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2025-07-202025-07-23博客监控
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19.1m
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在Kubernetes中使用skywalking进行链路监控 ​

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。

说白了就是随着微服务的的兴起，传统的单体应用拆分为不同功能的小应用，用户的一次请求会经过多个系统，不同服务之间的调用非常复杂，其中任何一个系统出错都可能影响整个请求的处理结果。为了解决这个问题，Google 推出了一个分布式链路跟踪系统 Dapper ，之后各个互联网公司都参照 Dapper 的思想推出了自己的分布式链路跟踪系统，而这些系统就是分布式系统下的 APM 系统。

目前市面上的 APM 系统有很多，比如 skywalking、pinpoint、zipkin 等。其中

  • Zipkin：由 Twitter 公司开源，开放源代码分布式的跟踪系统，用于收集服务的定时数据，以解决微服务架构中的延迟问题，包括：数据的收集、存储、查找和展现。
  • Pinpoint：一款对 Java 编写的大规模分布式系统的 APM 工具，由韩国人开源的分布式跟踪组件。
  • Skywalking：国产的优秀 APM 组件，是一个对 JAVA 分布式应用程序集群的业务运行情况进行追踪、告警和分析的系统。

二、什么是 skywalking ​

SkyWalking 是 apache 基金会下面的一个开源 APM 项目，为微服务架构和云原生架构系统设计。它通过探针自动收集所需的标，并进行分布式追踪。通过这些调用链路以及指标，Skywalking APM 会感知应用间关系和服务间关系，并进行相应的指标统计。Skywalking 支持链路追踪和监控应用组件基本涵盖主流框架和容器，如国产 RPC Dubbo 和 motan 等，国际化的 spring boot，spring cloud。官方网站：http://skywalking.apache.org/

Skywalking 的具有以下几个特点：

  1. 多语言自动探针，Java，.NET Core 和 Node.JS。
  2. 多种监控手段，语言探针和 service mesh。
  3. 轻量高效。不需要额外搭建大数据平台。
  4. 模块化架构。UI、存储、集群管理多种机制可选。
  5. 支持告警。
  6. 优秀的可视化效果。

Skywalking 整体架构如下：

5ac79832e9067796d36515978272c5e1 MD5

整体架构包含如下三个组成部分：

  1. 探针(agent)负责进行数据的收集，包含了 Tracing 和 Metrics 的数据，agent 会被安装到服务所在的服务器上，以方便数据的获取。

  2. 可观测性分析平台 OAP(Observability Analysis Platform)，接收探针发送的数据，并在内存中使用分析引擎（Analysis Core)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，比如 Elasticsearch、MySQL 数据库、H2 数据库等。同时 OAP 还使用查询引擎(Query Core)提供 HTTP 查询接口。

  3. Skywalking 提供单独的 UI 进行数据的查看，此时 UI 会调用 OAP 提供的接口，获取对应的数据然后进行展示。

三、搭建并使用 ​

搭建其实很简单，官方有提供搭建案例。

上文提到 skywalking 的后端数据存储的介质可以是 Elasticsearch、MySQL 数据库、H2 数据库等，我这里使用 Elasticsearch 作为数据存储，而且为了便与扩展和收集其他应用日志，我将单独搭建 Elasticsearch。

3.1、搭建 elasticsearch ​

为了增加 es 的扩展性，按角色功能分为 master 节点、data 数据节点、client 客户端节点。其整体架构如下：

0df77e4105980590c69cdfb600f1b4db MD5

其中：

  • Elasticsearch 数据节点 Pods 被部署为一个有状态集（StatefulSet）
  • Elasticsearch master 节点 Pods 被部署为一个 Deployment
  • Elasticsearch 客户端节点 Pods 是以 Deployment 的形式部署的，其内部服务将允许访问 R/W 请求的数据节点
  • Kibana 部署为 Deployment，其服务可在 Kubernetes 集群外部访问

