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SkyWalking 是观察性分析平台和应用性能管理系统。提供分布式追踪、服务网格遥测分析、度量聚合和可视化一体化解决方案。
特性：
- 多种监控手段，语言探针和service mesh
- 多语言自动探针，Java，.NET Core和Node.JS
- 轻量高效，不需要大数据
- 模块化，UI、存储、集群管理多种机制可选
- 支持告警
- 优秀的可视化方案
Skywalking 技术架构
整个系统分为三部分：
- agent：采集tracing（调用链数据）和metric（指标）信息并上报
- OAP：收集tracing和metric信息通过analysis core模块将数据放入持久化容器中（ES，H2（内存数据库），mysql等等），并进行二次统计和监控告警
- webapp：前后端分离，前端负责呈现，并将查询请求封装为graphQL提交给后端，后端通过ribbon做负载均衡转发给OAP集群，再将查询结果渲染展示
Skywalking也提供了其他的一些特性：
- 配置重载：支持通过jvm参数覆写默认配置，支持动态配置管理
- 集群管理：这个主要体现在OAP，通过集群部署分担数据上报的流量压力和二次计算的计算压力，同时集群也可以通过配置切换角色，分别面向数据采集（collector）和计算（aggregator，alarm），需要注意的是agent目前不支持多collector负载均衡，而是随机从集群中选择一个实例进行数据上报
- 支持k8s和mesh
- 支持数据容器的扩展，例如官方主推是ES，通过扩展接口，也可以实现插件去- - 支持其他的数据容器
- 支持数据上报receiver的扩展，例如目前主要是支持gRPC接受agent的上报，但是也可以实现插件支持其他类型的数据上报（官方默认实现了对Zipkin，telemetry和envoy的支持）
- 支持客户端采样和服务端采样，不过服务端采样最有意义
- 官方制定了一个数据查询脚本规范：OAL（Observability Analysis Language），语法类似Linq，以简化数据查询扩展的工作量
- 支持监控预警，通过OAL获取数据指标和阈值进行对比来触发告警，支持webhook扩展告警方式，支持统计周期的自定义，以及告警静默防止重复告警
数据容器
由于Skywalking并没有自己定制的数据容器或者使用多种数据容器增加复杂度，而是主要使用ElasticSearch（当然开源的基本上都是这样来保持简洁，例如Pinpoint也只使用了HBase），所以数据容器的特性以及自己数据结构基本上就限制了业务的上限，以ES为例：
- ES查询功能异常强大，在数据筛选方面碾压其他所有容器，在数据筛选潜力巨大（Skywalking默认的查询维度就比使用HBase的Pinpoint强很多）
- 支持sharding分片和replicas数据备份，在高可用/高性能/大数据支持都非常好
- 支持批量插入，高并发下的插入性能大大增强
- 数据密度低，源于ES会提前构建大量的索引来优化搜索查询，这是查询功能强大和性能好的代价，但是链路跟踪往往有非常多的上下文需要记录，所以Skywalking把这些上下文二进制化然后通过Base64编码放入data_binary字段并且将字段标记为not_analyzed来避免进行预处理建立查询索引
总体来说，Skywalking尽量使用ES在大数据和查询方面的优势，同时尽量减少ES数据密度低的劣势带来的影响，从目前来看，ES在调用链跟踪方面是不二的数据容器，而在数据指标方面，ES也能中规中矩的完成业务，虽然和时序数据库相比要弱一些，但在PB级以下的数据支持也不会有太大问题。
数据结构
如果说数据容器决定了上限，那么数据结构则决定了实际到达的高度。Skywalking的数据结构主要为：
数据维度（ES索引为skywalking_*_inventory)
- service：服务
- instance：实例
- endpoint：接口
- network_adress：外部依赖
数据内容
原始数据
- 调用链跟踪数据（调用链的trace信息，ES索引为skywalking_segment，Skywalking主要的数据消耗都在这里）
- 指标（主要是jvm或者envoy的运行时指标，例如ES索引skywalking_instance_jvm_cpu）
二次统计指标
- 指标（按维度/时间二次统计出来的例如pxx、sla等指标，例如ES索引skywalking_database_access_p75_month）
- 数据库慢查询记录（数据库索引：skywalking_top_n_database_statement）
- 关联关系（维度/指标之间的关联关系，ES索引为skywalking_relation)
特别记录
- 告警信息（ES索引为skywalking_alarm_record）
- 并发控制（ES索引为skywalking_register_lock）
其中数量占比最大的就是调用链跟踪数据和各种指标，而这些数据均可以通过OAP设置过期时间，以降低历史数据的对磁盘占用和查询效率的影响。
调用链跟踪数据
作为Skywalking的核心数据，调用链跟踪数据（skywalking_segment）基本上奠定了整个系统的基础，而如果要详细的了解调用链跟踪的话，就不得不提到openTracing。
openTracing基本上是目前开源调用链跟踪系统的一个事实标准，它制定了调用链跟踪的基本流程和基本的数据结构，同时也提供了各个语言的实现。如果用一张图来表现openTracing，则是如下：
其中：
- SpanContext：一个类似于MDC（Slfj)或者ThreadLocal的组件，负责整个调用链数据采集过程中的上下文保持和传递
Trace：一次调用的完整记录
Span：一次调用中的某个节点/步骤，类似于一层堆栈信息，Trace是由多个Span组成，Span和Span之间也有父子或者并列的关系来标志这个节点/步骤在整个调用中的位置
- Tag：节点/步骤中的关键信息
- Log：节点/步骤中的详细记录，例如异常时的异常堆栈
- Baggage：和SpanContext一样并不属于数据结构而是一种机制，主要用于跨Span或者跨实例的上下文传递，Baggage的数据更多是用于运行时，而不会进行持久化
以一个Trace为例：
首先是外部请求调用A，然后A依次同步调用了B和C，而B被调用时会去同步调用D，C被调用的时候会依次同步调用E和F，F被调用的时候会通过异步调用G，G则会异步调用H，最终完成一次调用。
上图是通过Span之间的依赖关系来表现一个Trace，而在时间线上，则可以有如下的表达：
