 服務監控需要滿足的三要素分別如下： 日誌監控 指標監控 請求鏈路追蹤 服務監控只要能滿足這三個要素，基本就能實現我們想要的監控效果。 1.1.主流APM系統^1 APM 系統（Application Performance Management，即應用性能管理）是對企業的應 ...


1. 服務監控三要素[1]

服務監控需要滿足的三要素分別如下：

  • 日誌監控
  • 指標監控
  • 請求鏈路追蹤

服務監控只要能滿足這三個要素，基本就能實現我們想要的監控效果。

1.1.主流APM系統[1:1]

APM 系統（Application Performance Management，即應用性能管理）是對企業的應用系統進行實時監控，實現對應用性能管理和故障定位的系統化解決方案，在運維中常用。

  • CAT（開源）： 由國內美團點評開源的，基於 Java 語言開發，目前提供 Java、C/C++、Node.js、Python、Go 等語言的客戶端，監控數據會全量統計。國內很多公司在用，例如美團點評、攜程、拼多多等。CAT 需要開發人員手動在應用程式中埋點，對代碼侵入性比較強。
  • Zipkin（開源）： 由 Twitter 公司開發並開源，Java 語言實現。侵入性相對於 CAT 要低一點，需要對web.xml 等相關配置文件進行修改，但依然對系統有一定的侵入性。Zipkin 可以輕鬆與 Spring Cloud 進行集成，也是 Spring Cloud 推薦的 APM 系統。
  • Pinpoint（開源）： 南韓團隊開源的 APM 產品，運用了位元組碼增強技術，只需要在啟動時添加啟動參數即可實現 APM 功能，對代碼無侵入。目前支持 Java 和 PHP 語言，底層採用 HBase 來存儲數據，探針收集的數據粒度非常細，但性能損耗較大，因其出現的時間較長，完成度也很高，文檔也較為豐富，應用的公司較多。
  • SkyWalking（開源）： 國人開源的產品，2019 年 4 月 17 日 SkyWalking 從 Apache 基金會的孵化器畢業成為頂級項目。目前 SkyWalking 支持 Java、.Net、Node.js 等探針，數據存儲支持MySQL、ElasticSearch等。
  • 還有很多不開源的 APM 系統，例如，淘寶鷹眼、Google Dapper 等等。

2. SkyWalking[2]

SkyWalking 是分散式系統的應用程式性能監視工具，專為微服務、雲原生架構和基於容器（Docker、K8s、Mesos）架構而設計。

提供分散式追蹤、服務網格遙測分析、度量聚合和可視化一體化解決方案

2.1 功能列表

  • 多種監控手段。可以通過語言探針和 service mesh 獲得監控是數據。
  • 多個語言自動探針。包括 Java，.NET Core 和 Node.JS。
  • 輕量高效。無需大數據平臺，和大量的伺服器資源。
  • 模塊化。UI、存儲、集群管理都有多種機制可選。
  • 支持告警。
  • 優秀的可視化解決方案。

2.2 整體架構

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整個架構，分成上、下、左、右四部分：

  • 上部分 Agent ：負責從應用中，收集鏈路信息，發送給 SkyWalking OAP 伺服器。目前支持 SkyWalking、Zikpin、Jaeger 等提供的 Tracing 數據信息。而我們目前採用的是，SkyWalking Agent 收集 SkyWalking Tracing 數據，傳遞給伺服器。
  • 下部分 SkyWalking OAP ：負責接收 Agent 發送的 Tracing 數據信息，然後進行分析(Analysis Core) ，存儲到外部存儲器( Storage )，最終提供查詢( Query )功能。
  • 右部分 Storage ：Tracing 數據存儲。目前支持 ES、MySQL、Sharding Sphere、TiDB、H2 多種存儲器。而我們目前採用的是 ES ，主要考慮是 SkyWalking 開發團隊自己的生產環境採用 ES 為主。
  • 左部分 SkyWalking UI ：負責提供控台，查看鏈路等等。

2.3 搭建SkyWalking 單機環境

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  • 第一步，搭建一個 Elasticsearch 服務。
  • 第二步，下載 SkyWalking 軟體包。
  • 第三步，搭建一個 SkyWalking OAP 服務。
  • 第四步，啟動一個 Spring Boot 應用，並配置 SkyWalking Agent。
  • 第五步，搭建一個 SkyWalking UI 服務。

環境說明

操作系統：Centos 7.6

Docker：20.10.18

Skywalking OAP：8.9.1

Skywalking UI：8.9.1

Skywalking Agent：8.14

Elasticsearch：7.1.1

下載鏡像

docker pull docker.io/elasticsearch:7.1.1
docker pull apache/skywalking-ui:8.9.1
docker pull apache/skywalking-oap-server:8.9.1