（1）先创建 estatic 的命名空间（es-ns.yaml）：

yaml
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: elastic

执行kubectl apply -f es-ns.yaml

（2）部署 es master

配置清单如下（es-master.yaml）：

yaml
---
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  namespace: elastic
  name: elasticsearch-master-config
  labels:
    app: elasticsearch
    role: master
data:
  elasticsearch.yml: |-
    cluster.name: ${CLUSTER_NAME}
    node.name: ${NODE_NAME}
    discovery.seed_hosts: ${NODE_LIST}
    cluster.initial_master_nodes: ${MASTER_NODES}

    network.host: 0.0.0.0

    node:
      master: true
      data: false
      ingest: false

    xpack.security.enabled: true
    xpack.monitoring.collection.enabled: true
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  namespace: elastic
  name: elasticsearch-master
  labels:
    app: elasticsearch
    role: master
spec:
  ports:
    - port: 9300
      name: transport
  selector:
    app: elasticsearch
    role: master
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  namespace: elastic
  name: elasticsearch-master
  labels:
    app: elasticsearch
    role: master
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: elasticsearch
      role: master
  template:
    metadata:
      labels:
        app: elasticsearch
        role: master
    spec:
      initContainers:
        - name: init-sysctl
          image: busybox:1.27.2
          command:
            - sysctl
            - -w
            - vm.max_map_count=262144
          securityContext:
            privileged: true
      containers:
        - name: elasticsearch-master
          image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.8.0
          env:
            - name: CLUSTER_NAME
              value: elasticsearch
            - name: NODE_NAME
              value: elasticsearch-master
            - name: NODE_LIST
              value: elasticsearch-master,elasticsearch-data,elasticsearch-client
            - name: MASTER_NODES
              value: elasticsearch-master
            - name: "ES_JAVA_OPTS"
              value: "-Xms512m -Xmx512m"
          ports:
            - containerPort: 9300
              name: transport
          volumeMounts:
            - name: config
              mountPath: /usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
              readOnly: true
              subPath: elasticsearch.yml
            - name: storage
              mountPath: /data
      volumes:
        - name: config
          configMap:
            name: elasticsearch-master-config
        - name: "storage"
          emptyDir:
            medium: ""
---

然后执行kubectl apply -f ``es-master.yaml创建配置清单，然后 pod 变为running状态即为部署成功。

yaml
# kubectl get pod -n elastic
NAME                                    READY   STATUS    RESTARTS   AGE
elasticsearch-master-77d5d6c9db-xt5kq   1/1     Running   0          67s

（3）部署 es data

配置清单如下（es-data.yaml）：

yaml
---
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  namespace: elastic
  name: elasticsearch-data-config
  labels:
    app: elasticsearch
    role: data
data:
  elasticsearch.yml: |-
    cluster.name: ${CLUSTER_NAME}
    node.name: ${NODE_NAME}
    discovery.seed_hosts: ${NODE_LIST}
    cluster.initial_master_nodes: ${MASTER_NODES}

    network.host: 0.0.0.0

    node:
      master: false
      data: true
      ingest: false

    xpack.security.enabled: true
    xpack.monitoring.collection.enabled: true
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  namespace: elastic
  name: elasticsearch-data
  labels:
    app: elasticsearch
    role: data
spec:
  ports:
    - port: 9300
      name: transport
  selector:
    app: elasticsearch
    role: data
---
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  namespace: elastic
  name: elasticsearch-data
  labels:
    app: elasticsearch
    role: data
spec:
  serviceName: "elasticsearch-data"
  selector:
    matchLabels:
      app: elasticsearch
      role: data
  template:
    metadata:
      labels:
        app: elasticsearch
        role: data
    spec:
      initContainers:
        - name: init-sysctl
          image: busybox:1.27.2
          command:
            - sysctl
            - -w
            - vm.max_map_count=262144
          securityContext:
            privileged: true
      containers:
        - name: elasticsearch-data
          image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.8.0
          env:
            - name: CLUSTER_NAME
              value: elasticsearch
            - name: NODE_NAME
              value: elasticsearch-data
            - name: NODE_LIST
              value: elasticsearch-master,elasticsearch-data,elasticsearch-client
            - name: MASTER_NODES
              value: elasticsearch-master
            - name: "ES_JAVA_OPTS"
              value: "-Xms1024m -Xmx1024m"
          ports:
            - containerPort: 9300
              name: transport
          volumeMounts:
            - name: config
              mountPath: /usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
              readOnly: true
              subPath: elasticsearch.yml
            - name: elasticsearch-data-persistent-storage
              mountPath: /data/db
      volumes:
        - name: config
          configMap:
            name: elasticsearch-data-config
  volumeClaimTemplates:
    - metadata:
        name: elasticsearch-data-persistent-storage
      spec:
        accessModes: ["ReadWriteOnce"]
        storageClassName: managed-nfs-storage
        resources:
          requests:
            storage: 20Gi
---

