专栏首页服务端技术用SkyWalking做分布式追踪和应用性能监控系统
原创

用SkyWalking做分布式追踪和应用性能监控系统

【转载请注明出处】:https://cloud.tencent.com/developer/article/1655702

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

image.png

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)
    1. service:服务
    2. instance:实例
    3. endpoint:接口
    4. network_adress:外部依赖
  • 数据内容
    1. 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)
    1. 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)
    1. 关联关系(维度/指标之间的关联关系,ES索引为skywalking*_relation*)
    2. 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:

openTracing基本结构

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:

span间的关系

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:

span的调用顺序

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"
}

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
}

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
  1. 下载最新的安装包
  2. 解压,并进入bin目录执行startup.sh启动
  3. 访问http://localhost:8080/ 即可看到面板
  4. 启动服务 添加如下VM 参数:
 -javaagent:${agent_home}/agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=${service_name}
image.png

【转载请注明出处】:https://cloud.tencent.com/developer/article/1655702

原创声明,本文系作者授权云+社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

  • MySQL binlog

    【转载请注明出处】:https://cloud.tencent.com/developer/article/1632663

    后端老鸟
  • SpringCloud 注册中心之Consul

    【转载请注明出处】:https://cloud.tencent.com/developer/article/1634688

    后端老鸟
  • 使用Nacos做为SpringCloud和Dubbo的共同注册中心

    【转载请注明出处】:https://cloud.tencent.com/developer/article/1643353

    后端老鸟
  • iOS-UITableView 之 重写 loadView 导致程序崩溃

    用户1890628
  • Angular企业级开发(10)-Smart Table插件开发

    1.Smart Table内置的分页功能 Smart Table是基于AngularJS模块特性开发出来的一款优秀的表格组件,默认就支持过滤、排序等核心功能。开...

    八哥
  • 深度学习图像识别项目(下):如何将训练好的Kreas模型布置到手机中

    今天,我们将这种经过训练的Keras模型部署到iPhone手机或者说iOS的APP中,在这里我们使用CoreML,这 是一种易于使用的Apple应用程序机器的学...

    AiTechYun
  • 利用 Promise 实现任务流的自动重试

    微信小程序不支持 HTTP 的 cookie ,其会话机制是通过开发自己维护一个 session_id 在小程序的本地存储中,每次调用 wx.request 的...

    libo1106
  • 魔鬼与天使:CD4 +效应记忆性T细胞在生命早期促进肠道发育并介导炎症

    今天分享的这篇文章2019年2月发表在期刊Immunity上,题为:Human Fetal TNF-α-Cytokine-Producing CD4+ Effe...

    生信技能树jimmy
  • Centos7 终端报Message from syslogd :kernel:unregister_netdevice

    在使用k8s集群的过程中,有些doceker容器注册网卡之后,没有及时释放。导致频繁报出日志告警。 而此时远程终端打字都比较困难,老是被打断,那么该怎么去临时...

    Devops海洋的渔夫
  • 微信小程序 登录流程规范解读

    一. 官方登录时序图 ? 二. 简单理解 这里仅按照官方推荐的规范来 0. 前置条件 一共有三端:  - 微信小程序客户端  - 第三方服务器端(自己搭建)  ...

    李文杨

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券