基于Skywalking实现全链路追踪的万字攻略(有手就能操作版)

本文将重点介绍基于Skywalking的全链路实现，包括Skywalking的整体架构和基本概念原理、Skywalking环境部署、SpringBoot和Python集成Skywalking监控实现等。

一、Skywalking基本介绍

1.Skywalking整体架构

Skywalking 8.x版本架构图

SkyWalking整体架构在逻辑上分为四部分：探针Agent、平台后端OAP、存储和UI界面。

探针Agent：负责从应用中收集链路信息，并发送给SkyWalking的OAP服务器。它会收集Tracing和Metrics数据，将数据格式化为SkyWalking适用的格式。探针安装在服务所在的服务器上，以方便数据的获取。
平台后端OAP：接收探针发送的数据，并在内存中使用分析引擎进行数据的整合运算，然后将数据存储到对应的存储介质上。OAP支持数据聚合、数据分析以及驱动数据流从探针到用户界面的流程。分析包括Skywalking原生链路跟踪和性能指标以及第三方来源，包括Istio及 Envoy telemetry、Zipkin链路跟踪格式化等。
存储：通过开放的插件化的接口存放SkyWalking数据，目前支持的存储器有Elasticsearch、MySQL、ShardingSphere、TiDB、H2等。
用户界面UI：负责提供控制台，查看链路、服务指标等。UI是一个基于接口高度定制化的Web系统，用户可以可视化查看和管理SkyWalking数据。

2.Skywalking基本概念

1）Skywalking中的核心概念

与Prometheus不同，SkyWalking的度量机制是围绕以下具有层次结构的核心概念构建的：

层（Layer）：表示计算机科学中的一个抽象框架，如 Operating System（OS_LINUX 层）、Kubernetes（k8s层）。该层将是从不同技术检测到的不同服务的所有者。
服务：表示一组或一组工作负载，它为传入请求提供相同的行为。
服务实例（Service Instance）：服务组中的单个工作负载。
端点（Endpoint）：传入请求的服务路径。
进程：操作系统进程。在某些场景下，service instance不是一个进程，比如一个 Kubernetes Pod可能包含多个进程。

2）Skywalking中的指标流

Metric名称和属性（标签）由SkyWalking OAP服务器根据数据源以及OAL和MAL配置。SkyWalking 提供了对时间序列指标进行下采样（down-sampling），并生成不同时间段数据（分钟、小时、天）的能力。SkyWalking指标流如下：

二、Skywalking原理解析

1.Skywalking中Trace实现

Skywalking中实现了OpenTracing中的Trace、Span、Tags、Logs等核心概念，不同之处是在Trace级别和Span级别之间加了一个Segment概念，用于表示一个服务实例内的Span集合。

1）Trace ID

在Skywalking中，全局ID由三个 long 类型的字段（part1、part2、part3）构成，分别记录了ServiceInstanceId、Thread ID和Context生成序列，格式如下所示：

${ServiceInstanceId}.${Thread ID}.(${时间戳} * 10000 + 线程自增序列([0, 9999]))

2） TraceSegment

在SkyWalking中，TraceSegment是一个介于Trace与Span之间的概念，它是一条Trace的一段，可以包含多个Span。在微服务架构中，一个请求基本都会涉及跨进程（以及跨线程）的操作，例如，RPC调用、通过MQ异步执行、HTTP请求远端资源等，处理一个请求就需要涉及到多个服务的多个线程。TraceSegment记录了一个请求在一个线程中的执行流程（即Trace信息）。将该请求关联的TraceSegment串联起来，就能得到该请求对应的完整Trace。

TraceSegment的核心结构如图所示，包括以下核心字段：

traceSegmentId（ID类型）：TraceSegment的全局唯一标识
refs（List<TraceSegmentRef> 类型）：它指向父TraceSegment
relatedGlobalTraces（DistributedTraceIds类型）：记录当前TraceSegment所属Trace的Trace ID。
spans（List<AbstractTracingSpan>类型）：当前TraceSegment包含的所有Span。
ignore（boolean类型）：ignore字段表示当前TraceSegment是否被忽略。

3）Context

SkyWalking中的每个TraceSegment都与一个Context上下文对象一对一绑定，Context上下文不仅记录了TraceSegment的上下文信息，还提供了管理TraceSegment生命周期、创建Span以及跨进程（跨线程）传播相关的功能。