执行kubectl apply -f es-data.yaml创建配置清单，其状态变为 running 即为部署成功。

yaml
# kubectl get pod -n elastic
NAME                                    READY   STATUS    RESTARTS   AGE
elasticsearch-data-0                    1/1     Running   0          4s
elasticsearch-master-77d5d6c9db-gklgd   1/1     Running   0          2m35s
elasticsearch-master-77d5d6c9db-gvhcb   1/1     Running   0          2m35s
elasticsearch-master-77d5d6c9db-pflz6   1/1     Running   0          2m35s

（4）部署 es client

配置清单如下（es-client.yaml）：

yaml
---
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  namespace: elastic
  name: elasticsearch-client-config
  labels:
    app: elasticsearch
    role: client
data:
  elasticsearch.yml: |-
    cluster.name: ${CLUSTER_NAME}
    node.name: ${NODE_NAME}
    discovery.seed_hosts: ${NODE_LIST}
    cluster.initial_master_nodes: ${MASTER_NODES}

    network.host: 0.0.0.0

    node:
      master: false
      data: false
      ingest: true

    xpack.security.enabled: true
    xpack.monitoring.collection.enabled: true
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  namespace: elastic
  name: elasticsearch-client
  labels:
    app: elasticsearch
    role: client
spec:
  ports:
    - port: 9200
      name: client
    - port: 9300
      name: transport
  selector:
    app: elasticsearch
    role: client
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  namespace: elastic
  name: elasticsearch-client
  labels:
    app: elasticsearch
    role: client
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: elasticsearch
      role: client
  template:
    metadata:
      labels:
        app: elasticsearch
        role: client
    spec:
      initContainers:
        - name: init-sysctl
          image: busybox:1.27.2
          command:
            - sysctl
            - -w
            - vm.max_map_count=262144
          securityContext:
            privileged: true
      containers:
        - name: elasticsearch-client
          image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.8.0
          env:
            - name: CLUSTER_NAME
              value: elasticsearch
            - name: NODE_NAME
              value: elasticsearch-client
            - name: NODE_LIST
              value: elasticsearch-master,elasticsearch-data,elasticsearch-client
            - name: MASTER_NODES
              value: elasticsearch-master
            - name: "ES_JAVA_OPTS"
              value: "-Xms256m -Xmx256m"
          ports:
            - containerPort: 9200
              name: client
            - containerPort: 9300
              name: transport
          volumeMounts:
            - name: config
              mountPath: /usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
              readOnly: true
              subPath: elasticsearch.yml
            - name: storage
              mountPath: /data
      volumes:
        - name: config
          configMap:
            name: elasticsearch-client-config
        - name: "storage"
          emptyDir:
            medium: ""

执行kubectl apply -f es-client.yaml创建配置清单，其状态变为 running 即为部署成功。

yaml
# kubectl get pod -n elastic
NAME                                    READY   STATUS    RESTARTS   AGE
elasticsearch-client-f79cf4f7b-pbz9d    1/1     Running   0          5s
elasticsearch-data-0                    1/1     Running   0          3m11s
elasticsearch-master-77d5d6c9db-gklgd   1/1     Running   0          5m42s
elasticsearch-master-77d5d6c9db-gvhcb   1/1     Running   0          5m42s
elasticsearch-master-77d5d6c9db-pflz6   1/1     Running   0          5m42s

