skywalking-6.6.0/apm-sniffer/apm-sdk-plugin/kafka-plugin/src/main/resources/skywalking-plugin.def
Protobuf是谷歌开源的一种平台无关、语言无关、可扩展且轻便高效的序列化数据结构的协议,可以用于网络通信和数据存储。
2、为什么需要:对于单体应用,我们可以很容易地监控和分析它的性能。对于微服务,编程语言不同、服务器数量庞大、可能跨多个服务/区域,那么面对复杂的请求调用链路,就会有一系列问题,只有全链路监控才能处理,例如:
**SkyWalking** 是一个开源 **APM** 系统,包括针对 **Cloud Native** 体系结构中的分布式系统的监视、跟踪、诊断功能。核心功能如下:
1. 环境准备 1.1. 用于搭建 SkyWalking 的三台服务器 1.1.1. 服务器 10.1.62.78 10.1.62.79 10.1.62.80 1.1.2. 需要端口 11800(gRPC 数据收集和内网节点间通信) 12800(SkyWalking UI 查询和 HTTP 数据收集) 8080(SkyWalking UI 端口) 1.1.3. 需要 JDK 1.1.4. 创建 SkyWalking 用户 三台都要执行 useradd skywalking passwd skywalking
Skywalking 的 Java 嗅探器支持的组件类型定义在文件: /apm-protocol/apm-network/src/main/java/org/apache/skywalking/apm/network/trace/component/ComponentsDefine.java 如果不设置,则页面显示组件为:Unknown。 取值 对应类型 1 Tomcat 2 HttpClient 3 Dubbo 8 Motan 10 Resin 11 Feign 12 OKHttp 13 S
本文主要分享 SkyWalking Collector Remote 远程通信服务。该服务用于 Collector 集群内部通信。
服务从单体应用升级到微服务的时候,整个请求的链路会变多,当发生异常、或遇到接口性能瓶颈时。很难将具体的异常日志和具体的请求关联起来,也很难直接定位是哪个调用环节存在性能瓶颈。这个时候就需要一个分布式链路追踪系统来串联调用链,快速定位问题。
在官方的demo中提供了docker镜像启动和jar包启动,但如果要做个性化开发的话必须通过自建项目然后引入zipkin server依赖进行启动。 前面两种启动方式官网都有详细的教程,这里就不介绍了。下面主要介绍一下自建项目引入zipkin server依赖启动的方式。
SkyWalking 是一个开源 APM 系统,包括针对 Cloud Native 体系结构中的分布式系统的监视,跟踪,诊断功能。核心功能如下:
Failed to send SASL handshake xxx.xxx.xxx.xxx:port: tls: failed to verify certificate: x509: certificate relies on legacy Common Name field, use SANs instead
导语 由腾讯云腾源会和 Apache SkyWalking 社区联合举办的 SkyWalkingDay 线下Meetup活动将于6月26日在北京举行,现场不仅有技术大咖带来满满的技术干货,还有Aripods Pro、腾讯公仔、贴纸等精美礼品,小伙伴们快来报名参加吧! 活动背景 在云原生时代,微服务、容器化、serverless等技术从根本上改变了应用的开发、运维方式。在提升效率的同时,也带来了更复杂的服务关系,如何快速定位问题,提供清晰的链路分析,使得可观测解决方案成为云原生架构下非常重要
这些内容的前提是最好有一些 OpenTelemetry 的背景知识,看起来就不会那么枯燥,为此这篇文章就来做一个入门科普,方便一些对 OpenTelemetry 不是那么熟的朋友快速掌握一些 OpenTelemetry 的基本概念。
本文主要分享【第二部分】 SkyWalking Agent 发送 Trace 数据。
作者 |王娟 中国移动通信集团江苏有限公司(后文统一简称为江苏移动)是省内规模最大的通信运营商,公司计费用户数近 2 亿,日均话单量超 200 亿。其业务支撑系统包含话单计费、账务处理、服务开通等多个业务场景。 近期,江苏移动引入 Apache Pulsar 等流原生新技术,结合云原生技术体系,完成了基于流云一体化架构的新一代业务支撑系统全面升级,实现了支撑系统在云原生时代新的演进。面对 5G+ 时代的新挑战,新一代业务支撑系统打造了全新支撑架构,通过跨系统间的资源融合、能力融智、数据融通,实现规模化、敏
应用架构是一个系统的高级结构。它是关于系统的一系列决策,包括系统的组成部分、这些部分之间的交互,以及对这些部分的引导性指南。这些决策通常是由企业的IT团队和关键干系人员共同作出的。
经过调研,我们发现 SkyWalking 这一款用于微服务(Docker, Kubernetes, Mesos)框架下的分布式应用行为监控工具刚好能满足我们的需求。
SkyWalking是一个分布式系统的应用程序性能监视(APM)工具,专为微服务、云原生架构和基于容器(K8s)架构而设计。当前版本具备了全路径跟踪、指标采集、日志记录等功能,并对多种编程语言及平台(Java/C/C++/Go/Rust/Node/PHP等)提了采集代理(agent),并对service mesh(stio + Envoy )提供支持。
Nmon是一款计算机性能系统监控工具,因为它免费,体积小,安装简单,耗费资源低,广泛应用于AIX和Linux系统。