2.Trace的收集和发送

1）Context的生成与采样

应用访问时，如果不做任何限制，每个请求都会生成一条完整的Trace。在面对海量的业务请求时会同步产生海量的Trace数据，对网络和存储都带来巨大的压力，因此几乎所有的Trace系统都支持采样功能。在Skywalking Agent中是通过SamplingService服务实现的，SamplingService的trySampling()方法递增samplingFactorHolder字段，当增加到阈值（默认值为3，可以通过agent.sample_n_per_3_secs配置进行修改）时会返回false，表示采样失，这时就会生成IgnoredTracerContext，IgnoredTracerContext是个空Context实现，不会记录Trace信息。

2）Trace的收集

当TracingContext通过stopSpan()方法关闭最后一个Span时，会调用finish()方法关闭相应的TraceSegment，与此同时，还会通知所有监听TracingContext关闭事件的监听器TracingContextListener。TraceSegmentServiceClient主要功能就是在TraceSegment结束时对其进行收集，并发送到后端的OAP集群。

3.Skywalking OAP内核架构

Skywalking OAP采用微内核架构，使用ModuleManager（组件管理器）管理多个Module（组件），一个Module可以对应多个ModuleProvider（组件服务提供者），ModuleProvider是Module底层真正的实现。

在OAP服务启动时，一个Module只能选择使用一个ModuleProvider对外提供服务。一个ModuleProvider可能支撑了一个非常复杂的大功能，在一个ModuleProvider中，可以包含多个Service，一个Service实现了一个ModuleProvider中的一部分功能，通过将多个Service进行组装集成，可以得到ModuleProvider的完整功能。

三、Skywalking环境部署

Skywalking测试demo环境如下所示，分别测试SpringBoot应用和Python程序的监控实现。

1.解压安装包，使用9.3.0版本

# tar -xzvf apache-skywalking-apm-9.3.0.tar.gz
# mv apache-skywalking-apm-bin/ /usr/local/skywalking

2.修改OAP配置文件，指定存储类型为MySQL

# vi config/application.yml
cluster:
  selector: ${SW_CLUSTER:standalone}
storage:
  selector: ${SW_STORAGE:mysql}
  mysql:
    properties:
      jdbcUrl: ${SW_JDBC_URL:"jdbc:mysql://192.168.112.121:3306/swtest?rewriteBatchedStatements=true&allowMultiQueries=true"}
      dataSource.user: ${SW_DATA_SOURCE_USER:root}
      dataSource.password: ${SW_DATA_SOURCE_PASSWORD:123456}
      dataSource.cachePrepStmts: ${SW_DATA_SOURCE_CACHE_PREP_STMTS:true}
      dataSource.prepStmtCacheSize: ${SW_DATA_SOURCE_PREP_STMT_CACHE_SQL_SIZE:250}
      dataSource.prepStmtCacheSqlLimit: ${SW_DATA_SOURCE_PREP_STMT_CACHE_SQL_LIMIT:2048}
      dataSource.useServerPrepStmts: ${SW_DATA_SOURCE_USE_SERVER_PREP_STMTS:true}
    metadataQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_MYSQL_QUERY_MAX_SIZE:5000}
    maxSizeOfBatchSql: ${SW_STORAGE_MAX_SIZE_OF_BATCH_SQL:2000}
    asyncBatchPersistentPoolSize: ${SW_STORAGE_ASYNC_BATCH_PERSISTENT_POOL_SIZE:4}

3.对Webapp进行配置

# vi webapp/application.yml
serverPort: ${SW_SERVER_PORT:-18080}
# Comma seperated list of OAP addresses.
oapServices: ${SW_OAP_ADDRESS:-http://192.168.112.121:12800}

默认使用8080端口访问，修改为18080。

4.下载MySQL连接jar并拷贝到oap-libs

#下载链接：mysql-connector-java-8.0.28.jar
https://repo1.maven.org/maven2/mysql/mysql-connector-java/8.0.28/mysql-connector-java-8.0.28.jar
# cp mysql-connector-java-8.0.28.jar /usr/local/skywalking/oap-libs/

将jar包放在oap-libs目录下即可，如果没有连接jar包，会抛如下异常：

java.lang.RuntimeException: Failed to get driver instance for jdbcUrl=jdbc:mysql://localhost:3306/swtest?rewriteBatchedStatements=true&allowMultiQueries=true

5.连接mysql创建应用库swtest

# mysql -uroot -p
mysql> create database swtest;

在mysql中创建配置文件中的应用库swtest，否则会提示报错。

com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool - 574 [main] ERROR [] - HikariPool-1 - Exception during pool initialization.java.sql.SQLSyntaxErrorException: Unknown database 'swtest'

6.启动Skywalking服务

进入bin目录执行startup.sh文件即可启动SkyWalking平台。

cd ../bin
./startup.sh

启动成功看log输出日志：

2023-11-04 16:06:18,455 - com.linecorp.armeria.common.util.SystemInfo - 237 [main] INFO  [] - hostname: tango-db01 (from /proc/sys/kernel/hostname)
2023-11-04 16:06:20,036 - com.linecorp.armeria.server.Server - 797 [armeria-boss-http-*:12800] INFO  [] - Serving HTTP at /0:0:0:0:0:0:0:0%0:12800 - http://127.0.0.1:12800/

