分佈式鏈路追蹤體驗-skywalking入門使用

背景

旁友，你的線上服務是不是偶爾來個超時，或者突然抖動一下，造成用戶一堆反饋投訴。然後你費了九牛二虎之力，查了一圈圈代碼和日誌才總算定位到問題原因了。或者公司內部有鏈路追蹤系統，雖然可以很輕鬆地通過監控判斷問題出現的原因，但是對其中的邏輯完全摸不着頭腦。只能上網搜索一番。

旁友，skywalking分佈式鏈路追蹤框架了解一下。

有的旁友會有疑惑，我的Spring Boot 就是一個單體應用么，不需要鏈路追蹤？有問題直接翻日誌就行了，但是即使是一個 Spring Boot 單體應用，也會和以下服務打交道：

  • 關係數據庫，例如說 MySQL、PostgreSQL 等等。
  • 緩存數據庫，例如說 Redis、Memcached 等等。
  • 外部三方服務，例如說微信公眾號、微信支付、支付寶支付、短訊平台等等

可見，僅僅一個 Spring Boot 單體應用，就已經涉及到分佈在不同進程中的服務了。此時，就非常有必要用上skywalking。例如說，線上某個 接口訪問非常慢，用SkyWalking 可以定位是MySQL 查詢比較慢呢，還是調用的第三方服務比較慢。

而在分佈式服務中，各個大廠內部系統成百上千的，鏈路關係更加複雜。比如你在外賣平台上的一個點擊請求可能跨了內部幾十個Java應用了，在這麼長的鏈路里去排查問題，沒有好使的工具怎麼行呢。如圖是當前分佈式系統的現狀，圖片來源：鷹眼下的淘寶分佈式調用跟蹤系統介紹

根據上圖，我們設想：

1.系統中有可能每天都在增加新服務或刪除舊服務，也可能進行升級，當系統出現錯誤，我們如何定位問題？

2.當用戶請求時，響應緩慢，怎麼定位問題？

3.服務可能由不同的編程語言開發，1、2 定位問題的方式，是否適合所有編程語言？

Skywalking框架

1.介紹

SkyWalking 是什麼？

官方網址 //skywalking.apache.org/

skywalking是一個優秀的國產開源框架，2015年由個人吳晟（華為開發者）開源 ， 2017年加入Apache孵化器。短短兩年就被Apache收入麾下，實力可見一斑。

分佈式系統的應用程序性能監視工具，專為微服務、雲原生架構和基於容器（Docker、K8s、Mesos）架構而設計。

提供分佈式追蹤、服務網格遙測分析、度量聚合和可視化一體化解決方案。

代碼無侵入，通信方式採用GRPC，實現方式是java探針，支持告警，JVM監控，支持全局調用統計等等

skywalking的架構參考了谷歌的Dapper框架的論文，Dapper並沒有開源，只給了篇論文，感興趣但又不喜英文文檔的旁友可以看看論文的中文翻譯Dapper，大規模分佈式系統的跟蹤系統

整體架構如下：

  • Tracing Metrics Logging ：負責從應用中，收集鏈路信息，發送給 SkyWalking OAP 服務器。目前支持 SkyWalking、Zikpin、Jaeger 等提供的 Tracing 數據信息。Java應用通常使用SkyWalking Agent 收集數據
  • SkyWalking OAP ：skywalking服務端（Transport layer，Receiver cluster，Aggregator cluster）負責接收 Agent 發送的 Tracing 數據信息，然後進行分析，存儲到外部存儲器( Storage )，最終提供查詢功能。
  • Storage option ：Tracing 數據存儲。目前支持 ES、H2 多種存儲器。我們用ES存儲即可 。
  • GUI ：負責提供可視化控台，查看鏈路等
  • Alarm：提供告警功能，這裡不展示講

2.Docker方式搭建Skywalking環境

為了快速搭建環境，避免各種系統、配置環境不同造成踩坑的情況。我們用docker直接創建ElasticSearch、Skywalking-OAP、Skywalking-UI以及ES的管理工具Kibana。這樣一套運行環境直接就能用了。話不多說，直接開干

整體架構如下：

用到的工具版本號如下表：

工具 版本號
ElasticSearch 7.14.2
Kibana 7.14.2
skywalking-oap-server 9.1.0
skywalking-ui 9.1.0

其中skywalking的docker-compos.yml運行腳本可以從官方的Github上獲取apache/skywalking/docker

腳本需要修改，直接參考我的就行，不懂的參數都有具體說明：

version: '3'
services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.14.2
    container_name: elasticsearch
    ports:
      - 9200:9200
      - 9300:9300
    environment:
      - "cluster.name=elasticsearch"
      - "bootstrap.memory_lock=true"
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms256m -Xmx512m"
      - "discovery.type=single-node"
 
  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.14.2
    container_name: kibana
    depends_on:
      - elasticsearch
    ports:
      - 5601:5601
    environment:
      # IP地址為運行電腦的IP地址，Mac上通過 ifconfig en0 命令獲取
      - "elasticsearch.hosts=//192.168.1.5:9200" 

  skywalking-oap:
    image: apache/skywalking-oap-server:9.1.0
    container_name: skywalking-oap
    depends_on:
      - elasticsearch
    ports:
      - "11800:11800"
      - "12800:12800"
    healthcheck:
      test: [ "CMD-SHELL", "/skywalking/bin/swctl ch" ]
      interval: 30s
      timeout: 10s
      retries: 3
      start_period: 10s
    environment:
      TZ: Asia/Shanghai
      SW_STORAGE: elasticsearch
      SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES: elasticsearch:9200
      SW_HEALTH_CHECKER: default
      SW_TELEMETRY: prometheus

  skywalking-ui:
    image: apache/skywalking-ui:9.1.0
    container_name: skywalking-ui
    depends_on:
      - skywalking-oap
    links:
      - skywalking-oap
    ports:
     # UI界面程序佔用的端口
      - "8080:8080"
    environment:
      TZ: Asia/Shanghai
      # IP地址為運行電腦的IP地址，Mac上通過 ifconfig en0 命令獲取
      SW_OAP_ADDRESS: //192.168.1.8:12800

