【分布式链路追踪】Skywalking分布式链路追踪基于Docker安装与使用

1. 服务监控三要素 ^[1]

服务监控需要满足的三要素分别如下：

日志监控
指标监控
请求链路追踪

服务监控只要能满足这三个要素，基本就能实现我们想要的监控效果。

1.1.主流APM系统 ^[1:1]

APM 系统（Application Performance Management，即应用性能管理）是对企业的应用系统进行实时监控，实现对应用性能管理和故障定位的系统化解决方案，在运维中常用。

CAT（开源）： 由国内美团点评开源的，基于 Java 语言开发，目前提供 Java、C/C++、Node.js、Python、Go 等语言的客户端，监控数据会全量统计。国内很多公司在用，例如美团点评、携程、拼多多等。CAT 需要开发人员手动在应用程序中埋点，对代码侵入性比较强。
Zipkin（开源）： 由 Twitter 公司开发并开源，Java 语言实现。侵入性相对于 CAT 要低一点，需要对web.xml 等相关配置文件进行修改，但依然对系统有一定的侵入性。Zipkin 可以轻松与 Spring Cloud 进行集成，也是 Spring Cloud 推荐的 APM 系统。
Pinpoint（开源）： 韩国团队开源的 APM 产品，运用了字节码增强技术，只需要在启动时添加启动参数即可实现 APM 功能，对代码无侵入。目前支持 Java 和 PHP 语言，底层采用 HBase 来存储数据，探针收集的数据粒度非常细，但性能损耗较大，因其出现的时间较长，完成度也很高，文档也较为丰富，应用的公司较多。
SkyWalking（开源）： 国人开源的产品，2019 年 4 月 17 日 SkyWalking 从 Apache 基金会的孵化器毕业成为顶级项目。目前 SkyWalking 支持 Java、.Net、Node.js 等探针，数据存储支持MySQL、ElasticSearch等。
还有很多不开源的 APM 系统，例如，淘宝鹰眼、Google Dapper 等等。

2. SkyWalking ^[2]

SkyWalking 是分布式系统的应用程序性能监视工具，专为微服务、云原生架构和基于容器（Docker、K8s、Mesos）架构而设计。

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

2.1 功能列表

多种监控手段。可以通过语言探针和 service mesh 获得监控是数据。
多个语言自动探针。包括 Java，.NET Core 和 Node.JS。
轻量高效。无需大数据平台，和大量的服务器资源。
模块化。UI、存储、集群管理都有多种机制可选。
支持告警。
优秀的可视化解决方案。

2.2 整体架构

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整个架构，分成上、下、左、右四部分：

上部分 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。
下部分 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。
右部分 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。
左部分 SkyWalking UI ：负责提供控台，查看链路等等。

2.3 搭建SkyWalking 单机环境

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第一步，搭建一个 Elasticsearch 服务。
第二步，下载 SkyWalking 软件包。
第三步，搭建一个 SkyWalking OAP 服务。
第四步，启动一个 Spring Boot 应用，并配置 SkyWalking Agent。
第五步，搭建一个 SkyWalking UI 服务。

环境说明

操作系统：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

下载镜像

 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

说明：Skywalking 8.9.1是 Skywalking 8 的最后一个版本，并且修复了Log4j的JNDI注入漏洞CVE-2021-44228

下载镜像时如提示 command not found ，请先去安装docker

下载Java Agent源码包，后续在项目中会用到

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

安装Elasticsearch

先运行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

可根据自己的情况修改 ES_JAVA_OPTS 的值

创建持久化文件

 mkdir -p /home/elasticsearch/

复制容器内的文件

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

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

删除es容器

 docker rm -f es

以挂载模式运行

 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 查看启动日志，当看到下面的内容时说明启动成功

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

或者访问 http://ip:9200 时出现下面内容也说明启动成功

 {

  "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"

}

进入容器内安装ik分词器

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

Elasticsearch设置密码访问 ^[3]

进入容器

 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内容

 # 开启跨域访问 允许外部连接

http.cors.enabled: true

http.cors.allow-origin: "*"

