https://github.com/hepyu/k8s-app-config/tree/master/helm/min-cluster-allinone/skywalking-min
OpenResty是一个基于 Nginx 与 Lua 的高性能 Web 平台，其内部集成了大量精良的 Lua 库、第三方模块以及大多数的依赖项。用于方便地搭建能够处理超高并发、扩展性极高的动态 Web 应用、Web 服务和动态网关。
skywalking作为APM的一项必不可少的技能。那么为什么它要和性能优化扯上关系呢？因为只有我们分析性能不是凭空猜测的，通过skywalking就能为性能优化提供依据。
skywalking又是一个优秀的国产开源框架，2015年由个人吴晟（华为开发者）开源 ， 2017年加入Apache孵化器。
微服务框架落地后，分布式部署架构带来的问题就会迅速凸显出来。服务之间的相互调用过程中，如果业务出现错误或者异常，如何快速定位问题？如何跟踪业务调用链路？如何分析解决业务瓶颈？...本文我们来看看如何解决以上问题。
当企业应用进入分布式微服务时代，应用服务依赖会越来越多，skywalking可以很好的解决服务调用链路追踪的问题，而且基于java探针技术，基本对应用零侵入零耦合。
2019 年 4 月 ，Apache 软件基金会宣布 Apache SkyWalking （以下简称“ SkyWalking ”）毕业，成为 Apache 顶级项目。2021年 3 月，Apache SkyWalking 创始人吴晟成功当选 Apache 软件基金会董事，成为 Apache 董事团队中的首位中国人。目前，已有超过 100 家公司公开宣布在使用 SkyWalking，来自于数百家公司的超过 550 位源码贡献者活跃于 SkyWalking 社区。 12月，腾源会荣幸地邀请了吴晟加入成为腾
skywalking 是一个优秀的国产开源框架，2015年由个人吴晟（华为开发者）开源 ，2017年加入 apache 孵化器。
随着微服务架构的流行,系统的复杂性与运维难度大大增加。如何实时监控系统的运行状态,快速定位性能瓶颈,已成为一个不可回避的问题。SkyWalking正是在这样的背景下诞生的一个全新的开源APM(Application Performance Management)系统。本文将详细介绍SkyWalking的技术原理、应用场景、快速入门等,以帮助读者全面了解这个强大的分布式跟踪、应用监控平台。
SkyWalking架构的基本设计原则包括易于维护、可控和流式处理。 为了实现这些目标，SkyWalking后端采用以下设计。
SkyWalking是一个可观测性分析平台和应用性能管理系统，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，并支持多种开发语言。
比如说我们会去做一个服务的 TBS 的正确率、成功率、流量等，这是我们常见的针对单个指标或者某一个数据库的，这就是 Metrics 单指标分析。
用户原先应用已经接入skywalking，需要再接入数列的LinkAgent时启动会抛java.lang.UnsupportedOperationException，导致应用启动失败。
【1】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。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。
大家好！我是"无敌码农"，最近几个月因为各方面原因公众号没有及时更新，在这里给持续关注本公众号的朋友们表示歉意！2021年我将调整好心态持续给大家输出有价值的技术干货。在接下来的一段时间我所撰写的技术内容将偏向于“云原生”技术相关的内容，主要会涉及Devops、Kubernetes、Service Mesh等内容。而之所以偏向于写这些内容，一方面是自己的兴趣，另一方面也是最近几年以Kubernetes为基础设施的“云原生”技术体系已经成为主流，作为一名研发人员如果只专注于业务代码的研发，而对程序运行的基础环境、架构体系缺乏足够的认识和了解，也是不利于成长和进阶的！
Tracing 是在上世纪 90 年代就已出现的技术，但真正让该领域流行起来的还是源于 Google 的一篇 Dapper 论文。分布式追踪系统发展很快，种类繁多，但无论哪种组件，其核心步骤一般有 3 步：代码埋点、数据存储和查询展示，如下图所示为链路追踪组件的组成。
skywalking是什么？为什么要给你的应用加上skywalking 在介绍skywalking之前，我们先来了解一个东西，那就是APM（Application Performance Management）系统。 一、什么是APM系统 APM (Application Performance Management) 即应用性能管理系统，是对企业系统即时监控以实现 对应用程序性能管理和故障管理的系统化的解决方案。应用性能管理，主要指对企业的关键业务应用进 行监测、优化，提高企业应用的可靠性和质量，保证用