說明：Skywalking 8.9.1是 Skywalking 8 的最後一個版本，並且修複了Log4j的JNDI註入漏洞CVE-2021-44228

下載鏡像時如提示 command not found ，請先去安裝docker

下載Java Agent源碼包，後續在項目中會用到

https://archive.apache.org/dist/skywalking/java-agent/8.14.0/apache-skywalking-java-agent-8.14.0.tgz

安裝Elasticsearch

先運行es容器

docker run -d --name=es  --restart=always  -p 9200:9200 -p 9300:9300  -e "discovery.type=single-node"  -e ES_JAVA_OPTS="-Xms2048m -Xmx2048m" b0e9f9f047e6

可根據自己的情況修改 ES_JAVA_OPTS 的值

創建持久化文件

mkdir -p /home/elasticsearch/

複製容器內的文件

docker cp es:/usr/share/elasticsearch/data /home/elasticsearch/
docker cp es:/usr/share/elasticsearch/logs /home/elasticsearch/

刪除es容器

docker rm -f es

以掛載模式運行

docker run -d --name=es  --restart=always  -p 9200:9200 -p 9300:9300  -e "discovery.type=single-node" -v /home/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data  -v /home/elasticsearch/logs:/usr/share/elasticsearch/logs -e ES_JAVA_OPTS="-Xms2048m -Xmx2048m" b0e9f9f047e6

使用 docker logs -f es 查看啟動日誌，當看到下麵的內容時說明啟動成功

"publish_address {172.17.0.2:9300}, bound_addresses {0.0.0.0:9300}"

或者訪問 http://ip:9200 時出現下麵內容也說明啟動成功

{
  "name" : "a1c4bc953b44",
  "cluster_name" : "docker-cluster",
  "cluster_uuid" : "sjssODkzTTy0bTrTEqlZfQ",
  "version" : {
    "number" : "7.1.1",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "docker",
    "build_hash" : "7a013de",
    "build_date" : "2019-05-23T14:04:00.380842Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "8.0.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

進入容器內安裝ik分詞器

 ./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.1.1/elasticsearch-analysis-ik-7.1.1.zip

Elasticsearch設置密碼訪問[3]

進入容器

docker exec -it es /bin/bash

修改配置文件

vi config/elasticsearch.yml

在文件尾部添加如下內容

# 開啟跨域訪問 允許外部連接
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
# 開啟密碼驗證
xpack.security.enabled: true
xpack.license.self_generated.type: basic
xpack.security.transport.ssl.enabled: true

重啟ES容器後再進入容器內，執行如下命令

./elasticsearch-setup-passwords interactive

然後輸入你想設置的密碼，我這裡密碼設置為 yourpassword 方便後續演示

接下來就是會預設的創建6個用戶，並讓你設置這6個用戶的密碼，忽略掉用戶名，這些用戶許可權都是相同的，設置完成以後，這時候再訪問es的地址，就會提示需要授權輸入賬號密碼訪問了

安裝 Skywalking OAP[4]

等待elasticsearch完全啟動完後，再啟動oap

docker run --name oap-8.9.1 -d --restart=always -e TZ=Asia/Shanghai -p 12800:12800 -p 11800:11800 --link es:es -e SW_STORAGE=elasticsearch -e SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES=es:9200 -e SW_ES_USER=elastic -e SW_ES_PASSWORD=yourpassword apache/skywalking-oap-server:8.9.1

這裡指定了ES存儲數據，並輸入ES授權的賬戶密碼

安裝 Skywalking UI

docker run -d --name skywalking-ui-8.9.1 --restart=always -e TZ=Asia/Shanghai -p 8088:8080 --link oap-8.9.1:oap -e SW_OAP_ADDRESS=http://oap:12800 apache/skywalking-ui:8.9.1

這裡映射的埠為8088，防止埠衝突，也可根據你的情況設置

命令中 oap-8.9.1:oap 的 oap-8.9.1 是已運行並需要連接的容器名，oap是取的別名。後續容器內請求 http://oap/ 便會請求到 oap-8.9.1 容器內，並且別名不能有 . 的出現，防止地址解析失敗

啟動完成後請求 http://ip:8088/

image-20230201224751921

因為懶載入機制，當有請求時才會有數據顯示，當第一次訪問時會沒有數據

2.4 項目集成Skywalking

將上面下載到的 Java Agent 拷貝到項目能訪問到的地址，增加JVM的啟動參數

-javaagent:D:\tools\skywalking-agent-8.14\skywalking-agent.jar
-Dskywalking.agent.service_name=xxx-server
-Dskywalking.collector.backend_service=ip:11800
-Dskywalking.plugin.jdbc.trace_sql_parameters=true

trace_sql_parameters 參數為true時會收集sql語句的占位參數

image-20230202105159724

更多詳細參數請參考[5]