# 开启密码验证

xpack.security.enabled: true

xpack.license.self_generated.type: basic

xpack.security.transport.ssl.enabled: true

重启ES容器后再进入容器内，执行如下命令

 ./elasticsearch-setup-passwords interactive

然后输入你想设置的密码，我这里密码设置为 yourpassword 方便后续演示

接下来就是会默认的创建6个用户，并让你设置这6个用户的密码，忽略掉用户名，这些用户权限都是相同的，设置完成以后，这时候再访问es的地址，就会提示需要授权输入账号密码访问了

安装 Skywalking OAP ^[4]

等待 elasticsearch 完全启动完后，再启动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

这里指定了ES存储数据，并输入ES授权的账户密码

安装 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

这里映射的端口为8088，防止端口冲突，也可根据你的情况设置

命令中 oap-8.9.1:oap 的 oap-8.9.1 是已运行并需要连接的容器名，oap是取的别名。后续容器内请求 http://oap/ 便会请求到 oap-8.9.1 容器内，并且别名不能有 . 的出现，防止地址解析失败

启动完成后请求 http://ip:8088/

因为懒加载机制，当有请求时才会有数据显示，当第一次访问时会没有数据

2.4 项目集成Skywalking

将上面下载到的 Java Agent 拷贝到项目能访问到的地址，增加JVM的启动参数

 -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 参数为true时会收集sql语句的占位参数

更多详细参数请参考 ^[5]

IDEA中启动项目

命令启动项目

如使用命令启动，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 启动项目 ^[6]

我们构建java运行的jdk基础镜像时，加入skywalking agent

Dockerfile:

 # FROM openjdk:8-jdk-alpine

FROM adoptopenjdk/openjdk8

VOLUME /tmp

# 其他的一些运行参数可以放这里，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

# 这里是agent的文件夹，按照自己的情况设置

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" ]

然后在Dockerfile所在目录通过docker build -t 镜像名构建好镜像即可运行

2.5 项目日志收集

logback日志收集 ^[7]

 <!-- 如果想在项目代码中获取链路TraceId，则需要引入此依赖 -->

        <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>

编写logback日志配置文件。在resources下新建一个logback-spring.xml文件，根据官网文档编写配置文件，可以写作以下两种。
两者的区别就是layout中是采用TraceIdPatternLogbackLayout还是TraceIdMDCPatternLogbackLayout，如果采用TraceIdMDCPatternLogbackLayout，需要将[%tid]改为[%X{tid}]

 <!-- class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender"是指打印到控制台 -->

    <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是什么：MDC采用Map的方式存储上下文，线程独立的，子线程会从父线程拷贝上下文 -->

    <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>

其他日志框架的引入详见官网

参考链接

全网最详细的Skywalking分布式链路追踪 ↩︎ ↩︎
SkyWalking 极简入门 ↩︎
elastic search添加密码验证、并且使用postman访问带密码的es ↩︎
基于docker部署skywalking实现全链路监控 ↩︎
Table of Agent Configuration Properties ↩︎
基于docker部署的项目如何和skywalking agent进行整合 ↩︎
skywalking指南—agent日志采集和插件 ↩︎

【分布式链路追踪】Skywalking分布式链路追踪基于Docker安装与使用

1. 服务监控三要素 ^[1]

1.1.主流APM系统 ^[1:1]

2. SkyWalking ^[2]

2.1 功能列表

2.2 整体架构

2.3 搭建SkyWalking 单机环境

环境说明

下载镜像

安装Elasticsearch

Elasticsearch设置密码访问 ^[3]

安装 Skywalking OAP ^[4]

安装 Skywalking UI

2.4 项目集成Skywalking

2.5 项目日志收集

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【分布式链路追踪】Skywalking分布式链路追踪基于Docker安装与使用

1. 服务监控三要素 [1]

1.1.主流APM系统 [1:1]

2. SkyWalking [2]

2.1 功能列表

2.2 整体架构

2.3 搭建SkyWalking 单机环境

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Elasticsearch设置密码访问 [3]

安装 Skywalking OAP [4]

安装 Skywalking UI

2.4 项目集成Skywalking

2.5 项目日志收集

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1. 服务监控三要素 ^[1]

1.1.主流APM系统 ^[1:1]

2. SkyWalking ^[2]

Elasticsearch设置密码访问 ^[3]

安装 Skywalking OAP ^[4]