再查看swtest库中，已经创建了很多表：

mysql> show tables;
+--------------------------------------------------------+
| Tables_in_swtest                                       |
+--------------------------------------------------------+
| alarm_record                                           |
| alarm_record_tag                                       |
| browser_app_error_rate                                 |

7.访问UI页面，端口为18080：http://192.168.112.121:18080/

四、Skywalking全链路监控实现

1.SpringBoot应用集成Skywalking监控

1）环境准备

在mysql中创建表并插入数据：

mysql> use sw_mysql;
Database changed
mysql> CREATE TABLE `sw_tb` ( 
    -> `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
    -> `username` varchar(50) DEFAULT NULL, 
    -> `password` varchar(50) DEFAULT NULL,
    -> PRIMARY KEY (`id`) 
    -> ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
    -> ;
Query OK, 0 rows affected, 2 warnings (0.03 sec)


mysql> insert into sw_mysql.sw_tb(`username`,`password`) values('张三','AAA'),('李四','BBB'),('王五','CCC');
Query OK, 3 rows affected (0.00 sec)
Records: 3  Duplicates: 0  Warnings: 0


mysql> select * from sw_mysql.sw_tb;
+----+----------+----------+
| id | username | password |
+----+----------+----------+
|  1 | 张三     | AAA      |
|  2 | 李四     | BBB      |
|  3 | 王五     | CCC      |
+----+----------+----------+
3 rows in set (0.00 sec)

2）在Eclipse中创建SpringBoot项目

在pom.xml文件中添加引入Skywalking的依赖包：

  <dependency>
            <groupId>org.apache.skywalking</groupId>
            <artifactId>apm-toolkit-trace</artifactId>
            <version>8.3.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.skywalking</groupId>
            <artifactId>apm-toolkit-log4j-2.x</artifactId>
            <version>8.3.0</version>
        </dependency>
  <dependency> <!-- 引入log4j2依赖 -->
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-log4j2</artifactId>
  </dependency>

配置trace：

使用apm-toolkit-trace输出traceid信息，并修改log4j2.xml配置日志格式。这样会将traceid信息写入日志，用于后续的日志采集和集中分析。

    <Properties>
        <!-- 格式化输出：%date表示日期，%thread表示线程名，%-5level：级别从左显示5个字符宽度 %msg：日志消息，%n是换行符 %logger{36} 表示 Logger 名字最长36个字符-->
        <!--1.文件输出格式-->
        <property name="file_pattern" value="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} [%traceId] [%thread] [%-5level]  %msg %l%n" />
        <!--2.控制台显示日志格式-->
        <!--[%traceId]：追踪id-->
        <!--[%sw_ctx]：打印为[$serviceName,$instanceName,$traceId,$traceSegmentId,$spanId]：服务名,实例名,追踪id,追踪片段id,跨度id-->
        <property name="console_pattern" value="%red{%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}} [%traceId] %green{[%thread]} %magenta{[%-5level]} %cyan{%msg} %l%n"/>
        <!--3.skyWalking收集格式-->
        <property name="skyWalking_pattern" value="%msg %l%n"/>
        <!-- 定义日志存储的路径 -->
        <property name="FILE_PATH" value="./log/spring-skywalking/" />
        <property name="FILE_NAME" value="spring-skywalking" />
    </Properties>

控制程序如下：

package com.tango.skywalking_mysql.controller;


import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.jdbc.core.BeanPropertyRowMapper;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;


import com.tango.skywalking_mysql.SkywalkingMysqlApplication;


import org.apache.logging.log4j.LogManager;  
import org.apache.logging.log4j.Logger;  


@RestController
@RequestMapping("/demo")
public class DemoController {


    private static final Logger logger = LogManager.getLogger(SkywalkingMysqlApplication.class); 
    @Autowired
    private JdbcTemplate template;


    @GetMapping("/mysql")
    public String mysql() {
      String result="";
      try {
        this.selectById(1);
        System.out.println("skywalking-test!");
        logger.info("skywalking-test!");
        result="MySQL查询正常";
      } catch(Exception e) {
        System.out.println(e);
        logger.error(e);
        result="MySQL查询异常";
      }
      
        return result;
    }


    public Object selectById(Integer id) {
        return template.queryForObject("SELECT id, username, password FROM sw_tb WHERE id = ?",new BeanPropertyRowMapper<>(Object.class), id);
    }
}

