链路跟踪-SkyWalking系列(二)

简介: 链路跟踪-SkyWalking系列(二)

SkyWalking平台架构组成

使用skywalk,用户可以了解服务和端点之间的拓扑关系,查看每个服务/服务实例/端点的指标,设置 告警规则。SkyWalking逻辑上分为四个部分:探针、平台后端、存储和UI。

1. SkyWalking Agent :负责从应用中,收集链路信息,发送给 SkyWalking OAP 服务器。

目前支持 SkyWalking、Zikpin、Jaeger 等提供的 Tracing 数据信息。而我们目前采用的是,SkyWalking Agent 收集 SkyWalking Tracing 数据,传递给服务器。

2. 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。

3. Storage :Tracing 数据存储。目前支持 ES、MySQL、Sharding Sphere、TiDB、H2 多种存储器。而我们目前采用的是ES ,主要考虑是 SkyWalking 开发团队自己的生产环境采用 ES 为主。

4. SkyWalking UI :负责提供控台,查看链路等等。

SkyWalking架构图1

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SkyWalking架构图2

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Agent(探针):探针收集数据并根据SkyWalking的要求对数据进行重新格式化(不同的探测器支 持不同的来源);Agent 运行在各个服务实例中,负责采集服务实例的 Trace 、Metrics 等数据,然后通过 gRPC 方式上报给 SkyWalking 后端。

OAP:SkyWalking 的后端服务,支持数据聚合、分析和流处理,包括跟踪、指标和日志。

(1)、接收 Agent 上报上来的 Trace、Metrics 等数据,交给 Analysis Core (涉及SkyWalking OAP 中的多个模块)进行流式分析,最终将分析得到的结果写入持久化存储中。

(2)、响应 SkyWalking UI 界面发送来的查询请求,将前面持久化的数据查询出来,组成正确的响应结果返回给 UI 界面进行展示。

存储:SkyWalking数据可以选择存储在已实现的ElasticSearch, H2, MySQL, TiDB, InfluxDB的持 久化系统,一般线上使用ElasticSearch 集群作为其后端存储。

UI:可视化和管理SkyWalking 数据,前后端分离,该 UI 界面负责将用户的查询操作封装为 GraphQL 请求提交给 OAP 后端触发后续的查询操作,待拿到查询结果之后会在前端负责展示。

SkyWalking 的整体架构特点

SkyWalking 的整体架构体系,总结成4大块:

探针层:SkyWalking 的核心:Agent。采用AOP模式+ 插件式架构。

数据传输层:SkyWalking 的数据传输框架:GRPC(netty+protobuffer)。

服务层,:包括数据的接收和聚合;系统预警实现。明细数据采用缓存、异步批量处理和流式写 入(队列缓冲+批量写入模式)的方式写入到存储中。

存储层:并通过 ElasticSearch 作为切入点进行剖析。

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