1. APM系统 ---- 1.1. APM系统概述 APM (Application Performance Management) 即应用性能管理系统，是对企业系统即时监控以实现对应用程序性能管理和故障管理的系统化的解决方案。应用性能管理，主要指对企业的关键业务应用进行监测、优化，提高企业应用的可靠性和质量，保证用户得到良好的服务，降低 IT 总拥有成本。 APM系统是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。 1.2. 分布式链路追踪 随着分布式系统和微
引言：最近在调研与选型分布式调用链监控组件。选了主要的三种APM组件进行了实践与比较。本来打算一篇文章写完的，篇幅太长，所以分了两篇。本文主要讲下链路traceing的基本概念和几种APM组件的实践，实践部分也没给出特别详细的步骤，因为本文重点不在具体的步骤。第二篇将会讲下几种APM选型的比较与性能测试。 1. 问题背景 微服务架构下，服务按照不同的维度进行拆分，一次请求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
SkyWalking是一款广受欢迎的国产APM（Application Performance
在之前的案例中，我们每次部署应用都需要复制一份agent，修改其中的服务名称，这样显得非常麻 烦。可以使用Skywalking提供的配置覆盖功能通过启动命令动态指定服务名，这样agent只需要部署一 份即可。Skywalking支持的几种配置方式：
随着微服务架构的流行，一次请求往往需要涉及到多个服务，因此服务性能监控和排查就变得更复杂：
skywalking是一款开源的应用性能监控系统，包括指标监控，分布式追踪，分布式系统性能诊断
SkyWalking 是一个APM（应用程序性能监视器）系统，专门为微服务，云原生和基于容器（Docker，Kubernetes，Mesos）的体系结构而设计。 SkyWalking的功能包括对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:
SkyWalking 在逻辑上分为四部分：探针、平台后端、存储和用户界面。其架构图如下：
SkyWalking 是一个开源可观察性平台，用于收集、分析、聚合和可视化来自服务和云原生基础设施的数据。支持分布式追踪、性能指标分析、应用和服务依赖分析等；它是一种现代 APM，专为云原生、基于容器的分布式系统而设计。
## 前言 什么是APM?全称:Application Performance Management 可以参考这里: 现代APM体系，基本都是参考Google的Dapper（大规模分布式系统的跟踪系统
3全链路监控：SkyWalking 现在微服务架构越来越风行，随之而来全链路监控（APM：Application Performance Management）工具在性能测试分析软件中得到了越来越多的普及。全链路监控工具是一种应用性能监控工具，通过汇聚业务系统各处理环节的实时数据，分析业务系统各事务处理的交易路径和处理时间，实现对应用的全链路性能监测。目前主流的APM工具，基本都是参考了Google的Dapper（大规模分布式系统的跟踪系统）体系，通过跟踪业务请求的处理过程，完成对应用系统在前后端处理、服务端调用的性能消耗跟踪，提供可视化的界面来展示对跟踪数据的分析。 现在比较流行的全链路工具有韩国出品的Pinpoint、中国吴晟出品的SkyWalking、Twitter出品的Zipkin以及美团和携程出品的CAT，这一节我们来介绍SkyWalking。 图26为SkyWalking架构图。
引言：最近在调研与选型分布式调用链监控组件。选了主要的三种APM组件进行了实践与比较。本来打算一篇文章写完的，篇幅太长，打算分两篇。本文主要讲下链路traceing的基本概念和几种APM组件的实践，实践部分也没给出特别详细的步骤，因为本文重点不在具体的步骤。第二篇将会讲下几种APM选型的比较与性能测试。
Skywalking3.2.6是很老的版本了，18年8月左右的最新stable版本，进行总结纯粹出于方法论和过程论的总结，以及历史沉淀。
本文主要分享 SkyWalking Collector Cache Module，缓存组件。该组件用于缓存 Application 、Instance 、ServiceName 等常用且不变的数据，以提升性能。
摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/SkyWalking/collector-client-component/ 「芋道源码」欢迎转载，保留摘要，谢谢！