（5）生成密码

我们启用了 xpack 安全模块来保护我们的集群，所以我们需要一个初始化的密码。我们可以执行如下所示的命令，在客户端节点容器内运行 bin/elasticsearch-setup-passwords 命令来生成默认的用户名和密码：

go
# kubectl exec $(kubectl get pods -n elastic | grep elasticsearch-client | sed -n 1p | awk '{print $1}') \
     -n elastic \
     -- bin/elasticsearch-setup-passwords auto -b

Changed password for user apm_system
PASSWORD apm_system = QNSdaanAQ5fvGMrjgYnM

Changed password for user kibana_system
PASSWORD kibana_system = UFPiUj0PhFMCmFKvuJuc

Changed password for user kibana
PASSWORD kibana = UFPiUj0PhFMCmFKvuJuc

Changed password for user logstash_system
PASSWORD logstash_system = Nqes3CCxYFPRLlNsuffE

Changed password for user beats_system
PASSWORD beats_system = Eyssj5NHevFjycfUsPnT

Changed password for user remote_monitoring_user
PASSWORD remote_monitoring_user = 7Po4RLQQZ94fp7F31ioR

Changed password for user elastic
PASSWORD elastic = n816QscHORFQMQWQfs4U

注意需要将 elastic 用户名和密码也添加到 Kubernetes 的 Secret 对象中：

go
kubectl create secret generic elasticsearch-pw-elastic \
     -n elastic \
     --from-literal password=n816QscHORFQMQWQfs4U

（6）、验证集群状态

go
kubectl exec -n elastic  \
        $(kubectl get pods -n elastic | grep elasticsearch-client | sed -n 1p | awk '{print $1}') \
        -- curl -u elastic:n816QscHORFQMQWQfs4U http://elasticsearch-client.elastic:9200/_cluster/health?pretty

{
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "status" : "green",
  "timed_out" : false,
  "number_of_nodes" : 3,
  "number_of_data_nodes" : 1,
  "active_primary_shards" : 2,
  "active_shards" : 2,
  "relocating_shards" : 0,
  "initializing_shards" : 0,
  "unassigned_shards" : 0,
  "delayed_unassigned_shards" : 0,
  "number_of_pending_tasks" : 0,
  "number_of_in_flight_fetch" : 0,
  "task_max_waiting_in_queue_millis" : 0,
  "active_shards_percent_as_number" : 100.0
}

上面status的状态为green，表示集群正常。到这里 ES 集群就搭建完了。为了方便操作可以再部署一个kibana服务，如下：

go
---
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  namespace: elastic
  name: kibana-config
  labels:
    app: kibana
data:
  kibana.yml: |-
    server.host: 0.0.0.0

    elasticsearch:
      hosts: ${ELASTICSEARCH_HOSTS}
      username: ${ELASTICSEARCH_USER}
      password: ${ELASTICSEARCH_PASSWORD}
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  namespace: elastic
  name: kibana
  labels:
    app: kibana
spec:
  ports:
  - port: 5601
    name: webinterface
  selector:
    app: kibana
---
apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
  annotations:
    prometheus.io/http-probe: 'true'
    prometheus.io/scrape: 'true'
  name: kibana
  namespace: elastic
spec:
  rules:
    - host: kibana.coolops.cn
      http:
        paths:
          - backend:
              serviceName: kibana
              servicePort: 5601
            path: /
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  namespace: elastic
  name: kibana
  labels:
    app: kibana
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: kibana
  template:
    metadata:
      labels:
        app: kibana
    spec:
      containers:
      - name: kibana
        image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.8.0
        ports:
        - containerPort: 5601
          name: webinterface
        env:
        - name: ELASTICSEARCH_HOSTS
          value: "http://elasticsearch-client.elastic.svc.cluster.local:9200"
        - name: ELASTICSEARCH_USER
          value: "elastic"
        - name: ELASTICSEARCH_PASSWORD
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: elasticsearch-pw-elastic
              key: password
        volumeMounts:
        - name: config
          mountPath: /usr/share/kibana/config/kibana.yml
          readOnly: true
          subPath: kibana.yml
      volumes:
      - name: config
        configMap:
          name: kibana-config
---

