1.4 Skywalking介绍
2015年由个人吴晟（华为开发者）主导开源，作者是华为开发云监控产品经理，主导监控产品的规划、技术路线及相关研发工作，也是OpenTracing分布式追踪标准组织成员 ，该项目 2017年加入Apache孵化器，是一个分布式系统的应用程序性能监控工具（APM），专为微服务、云原生架构和基于容器（Docker、K8s、Mesos）架构而设计。
官方站点：http://skywalking.apache.org/
GitHub项目地址：https://github.com/apache/skywalking
Skywalking是一个可观测性分析平台和应用性能管理系统，它也是基于OpenTracing规范、开源的AMP系统。Skywalking提供分布式跟踪、服务网格遥测分析、度量聚合和可视化一体化解决方案。支持Java， .Net Core, PHP, NodeJS, Golang, LUA, c++代理。支持Istio +特使服务网格
我们在学习Skywalking之前，可以先访问官方提供的控制台演示
演示地址：http://demo.skywalking.apache.org/ 账号：skywalking 密码：skywalking
1、SkyWalking 核心功能：
- 指标分析：服务，实例，端点指标分析
- 问题分析：在运行时分析代码，找到问题的根本原因
- 服务拓扑：提供服务的拓扑图分析
- 依赖分析：服务实例和端点依赖性分析
- 服务检测：检测慢速的服务和端点
- 性能优化：根据服务监控的结果提供性能优化的思路
- 链路追踪：分布式跟踪和上下文传播
- 数据库监控：数据库访问指标监控统计，检测慢速数据库访问语句（包括SQL语句）
- 服务告警：服务告警功能
名词解释：
- 服务（service）：业务资源应用系统
- 端点（endpoint）：应用系统对外暴露的功能接口
- 实例（instance）：物理机
2、SkyWalking 特点：
- 多语言自动探针，支持 Java、.NET Code 等多种语言。
- 为多种开源项目提供了插件，为 Tomcat、 HttpClient、Spring、RabbitMQ、MySQL 等常见基础设施和组件提供了自动探针。
- 微内核 + 插件的架构，存储、集群管理、使用插件集合都可以进行自由选择。
- 支持告警。
- 优秀的可视化效果。
3、Skywalking架构图：
skyWalking整体可分为：客户端，服务端
客户端：agent组件
基于探针技术采集服务相关信息（包括跟踪数据和统计数据），然后将采集到的数据上报给skywalking的数据收集器
服务端：又分为OAP，Storage，WebUI
- OAP：observability analysis platform可观测性分析平台，负责接收客户端上报的数据，对数据进行分析，聚合，计算后将数据进行存储，并且还会提供一些查询API进行数据的查询，这个模块其实就是我们所说的链路追踪系统的Collector收集器
- Storage：skyWalking的存储介质，默认是采用H2，同时支持许多其他的存储介质，比如：ElastaticSearch，mysql等
- WebUI：提供一些图形化界面展示对应的跟踪数据，指标数据等等
2 Skywalking安装
Skywalking数据存储方式有2种，分别为H2(内存)和elasticsearch，如果数据量比较大，建议使用后者，工作中也建议使用后者。
Skywalking自身提供了UI管理控制台，我们安装的组件：
1:elasticsearch,建议使用elasticsearch7.x 2:elasticsearch-hq,elasticsearch的管理工具，更方便管理elasticsearch 3:Skywalking 4:Skywalking-UI
2.1 elasticsearch安装
1)系统资源配置修改
elasticsearch占用系统资源比较大，我们需要修改下系统资源配置，这样才能很好的运行elasticsearch，修改虚拟机配置，vi /etc/security/limits.conf ，追加内容:
* soft nofile 65536 * hard nofile 65536
修改vi /etc/sysctl.conf，追加内容 :
vm.max_map_count=655360
让配置立即生效：
/sbin/sysctl -p
2)安装elasticsearch
建议安装：elasticsearch7.x，我们这里选择7.6.2,并且采用容器的安装方式，安装如下：
docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 --restart=always -e "discovery.type=single-node" -e ES_JAVA_OPTS="-Xms84m -Xmx512m" -d elasticsearch:7.6.2
3)elasticsearch跨域配置
elasticsearch默认是没有开启跨域，我们需要配置跨域，并配置集群节点名字：
#进入容器 docker exec -it elasticsearch /bin/bash
修改容器中/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml文件，添加配置如下：
cluster.name: "elasticsearch" http.cors.enabled: true http.cors.allow-origin: "*" network.host: 0.0.0.0 discovery.zen.minimum_master_nodes: 1
参数说明：
cluster.name:集群服务名字 http.cors.enabled:开启跨域 http.cors.allow-origin: 允许跨域域名，*代表所有域名 network.host: 外部访问的IP discovery.zen.minimum_master_nodes: 最小主节点个数 12345
安装完成后，重启容器docker restart elasticsearch，再访问http://192.168.200.129:9200/效果如下：
安装 ElasticSearch管理界面elasticsearch-hq
docker run -d --name elastic-hq -p 5000:5000 --restart always elastichq/elasticsearch-hq 1
安装完成后，访问控制台地址 http://192.168.200.129:5000/#!/clusters/elasticsearch
2.2 Skywalking安装
Skywalking的安装我们也采用Docker安装方式，同时我们需要为Skywalking指定存储服务：