Linux下安装 SkyWalking 分布式追踪系统 1、SkyWalking简介 1.1 SkyWalking介绍 SkyWalking项目是由华为大牛吴晟开源的个人项目，目前已经加入Apache孵化器。 SkyWalking项目的核心目标是针对微服务、Cloud Native、容器化架构提供应用性能监控和分布式调用链追踪功能，目前链路追踪和监控应用支持的组件包括主流框架和容器，如dubbo、motan、spring boot、spring cloud等。 Skywalking分布式系统的应用程序
本章节通过 Docker 方式部署一套 skywalking 非入侵的全链路监控系统，并在对应的测试工程中通过 skywalking-agent 字节码增强组件，采集系统运行时的各项信息到 skywalking-ui 监控平台观察数据。
SkyWalking 支持多种来源和多种格式的 traces / metrics 数据，包括：
在分布式架构、微服务以及k8s生态相关技术环境下，对应用的请求链路进行追踪（也叫做APM，Application Performance Management）是非常有必要的，链路追踪简单来说就是将应用从流量到达前端开始，一直到最后端的数据库核心，中间经过的每一层请求链路的完整行为都记录下来，而且通过可视化的形式实现链路信息查询、依赖关系、性能分析、拓扑展示等等，利用链路追踪系统可以很好的帮我们定位问题，这是常规监控手段实现起来比较困难的
由于探针和 Skywalking OAP 存在注册的机制，如果清理了 Skywalking 所使用的 Elasticsearch 的数据，需要重新启动探针，让探针重新向 OAP 注册。重启探针是为了清理探针中自己缓存的元数据(ServiceId、ServiceInstanceId 等等)。
微服务架构已经是一个很通用的系统架构，常见的技术栈如下图所示，这张架构图基本涵括了当前微服务体系下的各种技术栈，可能不同的技术栈有不同的开源实现。
这应该是目前最优秀的两款开源APM产品了，而且两款产品都通过字节码注入的方式，实现了对代码完全无任何侵入，他们的对比信息如下：
此文档主要说明Maven的基础使用方式，以及在使用过程过程中需要遵守哪些默认的准则。我们工作中会经常写maven的配置，但是很多maven使用细节你可能并不知道，但你掌握后使用maven会更加上手。
在详细服务端测试之SkyWalking搭建了说明了SkyWalking环境的搭建，现在详细的演示下SpringBoot整合SkyWalking的过程。前提是SkyWalking的服务是启动的。创建SpringBoot的工程后，需要特别说明的是SkyWalking占用的端口是8080，而SpringBoot占用的默认也是8080，所以需要在配置文件application.yaml文件指定端口号，比如8081，配置文件的内容具体如下：
安装Skywalking可以采用H2存储数据或者ElasticSearch存储，这里采用ElasticSearch存储，采用OAP处理数据，并基于Skywalking UI展示数据。因为安装ElasticSearch的要求比较高建议内存在2G以上
随着应用的增多，各个应用之间的调用关系也错综复杂，在多应用之间排查问题的代价也越来越高，任何一个系统的异常都有可能影响到其他系统，为了快速定位问题和发现问题，我们需要将所有应用的调用链进行可视化，以一个直观的方式展示系统之间的调用关系以及各个接口的响应时间。
Skywalking有多种使用方式，目前最流行(也是最强大)的使用方式是基于Java agent的。
火山引擎公司的Application Performance Monitoring - Distributed Tracing（应用性能监控全链路版）以非法方式重新发行了Apache SkyWalking。它们未遵循Apache 2.0许可证的要求。 Apache SkyWalking是一款用于分布式系统的开源APM，它也是Apache软件基金会的顶级项目。 1月28日，Apache SkyWalking接到了其中一位提交者以匿名方式举报火山引擎违反许可证的报告。火山引擎有一项云服务，名为Applicat
SkyWalking是一个开源的可观测分析平台(Observability Analysis Platform), 用于从服务和云原生基础设施收集, 分析, 聚合及可视化数据。SkyWalking 提供了一种简便的方式来清晰地观测分布式系统, 甚至横跨多个云平台。SkyWalking 更是一个现代化的应用程序性能监控(Application Performance Monitoring)系统, 尤其专为云原生、基于容器的分布式系统设计。
上了 springboot 微服务框架后会有很多微服务，每次都到单个微服务自己的日志海洋里去找需要很大经理， 日志跟踪就会成为一个麻烦。我们尝试来寻找一个简化方案
Docker 启动用户要是 elasticsearch 单机要配置discovery.type=single-node 开启集群内访问9200
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