IDEA中啟動項目

image-20230202110112966

image-20230202110156573

命令啟動項目

如使用命令啟動，在java -jar xxx.jar 中增加命令

java -jar -javaagent:D:\tools\skywalking-agent-8.14\skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=xxx-server -Dskywalking.collector.backend_service=ip:11800 -Dskywalking.plugin.jdbc.trace_sql_parameters=true xxx.jar

Docker 啟動項目[6]

我們構建java運行的jdk基礎鏡像時，加入skywalking agent

Dockerfile:

# FROM openjdk:8-jdk-alpine
FROM adoptopenjdk/openjdk8
VOLUME /tmp
# 其他的一些運行參數可以放這裡，比如-Xmx1024m 
ENV JAVA_OPTS=""
ENV SKYWALKING_AGENT_SERVICE_NAME="xxx-server"
ENV SKYWALKING_COLLECTOR_BACKEND_SERVICE="ip:1088"
ENV SKYWALKING_PLUGIN_JDBC_TRACE_SQL_PARAMETERS="true"
COPY /etc/localtime /etc/localtime
# 這裡是agent的文件夾，按照自己的情況設置
COPY /opt/skywalking-agent-8.14 /usr/local/agent
RUN echo "Asia/Shanghai" > /etc/timezone
ONBUILD COPY app.jar app.jar
ENTRYPOINT [ "java", "-jar", " $JAVA_OPTS -javaagent:/usr/local/agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=$SKYWALKING_AGENT_SERVICE_NAME -Dskywalking.collector.backend_service=$SKYWALKING_COLLECTOR_BACKEND_SERVICE -Dskywalking.collector.backend_service=$SKYWALKING_COLLECTOR_BACKEND_SERVICE -Dskywalking.plugin.jdbc.trace_sql_parameters=$SKYWALKING_PLUGIN_JDBC_TRACE_SQL_PARAMETERS app.jar" ]

然後在Dockerfile所在目錄通過docker build -t 鏡像名 構建好鏡像即可運行

2.5 項目日誌收集

logback日誌收集[7]

<!-- 如果想在項目代碼中獲取鏈路TraceId，則需要引入此依賴 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.skywalking</groupId>
            <artifactId>apm-toolkit-trace</artifactId>
            <version>8.14.0</version>
        </dependency>
<!-- skywalking logback插件 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.skywalking</groupId>
            <artifactId>apm-toolkit-logback-1.x</artifactId>
            <version>8.14.0</version>
        </dependency>

編寫logback日誌配置文件。在resources下新建一個logback-spring.xml文件，根據官網文檔編寫配置文件，可以寫作以下兩種。
兩者的區別就是layout中是採用TraceIdPatternLogbackLayout還是TraceIdMDCPatternLogbackLayout，如果採用TraceIdMDCPatternLogbackLayout，需要將[%tid]改為[%X{tid}]

    <!-- class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender"是指列印到控制台 -->
    <appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
            <layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.TraceIdPatternLogbackLayout">
                <Pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%tid] [%thread] %-5level %logger{36} -%msg%n</Pattern>
            </layout>
        </encoder>
    </appender>

	<!-- with the MDC, set %X{tid} in Pattern -->
	<!-- MDC是什麼：MDC採用Map的方式存儲上下文，線程獨立的，子線程會從父線程拷貝上下文 -->
    <appender name="GRPC" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
            <layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.mdc.TraceIdMDCPatternLogbackLayout">
                <Pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%X{tid}] [%thread] %-5level %logger{36} -%msg%n</Pattern>
            </layout>
        </encoder>
    </appender>
	<root level="INFO">
        <appender-ref ref="STDOUT"/>
        <appender-ref ref="GRPC"/>
    </root>

其他日誌框架的引入詳見官網

參考鏈接

  1. 全網最詳細的Skywalking分散式鏈路追蹤 ↩︎ ↩︎

  2. SkyWalking 極簡入門 ↩︎

  3. elastic search添加密碼驗證、並且使用postman訪問帶密碼的es ↩︎

  4. 基於docker部署skywalking實現全鏈路監控 ↩︎

  5. Table of Agent Configuration Properties ↩︎

  6. 基於docker部署的項目如何和skywalking agent進行整合 ↩︎

  7. skywalking指南—agent日誌採集和插件 ↩︎


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