Skywalking微服务监控分析 _Skywalking

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引言：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。
目录：一、SkyWalking初探
二、业务调用链路监控
三、服务性能指标监控
四、服务告警
一、SkyWalking初探Skywalking 简介
Skywalking是一款国内开源的应用性能监控工具，支持对分布式系统的监控、跟踪和诊断。
它提供了如下的主要功能特性：

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Skywalking 技术架构

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SW总体可以分为四部分：
1.Skywalking Agent：使用JAVAagent做字节码植入，无侵入式的收集，并通过HTTP或者gRPC方式发送数据到Skywalking Collector 。
2. Skywalking Collector ：链路数据收集器，对agent传过来的数据进行整合分析处理并落入相关的数据存储中。
3. Storage：Skywalking的存储，时间更迭，sw已经开发迭代到了6.x版本，在6.x版本中支持以ElasticSearch、MySQL、TiDB、H2、作为存储介质进行数据存储。
4. UI ：Web可视化平台，用来展示落地的数据。
Skywalking Agent配置
通过了解配置，可以对一个组件功能有一个大致的了解。让我们一起看一下skywalking的相关配置。
解压开skywalking的压缩包，在agent/config文件夹中可以看到agent的配置文件。
从skywalking支持环境变量配置加载，在启动的时候优先读取环境变量中的相关配置。

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agent.namespace: 跨进程链路中的header，不同的namespace会导致跨进程的链路中断
agent.service_name:一个服务（项目）的唯一标识，这个字段决定了在sw的UI上的关于service的展示名称
agent.sample_n_per_3_secs: 客户端采样率，默认是-1代表全采样
agent.authentication: 与collector进行通信的安全认证，需要同collector中配置相同
agent.ignore_suffix: 忽略特定请求后缀的trace
collecttor.backend_service: agent需要同collector进行数据传输的IP和端口
logging.level: agent记录日志级别

skywalking agent使用javaagent无侵入式的配合collector实现对分布式系统的追踪和相关数据的上下文传递。
Skywalking Collector关键配置
Collector支持集群部署，zookeeper、kubernetes（如果你的应用是部署在容器中的）、consul（Go语言开发的服务发现工具）是sw可选的集群管理工具，结合大家具体的部署方式进行选择。详细配置大家可以去Skywalking官网下载介质包进行了解。
Collector端口设置

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downsampling: 采样汇总统计维度，会分别按照分钟、【小时、天、月】（可选）来统计各项指标数据。
通过设置TTL相关配置项可以对数据进行自动清理。
Skywalking 在6.X中简化了配置。collector提供了gRPC和HTTP两种通信方式。
UI使用rest http通信，agent在大多数场景下使用grpc方式通信，在语言不支持的情况下会使用http通信。
关于绑定IP和端口需要注意的一点是，通过绑定IP，agent和collector必须配置对应ip才可以正常通信。
Collector存储配置
在Application.yml中配置的storage模块配置中选择要使用的数据库类型，并填写相关的配置信息。

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Collector Receiver
Receiver是Skywalking在6.x提出的新的概念，负责从被监控的系统中接受指标数据。用户完全可以参照OpenTracing规范来上传自定义的监控数据。Skywalking官方提供了service-mesh、istio、zipkin的相关能力。

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现在Skywalking支持服务端采样，配置项为sampleRate，比例采样，如果配置为5000则采样率就是50% 。
关于采样设置的一点注意事项
关于服务采样配置的一点建议，如果Collector以集群方式部署，比如：Acollector和Bcollector，建议Acollector.sampleRate = Bcollector.sampleRate 。如果采样率设置不相同可能会出现数据丢失问题。