然后执行kubectl apply -f kibana.yaml创建 kibana，查看 pod 的状态是否为 running。

yaml
# kubectl get pod -n elastic
NAME                                    READY   STATUS    RESTARTS   AGE
elasticsearch-client-f79cf4f7b-pbz9d    1/1     Running   0          30m
elasticsearch-data-0                    1/1     Running   0          33m
elasticsearch-master-77d5d6c9db-gklgd   1/1     Running   0          36m
elasticsearch-master-77d5d6c9db-gvhcb   1/1     Running   0          36m
elasticsearch-master-77d5d6c9db-pflz6   1/1     Running   0          36m
kibana-6b9947fccb-4vp29                 1/1     Running   0          3m51s

如下图所示，使用上面我们创建的 Secret 对象的 elastic 用户和生成的密码即可登录：

f47fc0d771919b3fbaa0dccd0127f372 MD5

登录后界面如下：

17263fd6a373c8463e13fd1ef0f24bb3 MD5

3.2、搭建 skywalking server ​

我这里使用 helm 安装

（1）安装 helm，这里是使用的 helm3

go
wget https://get.helm.sh/helm-v3.0.0-linux-amd64.tar.gz
tar zxvf helm-v3.0.0-linux-amd64.tar.gz
mv linux-amd64/helm /usr/bin/

说明：helm3 没有 tiller 这个服务端了，直接用 kubeconfig 进行验证通信，所以建议部署在 master 节点

（2）下载 skywalking 的代码

go
mkdir /home/install/package -p
cd /home/install/package
git clone https://github.com/apache/skywalking-kubernetes.git

（3）进入 chart 目录进行安装

go
cd skywalking-kubernetes/chart
helm repo add elastic https://helm.elastic.co
helm dep up skywalking
helm install my-skywalking skywalking -n skywalking \
        --set elasticsearch.enabled=false \
        --set elasticsearch.config.host=elasticsearch-client.elastic.svc.cluster.local \
        --set elasticsearch.config.port.http=9200 \
        --set elasticsearch.config.user=elastic \
        --set elasticsearch.config.password=n816QscHORFQMQWQfs4U

先要创建一个 skywalking 的 namespace： kubectl create ns skywalking

（4）查看所有 pod 是否处于 running

go
# kubectl get pod
NAME                                     READY   STATUS       RESTARTS   AGE
my-skywalking-es-init-x89pr                 0/1     Completed    0          15h
my-skywalking-oap-694fc79d55-2dmgr          1/1     Running      0          16h
my-skywalking-oap-694fc79d55-bl5hk          1/1     Running      4          16h
my-skywalking-ui-6bccffddbd-d2xhs           1/1     Running      0          16h

也可以通过以下命令来查看 chart。

go
# helm list --all-namespaces
NAME               	NAMESPACE  	REVISION	UPDATED                                	STATUS  	CHART                    	APP VERSION
my-skywalking      	skywalking 	1       	2020-09-29 14:42:10.952238898 +0800 CST	deployed	skywalking-3.1.0         	8.1.0

如果要修改配置，则直接修改 value.yaml，如下我们修改 my-skywalking-ui 的 service 为 NodePort，则如下修改：

go
.....
ui:
  name: ui
  replicas: 1
  image:
    repository: apache/skywalking-ui
    tag: 8.1.0
    pullPolicy: IfNotPresent
....
  service:
    type: NodePort
    # clusterIP: None
    externalPort: 80
    internalPort: 8080

....