#安装Skywalking docker run --name skywalking -d -p 1234:1234 -p 11800:11800 -p 12800:12800 --restart always --link elasticsearch:elasticsearch -e SW_STORAGE=elasticsearch7 -e SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES=elasticsearch:9200 apache/skywalking-oap-server 12
参数说明：
--link elasticsearch:elasticsearch:存储服务使用elasticsearch -e SW_STORAGE=elasticsearch7：存储服务elasticsearch的版本 -e SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES=elasticsearch:9200:存储服务elasticsearch的链接地址 123
接下来安装Skywalking-UI，需要指定Skywalking服务名字：
docker run --name skywalking-ui -d -p 8080:8080 --link skywalking:skywalking -e SW_OAP_ADDRESS=skywalking:12800 --restart always apache/skywalking-ui 1
安装完成后，我们接下来访问Skywalking控制台：http://192.168.200.129:8080
关于SkywalkingUI的使用，我们在下一节知识点详细讲解。
2.3 Skywalking生产环境问题
1)ES分片数量上限
如果此时访问http://192.168.200.129:8080/ 出现500错误，错误如下，此时其实是Elasticsearch出了问题：
"com.netflix.zuul.exception.ZuulException","message":"GENERAL" 1
我们可以查看skywalking的日志docker logs --since 30m skywalking，会报如下错误：
Failed: 1: this action would add [2] total shards, but this cluster currently has [1000]/[1000] maximum shards open;] 1
这种错误一般是生产环境中Elasticsearch分片数量达到了峰值，es集群的默认最大分片数是1000，我们需要调整Elasticsearch的默认分片数量，修改方式有多种，最常用的是直接修改elasticsearch.yml配置文件：
#进入elasticsearch容器 docker exec -it elasticsearch /bin/bash #编辑 vi /usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml #添加如下配置 cluster.max_shards_per_node: 10000000 123456
保存配置后，记得删除data/nodes数据包，再重启elasticsearch，此时就可以正常访问了。
2)磁盘清理
如果此时能打开skywalking-ui界面，但是没有数据，则需要清理磁盘空间，可能是磁盘空间满了，如果是docker容器，可以使用docker system prune命令实现清理，docker system prune命令可以用于清理磁盘，删除关闭的容器、无用的数据卷和网络，以及dangling镜像（即无tag的镜像）。docker system prune -a命令清理得更加彻底，可以将没有容器使用Docker镜像都删掉。
2.4 docker-compose部署
创建docker-compose.yml并配置如下
version: '3.3' services: elasticsearch: image: elasticsearch:7.6.2 container_name: elasticsearch restart: always privileged: true hostname: elasticsearch ports: - 9200:9200 - 9300:9300 environment: - discovery.type=single-node - bootstrap.memory_lock=true - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" - TZ=Asia/Shanghai networks: - skywalking ulimits: memlock: soft: -1 hard: -1 elasticsearch-hq: image: elastichq/elasticsearch-hq container_name: elasticsearch-hq restart: always privileged: true hostname: elasticsearch-hq ports: - 5000:5000 environment: - TZ=Asia/Shanghai networks: - skywalking oap: image: apache/skywalking-oap-server:8.3.0-es7 container_name: oap hostname: oap privileged: true depends_on: - elasticsearch links: - elasticsearch restart: always ports: - 11800:11800 - 12800:12800 environment: SW_STORAGE: elasticsearch7 SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES: elasticsearch:9200 TZ: Asia/Shanghai volumes: - ./config/alarm-settings.yml:/skywalking/config/alarm-settings.yml networks: - skywalking ui: image: apache/skywalking-ui:8.3.0 container_name: ui privileged: true depends_on: - oap links: - oap restart: always ports: - 8080:8080 environment: SW_OAP_ADDRESS: oap:12800 TZ: Asia/Shanghai networks: - skywalking networks: skywalking: driver: bridge
通过命令一键启动：
docker-compose up -d
启动成功后访问skywalking的webui页面：http://192.168.200.129:8080/