2.1 Docker鏡像加速

按上述配好docker-compose.yml文件後，命令行到所在目錄下執行docker-compose up可以拉起鏡像，第一次運行時會下載鏡像，docker默認的鏡像倉庫在國外，所以下載速度和蝸牛一樣慢。為了加速下載，需要配置國內的docker鏡像

獲取國內docker鏡像庫地址的方法：

  1. 阿里雲官方鏡像加速，獲取加速器地址文檔：阿里雲官方鏡像加速
  2. 網上搜索docker鏡像加速，下面是測過有效的公共鏡像庫

配置方法：

Docker桌面版Preference -> Docker Engine 在Json配置里加上，加好之後重啟Docker，然後再重新拉鏡像，速度立馬快得飛起🚀🚀🚀

  # 按需加上多個鏡像庫地址
  "registry-mirrors": [
		"//hub-mirror.c.163.com",
    "//mirror.baidubce.com"
  ]

2.2 Skywalking UI界面

docker啟動後，Skywalking第一次運行會自行在ES里創建索引，運行日誌沒有報錯，說明啟動成功了，瀏覽器打開//127.0.0.1:8080/可以看到Skywalking 的界面

2.3 Skywalking agent使用

數據的採集通過agent，Java應用啟動時通過-javaagent參數配置Skywalking agent。在IDEA中運行時，在啟動參數vm 中配置即可。

Skywalking Agent下載

官網上下載Java agent壓縮包Skywalking Agent下載，當前最新的版本是v8.12.0，下載到自己電腦上找個位置解壓。我的是放在/Users/longbig/opt/目錄下

shell腳本方式

# 配置agent地址，agent服務名，skywalking-oap collector地址(注意IP地址，因為我是docker運行,需要使用本機的局域網IP)
export JAVA_AGENT=-javaagent:/Users/yuyunlong/opt/skywalking-agent/skywalking-agent.jar=agent.service_name=multi_function,collector.backend_service=192.168.1.8:11800

# jar啟動
java -jar $JAVA_AGENT application.jar

IDEA運行方式

在你需要運行的springboot應用的VM options里加上上面的參數，啟動即可

啟動完之後隨便調用幾個接口試試，然後再在Skywalking的界面查看效果

2.3 追蹤數據

下面是我的服務的拓撲圖，服務之間的依賴關係可以看的非常清楚，如果旁友的應用比較多的話，能鋪滿整個屏幕的

到此Skywalking的搭建就完成了

3. Skywalking集成Logback實現Trace日誌打印

在之前的文章里，我們用了個簡陋的方法實現了traceId的傳遞全鏈路追蹤體驗—TraceId的生成，現在我們用上Skywalking框架來打印traceId

加上Maven依賴

        <!-- SkyWalking 對 Logback 的集成 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.skywalking</groupId>
            <artifactId>apm-toolkit-logback-1.x</artifactId>
            <version>8.10.0</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.skywalking</groupId>
            <artifactId>apm-toolkit-trace</artifactId>
            <version>8.10.0</version>
        </dependency>

logback-spring.xml文件修改內容：

主要修改2個地方

  • CONSOLE_LOG_PATTERN 里加上%tid，配置traceId佔位符
  • layout通過TraceIdPatternLogbackLayout 實現對%tid替換為Skywalking TraceId
    <!-- 彩色日誌 -->
    <!-- 彩色日誌依賴的渲染類 -->
    <conversionRule conversionWord="clr" converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.ColorConverter" />
    <conversionRule conversionWord="wex" converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.WhitespaceThrowableProxyConverter" />
    <conversionRule conversionWord="wEx" converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.ExtendedWhitespaceThrowableProxyConverter" />
    <!-- 彩色日誌格式 -->
    <property name="CONSOLE_LOG_PATTERN" value="${CONSOLE_LOG_PATTERN:-%clr(%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}){faint} %clr(${LOG_LEVEL_PATTERN:-%5p}) %clr(${PID:- }){magenta} %clr(---){faint} %clr([%15.15t]){faint} %clr(%-40.40logger{39}){cyan} %clr(:){faint} [%tid] %m%n${LOG_EXCEPTION_CONVERSION_WORD:-%wEx}}"/>

<!--輸出到控制台-->
    <appender name="CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <!--此日誌appender是為開發使用，只配置最底級別，控制台輸出的日誌級別是大於或等於此級別的日誌信息-->
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
            <level>info</level>
        </filter>
        <encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
            <layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.TraceIdPatternLogbackLayout">
                <Pattern>${CONSOLE_LOG_PATTERN}</Pattern>
            </layout>
            <!-- 設置字符集 -->
            <charset>UTF-8</charset>
        </encoder>
    </appender>

簡單測試看看

隨便寫了個探活接口，看看接口耗時和日誌打印效果

服務日誌打印：

界面traceId搜索

小結

本篇文章講了為什麼用分佈式鏈路追蹤以及Skywalking框架的使用，是對上一篇最簡陋traceId使用的進階版。學東西就是要日拱一卒，量變引起質變。我是卷福同學，一個在福報廠修福報中的小社畜哦~

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