然后使用以下命名升级即可。

go
helm upgrade sky-server ../skywalking -n skywalking

然后我们可以查看 service 是否变为 NodePort 了。

go
# kubectl get svc -n skywalking
NAME                TYPE        CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP   PORT(S)               AGE
my-skywalking-oap   ClusterIP   10.109.109.131   <none>        12800/TCP,11800/TCP   88s
my-skywalking-ui    NodePort    10.102.247.110   <none>        80:32563/TCP          88s

现在就可以通过 UI 界面查看 skywalking 了，界面如下：

1521a0ed10967a91c5137fcb0484a25a MD5

3.3、应用接入 skywalking agent ​

现在 skywalking 的服务端已经安装好了，接下来就是应用接入了，所谓的应用接入就是应用在启动的时候加入 skywalking agent，在容器中接入 agent 的方式我这里介绍两种。

  • 在制作应用镜像的时候把 agent 所需的文件和包一起打进去
  • 以 sidecar 的形式给应用容器接入 agent

首先我们应该下载对应的 agent 软件包：

go
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/skywalking/8.1.0/apache-skywalking-apm-8.1.0.tar.gz
tar xf apache-skywalking-apm-8.1.0.tar.gz

（1）在制作应用镜像的时候把 agent 所需的文件和包一起打进去

开发类似下面的 Dockerfile，然后直接 build 镜像即可，这种方法比较简单

go
FROM harbor-test.coolops.com/coolops/jdk:8u144_test
RUN mkdir -p /usr/skywalking/agent/
ADD apache-skywalking-apm-bin/agent/ /usr/skywalking/agent/

注意：这个 Dockerfile 是咱们应用打包的基础镜像，不是应用的 Dockerfile

（2）、以 sidecar 的形式添加 agent 包

首先制作一个只有 agent 的镜像，如下：

go
FROM busybox:latest
ENV LANG=C.UTF-8
RUN set -eux && mkdir -p /usr/skywalking/agent/
ADD apache-skywalking-apm-bin/agent/ /usr/skywalking/agent/
WORKDIR /

然后我们像下面这样开发 deployment 的 yaml 清单。

go
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    name: demo-sw
  name: demo-sw
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      name: demo-sw
  template:
    metadata:
      labels:
        name: demo-sw
    spec:
      initContainers:
      - image: innerpeacez/sw-agent-sidecar:latest
        name: sw-agent-sidecar
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        command: ['sh']
        args: ['-c','mkdir -p /skywalking/agent && cp -r /usr/skywalking/agent/* /skywalking/agent']
        volumeMounts:
        - mountPath: /skywalking/agent
          name: sw-agent
      containers:
      - image: harbor.coolops.cn/skywalking-java:1.7.9
        name: demo
        command:
        - java -javaagent:/usr/skywalking/agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=${SW_AGENT_NAME} -jar demo.jar
        volumeMounts:
        - mountPath: /usr/skywalking/agent
          name: sw-agent
        ports:
        - containerPort: 80
        env:
          - name: SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES
            value: 'my-skywalking-oap.skywalking.svc.cluster.local:11800'
          - name: SW_AGENT_NAME
            value: cartechfin-open-platform-skywalking
      volumes:
      - name: sw-agent
        emptyDir: {}

我们在启动应用的时候只要引入 skywalking 的 javaagent 即可，如下：

go
java -javaagent:/path/to/skywalking-agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=${SW_AGENT_NAME} -jar yourApp.jar

然后我们就可以在 UI 界面看到注册上来的应用了，如下：

52b1cc72ec772b138c802b8d2a4930e4 MD5

可以查看 JVM 数据，如下：

ff19963561c157498d06ecefc5ef2e23 MD5

也可以查看其拓扑图，如下：

f2a71d44cca84826e760816921d02b43 MD5

还可以追踪不同的 uri，如下：

0b779308fe210cd17c4e41763d0c5e4d MD5

到这里整个服务就搭建完了，你也可以试一下。

参考文档：

1、https://github.com/apache/skywalking-kubernetes

2、http://skywalking.apache.org/zh/blog/2019-08-30-how-to-use-Skywalking-Agent.html

3、https://github.com/apache/skywalking/blob/5.x/docs/cn/Deploy-skywalking-agent-CN.md

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