先帝创业未半而中道崩殂,今监控天下三分。如下图所示,监控的天下被划分为基于 Tracing(调用链)监控、基于Metrics(指标)监控、基于Logging(日志) 的监控。
在业务高速增长的情况下,数据库往往成为整个业务系统的瓶颈,数据库中间件的出现就是为了解决数据库瓶颈而产生的一种中间层产品。
自2006年以来,曾就职于SonyEricsson、SAP等多家公司,历任软件开发工程师,数据开发工程师,解决方案架构师
最近有朋友问到我基于K8s & Spring Cloud的PaaS云平台的相关问题,正好之前在卓望数码 时专门做这个的。考虑到技术选型本身并不涉及业务,也不涉及商业机密,索性整理一下,分享出来。
Eureka(Netflix),Consul,Nacos,Etcd,Zookeeper
了解xjjdog的都知道,在微服务trace方面,我在两家公司实施了uber的jaeger。但是,jaeger虽然可以搜集调用链信息并查询,但统计图表相对欠缺,尤其对于服务间调用关系部分,不够直观。
Skywalking 通过 java agent 的方式为 java 应用带来无侵入的分布式链路采集。
2020年新版,对部分组件的描述进行了更新。19年文章参见 这里 。如果你在做选型方面的工作,或者想了解一些现在正在流行的技术,那么这篇文章正好适合你。有什么疑问,可以加我好友 (微信号:xjjdog0),进群讨论。
发这篇文章的起因是看到知乎有个类似的问题,然后感觉高赞的回答不是很让人满意,获得这么高的点赞也是让我很迷。
互联网技术普及过程中,数据的监控对每个公司都很重要。近些年,随着一些优秀监控工具(比如Zabbix、Graphite、Prometheus)的成熟,每个公司都会搭建自己的监控体系,来分析整体业务流量和应对异常报警。但随着系统复杂性的提高,微服务的成熟,监控又有了新的问题需要解决,如上下文的链路关系、跨系统的故障定位等相关问题。
在各大厂分布式链路跟踪系统架构对比 中已经介绍了几大框架的对比,如果想用免费的可以用zipkin和pinpoint还有一个忘了介绍:SkyWalking,具体介绍可参考:https://github.com/apache/incubator-skywalking/blob/master/README_ZH.md 由于追踪的要求是Net平台和Java平台都要支持,对于java平台各组件都是天生的支持的,但对于net的支持找了些开源组件,发现Pinpoint和SkyWalking给出的Demo都是基于N
随着瓜子业务的不断发展,系统规模在逐渐扩大,目前在瓜子的私有云上已经运行着数百个 Apache Dubbo ( 下文简称 Dubbo )应用,上千个 Dubbo 实例。瓜子各部门业务迅速发展,版本没有来得及统一,各个部门都有自己的用法。随着第二机房的建设,Dubbo 版本统一的需求变得越发迫切。几个月前,公司发生了一次与 Dubbo 相关的生产事故,成为了公司 基于社区 Dubbo 2.7.3 版本升级的诱因。
很多次去面试,有经验的面试官都会问一个问题,你是怎么去定位日常遇到的问题?平常跟同行分享自己遇到的问题,事后他会问我,这种看起来毫无头绪的问题,你是怎么去定位解决的?
本文分别从性能、架构和功能方面比较 Pulsar 和 Kafka 的区别,并且介绍 Pulsar 的用例、支持与社区等。
注:虚线部分为对 cobar 中间件的改造,业务调用是无感知的如图示,主要步骤如上图所示
在刚结束的 2020 年,国内先后有超过 11 家开源软件领域企业获得了新一轮的资本助力,融资纪录创下近年来开源赛道最高。开源的热潮,已然兴起。然而,当越来越多的资本、企业等产业界人士开始越来越关注开源之时,一些隐藏在开源光鲜外衣背面的阴暗,也随之而来。
最近几个月,我们在公司开发了 APM 系统,借这个契机,给大家分享一下。当然,我不是来介绍项目的,而是借我们的项目给大家介绍 APM 系统相关内容。
去年在一篇文章中看到:工作后的学习,可以从两个方面着力——大的理论和底层的基础,对于中间的知识点可以放宽一点。可能是我对此理解得不对,按照这个思路,我调整了自己的学习方向:
之前几篇文章,我们着重介绍了在对 SkyWalking 进行二次开发之前的环境搭建问题,因此本篇文章将基于 SkyWalking-8.1.0 版本,以开发 webflux-webclent 插件为例,分享一下对 SkyWalking 插件开发以及贡献 PR 的过程(PR 地址),以期能为大家了解 SkyWalking java agent 插件的开发有所帮助。
随着微服务架构的流行,服务按照不同的维度进行拆分,一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心。因此,就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具,以便发生故障的时候,能够快速定位和解决问题。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
那你就错了,我们这里说的中间件,并不一定是那些如dubbo之类很牛逼的开源组件,而是,你们公司内部自己使用的公共组件。
昨天博主写了《windows环境下flink入门demo实例》实现了官方提供的最简单的单词计数功能,今天升级下,将数据源从socket流换成生产级的消息队列kafka来完成一样的单词计数功能。本文实现的重点主要有两个部分,一是kafka环境的搭建,二是如何使用官方提供的flink-connector-kafka_2.12来消费kafka消息,其他的逻辑部分和上文类似。
美团官方关于对动态线程池框架的唯一产出,来自于大家基本上看过或者有印象的一篇博客。
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