当然，如果是同步调用的话，父Span的时间占用是包括子Span的时间消耗的。
而落地到Skywalking中，我们以一条skywalking_segment的记录为例：
{
"trace_id": "52.70.15530767312125341",
"endpoint_name": "Mysql/JDBI/Connection/commit",
"latency": 0,
"end_time": 1553076731212,
"endpoint_id": 96142,
"service_instance_id": 52,
"version": 2,
"start_time": 1553076731212,
"data_binary": "CgwKCjRGnPvp5eikyxsSXhD///////////8BGMz62NSZLSDM+tjUmS0wju8FQChQAVgBYCF6DgoHZGIudHlwZRIDc3FsehcKC2RiLmluc3RhbmNlEghyaXNrZGF0YXoOCgxkYi5zdGF0ZW1lbnQYAiA0",
"service_id": 2,
"time_bucket": 20190320181211,
"is_error": 0,
"segment_id": "52.70.15530767312125340"
}
AI 代码解读
其中：
- trace_id：本次调用的唯一id，通过snowflake模式生成
- endpoint_name：被调用的接口
- latency：耗时
- end_time：结束时间戳
- endpoint_id：被调用的接口的唯一id
- service_instance_id：被调用的实例的唯一id
- version：本数据结构的版本号
- start_time：开始时间戳
- data_binary：里面保存了本次调用的所有Span的数据，序列化并用Base64编码，不会进行分析和用于查询
- service_id：服务的唯一id
- time_bucket：调用所处的时段
- is_error：是否失败
- segment_id：数据本身的唯一id，类似于主键，通过snowflake模式生成
这里可以看到，目前Skywalking虽然相较于Pinpoint来说查询的维度要多一些，但是也很有限，而且除了endPoint，并没有和业务有关联的字段，只能通过时间/服务/实例/接口/成功标志/耗时来进行非业务相关的查询，如果后续要增强业务相关的搜索查询的话，应该还需要增加一些用于保存动态内容（如messageId，orderId等业务关键字）的字段用于快速定位
指标
指标数据相对于Tracing则要简单得多了，一般来说就是指标标志、时间戳、指标值，而Skywalking中的指标有两种：一种是采集的原始指标值，例如jvm的各种运行时指标（例如cpu消耗、内存结构、GC信息等）；一种是各种二次统计指标（例如tp性能指标、SLA等，当然也有为了便于查询的更高时间维度的指标，例如基于分钟、小时、天、周、月）
例如以下是索引skywalking_endpoint_cpm_hour中的一条记录，用于标志一个小时内某个接口的cpm指标：
{
"total": 8900,
"service_id": 5,
"time_bucket": 2019031816,
"service_instance_id": 5,
"entity_id": "7",
"value": 148
}
AI 代码解读
各个字段的释义如下：
- total：一分钟内的调用总量
- service_id：所属服务的唯一id
- time_bucket：统计的时段
- service_instance_id：所属实例的唯一id
- entity_id：接口（endpoint）的唯一id
- value：cpm的指标值（cpm=call per minute，即total/60）
agent
agent（apm-sniffer）是Skywalking的Java探针实现，主要负责：
- 采集应用实例的jvm指标
- 通过切向编程进行数据埋点，采集调用链数据
- 通过RPC将采集的数据上报
当然，agent还实现了客户端采样，不过在APM监控系统里进行客户端数据采样都是没有灵魂的，所以这里就不再赘述了。
首先，agent通过 org.apache.skywalking.apm.agent.core.boot.BootService 实现了整体的插件化，agent启动会加载所有的BootService实现，并通过 ServiceManager 来管理这些插件的生命周期，采集jvm指标、gRPC连接管理、调用链数据维护、数据上报OAP这些服务均是通过这种方式扩展。
然后，agent还通过bytebuddy以javaagent的模式，通过字节码增强的机制来构造AOP环境，再提供PluginDefine的规范方便探针的开发，最终实现非侵入性的数据埋点，采集调用链数据。
OAP
同agent类似，OAP作为Skywalking最核心的模块，也实现了自己的扩展机制，不过在这里叫做Module，具体可以参考library-module，在module的机制下，Skywalking实现了自己必须核心组件：
- core：整个OAP核心业务（remoting、cluster、storage、analysis、query、alarm）的规范和接口
- cluster：集群管理的具体实现
- storage：数据容器的具体实现
- query：为前端提供的查询接口的具体实现
- receiver：接收探针上报数据的接收器的具体实现
- alarm：监控告警的具体实现
以及一个可选组件：
- telemetry：用于监控OAP自身的健康状况
而前面提到的OAP的高扩展性则体现在核心业务的规范均定义在了core中，如果有需要自己扩展的，只需要自己单独做自己的实现，而不需要做侵入式的改动，最典型的示例则是官方支持的storage，不仅支持单机demo的内存数据库H2和经典的ES，连目前开源的Tidb都可以接入。
安装
- 下载最新的安装包
- 解压，并进入bin目录执行
startup.sh启动 - 访问
http://localhost:8080/即可看到面板 启动服务
添加如下VM 参数：AI 代码解读
-javaagent:${agent_home}/agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=${service_name}
AI 代码解读
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