在IDE配置中添加如下选项，配置Skywalking agent和服务的地址。

-javaagent:D:\Skywalking-demo\skywalking-agent\skywalking-agent.jar
-Dskywalking.agent.service_name=skywalking-demo-service
-Dskywalking.collector.backend_service=192.168.112.121:11800

3）运行SpringBoot服务程序

运行应用后输出以下信息，表示agent启动成功。

INFO 2023-11-04 17:11:44.918 main SkyWalkingAgent : Skywalking agent begin to install transformer ... 
Starting application skywalking_mysql
[31m2023-11-04 17:11:52[m [TID: N/A] [32m[main][m [35m[INFO ][m [36mStarting application skywalking_mysql[m com.tango.skywalking_mysql.SkywalkingMysqlApplication.main(SkywalkingMysqlApplication.java:13)

同时能够查看到日志中的traceid信息：

[31m2023-11-04 17:17:43[m [TID: e6978740bf3e41bfa6a53760e2d64b8a.44.16988302617370001] [32m[http-nio-18079-exec-1][m [35m[INFO ][m [36mskywalking-test![m com.tango.skywalking_mysql.controller.DemoController.mysql(DemoController.java:29)
skywalking-test!
[31m2023-11-04 17:20:39[m [TID: e6978740bf3e41bfa6a53760e2d64b8a.47.16988304392400001] [32m[http-nio-18079-exec-4][m [35m[INFO ][m [36mskywalking-test![m com.tango.skywalking_mysql.controller.DemoController.mysql(DemoController.java:29)
skywalking-test!

查看服务端的11800端口，已经有服务。

[root@tango-DB01 config]# netstat -an|grep 11800
tcp6       0      0 :::11800                :::*                    LISTEN     
tcp6       0      0 192.168.112.121:11800   192.168.112.1:49590     ESTABLISHED

访问SpringBoot应用服务：

每查询一次发起一笔业务访问：http://192.168.112.1:18079/demo/mysql

4）登录Skywalking监控服务运行情况

在Skywalking界面看到新的Service：skywalking-demo-service

查看服务的运行性能指标情况：

查看服务的拓扑结构，这是一个访问mysql数据库的应用。

查看trace信息：

查看具体的SQL语句执行情况：

2.Python应用集成Skywalking监控

1）Python程序中Agent配置

在Python程序中引入Skywalking Agent：

from skywalking import agent,config


#配置OAP服务信息
config.init(agent_collector_backend_services='192.168.112.121:11800', agent_name='skywalking-demo-python')
agent.start()

2）运行Python程序，在Skywalking监控服务运行情况

拓扑图如下所示，包括服务和mysql数据库：

查看Trace信息：

查看具体执行的SQL信息：

3）代码实现

完整代码实现如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
import pymysql
import sys
import time
import codecs
import logging
import base64




from skywalking import agent,config 
# 配置logging模块  
logging.basicConfig(filename='test.log', level=logging.INFO)  


def getInfo(sql):
  ip="192.168.112.121"
  port=3306
  user="root"
  pwd=base64.decodebytes(b"MTIzNDU2Cg==").strip().decode('utf-8')
  dbname="sw_mysql"
  info = []
  conn = pymysql.connect(host=ip,port=port,user=user,passwd=pwd,database=dbname,charset='utf8')
  cursor = conn.cursor()
  try:
    cursor.execute(sql)
    info = cursor.fetchall()
  except Exception as e:
    print(e)
  conn.commit()
  cursor.close()
  conn.close()
  return info


if __name__ == '__main__':
    if sys.version[0] == "2":
        reload(sys)
        sys.setdefaultcoding("utf8")
    
    config.init(agent_collector_backend_services='192.168.112.121:11800', agent_name='skywalking-demo-python')
    agent.start()
    
    exec_sql = "select id,username,password from sw_mysql.sw_tb"
    
    while True:
        get_info = getInfo(exec_sql)
        
        if len(get_info) > 0:
            print(get_info[0])
            print("Success!")
        else:
            print("Error!")        
        time.sleep(5)
    agent.stop()

以上是基于Skywalking的全链路跟踪的简单指标采集实现。Skywalking功能强大，还具备拓扑关联分析、分布式跟踪和上下文传播、告警等功能，值得深入研究。

>>>>参考资料

https://github.com/apache/skywalking

https://github.com/SkyAPM/document-cn-translation-of-skywalking
https://skywalking.apache.org/docs/skywalking-python
https://blog.csdn.net/weixin_42073629/article/details/106775584

作者丨大唐小少

来源丨公众号：牧羊人的方向（ID：solihawk1024）

dbaplus社群欢迎广大技术人员投稿，投稿邮箱：editor@dbaplus.cn

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