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乔克2025-07-202025-07-23博客监控
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链路监控skywalking ​

链路监控的软件很多，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。

这里主要来介绍 Skywalking 及其安装。

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.支持 Java, .Net Core, PHP, NodeJS, Golang, LUA 语言探针，支持 Envoy + Istio 构建的 Service Mesh。

安装服务端 ​

这里是安装在 kubernetes 中，使用 helm 安装。

安装 helm ​

使用 helm3，安装如下：

bash
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

安装 skywalking ​

skywalking 的安装比较简单，具体可以参照其官方文档。

这里采用 es 做后端存储。

（1）、下载项目

bash
git clone https://github.com/apache/skywalking-kubernetes.git

（2）、默认安装使用的是 es7 做后端存储，安装步骤如下：

bash
cd chart
helm repo add elastic https://helm.elastic.co
helm dep up skywalking
helm install <release_name> skywalking -n <namespace>

如果要使用 es6 做后端存储，则按照下面的步骤：

bash
helm dep up skywalking

helm install <release_name> skywalking -n <namespace> --values ./skywalking/values-es6.yaml

如果本身有 ES，如果是 ES7，则用下面的命令安装：

bash
cd chart

helm repo add elastic https://helm.elastic.co

helm dep up skywalking

helm install skywalking skywalking -n skywalking \
        --set elasticsearch.enabled=false \
        --set elasticsearch.config.host=elasticsearch-client.elastic.svc.default.local \
        --set elasticsearch.config.port.http=9200 \
        --set elasticsearch.config.user=elastic \
        --set elasticsearch.config.password=elastic@123456

如果是 es6，则用下面的命令：

bash
helm dep up skywalking

helm install <release_name> skywalking -n <namespace> \
        --values ./skywalking/values-es6.yaml \
        --set elasticsearch.enabled=false \
        --set elasticsearch.config.host=<es_host> \
        --set elasticsearch.config.port.http=<es_port> \
        --set elasticsearch.config.user=<es_user> \
        --set elasticsearch.config.password=<es_password>

然后观察所以 pod 是否处于 running 状态：

bash
# kubectl get pod
NAME                                     READY   STATUS       RESTARTS   AGE
elasticsearch-master-0                   1/1     Running      0          16h
elasticsearch-master-1                   1/1     Running      0          16h
elasticsearch-master-2                   1/1     Running      0          16h
nfs-client-provisioner-f85644675-ftq2v   1/1     Running      7          80d
skywalking-es-init-7968s                 0/1     Completed    0          16h
skywalking-es-init-x89pr                 0/1     Completed    0          15h
skywalking-oap-694fc79d55-2dmgr          1/1     Running      0          16h
skywalking-oap-694fc79d55-bl5hk          1/1     Running      4          16h
skywalking-ui-6bccffddbd-d2xhs           1/1     Running      0          16h

查看其所有的 svc：

bash
# kubectl get svc
NAME                            TYPE        CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP   PORT(S)               AGE
elasticsearch-master            ClusterIP   10.108.144.131   <none>        9200/TCP,9300/TCP     16h
elasticsearch-master-headless   ClusterIP   None             <none>        9200/TCP,9300/TCP     16h
kubernetes                      ClusterIP   10.96.0.1        <none>        443/TCP               83d
skywalking-oap                  ClusterIP   10.109.142.213   <none>        12800/TCP,11800/TCP   16h
skywalking-ui                   NodePort    10.109.0.122     <none>        80:30969/TCP          16h

将 skywalking-ui 的 svc type 改为 nodeport，然后通过浏览器访问出现如下界面。

c53a9d867e506c64295cc71c5b5be273 MD5

到此服务端安装完成了，注意默认安装 es 并没有持久化处理，如果 es 重建会导致数据丢失。

安装客户端 ​

这里以接入 java 项目为例。

由于我们应用是部署在 kubernetes 中的，所以有两种方式将 agent 的加入到我们的应用中：

  • 在项目的 Docker 镜像中加入 agent
  • 以 sidecar 的形式给应用添加 agent

下载对应版本的软件包

bash
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

在项目的 Docker 镜像中加入 agent ​

PS：如果每个应用都放一次就太麻烦，简单点的就是放到基础镜像中去。

如下：

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

以 sidecar 的形式给应用添加 agent ​

构建 sidecar 的 Dockerfile

dockerfile
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 /

然后在使用的时候如下使用：

yaml
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: nginx:1.7.9
          name: nginx
          volumeMounts:
            - mountPath: /usr/skywalking/agent
              name: sw-agent
          ports:
            - containerPort: 80
      volumes:
        - name: sw-agent
          emptyDir: {}

上面这个 YAML 文件只是作为参考例子，思路是如此而已。

在真正的 java 应用中，我们应该如何启用 agent 呢？

其实很简单。

（1）、如果是部署在 tomcat 中，修改<font style="color:#24292E;background-color:rgba(27, 31, 35, 0.05);">catalina.sh</font>即可，如下：

dockerfile
CATALINA_OPTS="$CATALINA_OPTS -javaagent:/path/to/skywalking-agent/skywalking-agent.jar"; export CATALINA_OPTS

（2）、如果是 jar 文件启动，则如下：

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

注意这里有两个环境变量：

  • SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES：后端服务的地址
  • SW_AGENT_NAME：在 UI 上显示的应用名

所以完整的 demo 如下：

yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app: <APP_NAME>
  name: <APP_NAME>
  namespace: <NEMESPACE>
spec:
  minReadySeconds: 60
  progressDeadlineSeconds: 600
  replicas: 1
  revisionHistoryLimit: 10
  selector:
    matchLabels:
      app: <APP_NAME>
  strategy:
    rollingUpdate:
      maxSurge: 25%
      maxUnavailable: 25%
    type: RollingUpdate
  template:
    metadata:
      labels:
        app: <APP_NAME>
    spec:
      affinity:
        nodeAffinity:
          preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            - preference: {}
              weight: 100
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            nodeSelectorTerms:
              - matchExpressions:
                  - key: category
                    operator: In
                    values:
                      - other
      containers:
        - args:
            - -jar /opt/<JAR_NAME>.jar
            - -javaagent:/usr/skywalking/agent/skywalking-agent.jar
          command:
            - java
          env:
            - name: JAVA_HEAP_SIZE
              value: 2g
            - name: POD_NAME
              valueFrom:
                fieldRef:
                  apiVersion: v1
                  fieldPath: metadata.name
            - name: SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES
              value: skywalking-oap.default:11800
            - name: SW_AGENT_NAME
              value: <APP_NAME>
          image: <IMAGE>:<IMAGE_TAG>
          imagePullPolicy: Always
          livenessProbe:
            failureThreshold: 3
            httpGet:
              path: healthCheck
              port: tcp-<PORT>
              scheme: HTTP
            initialDelaySeconds: 60
            periodSeconds: 10
            successThreshold: 1
            timeoutSeconds: 1
          readinessProbe:
            failureThreshold: 3
            httpGet:
              path: healthCheck
              port: tcp-<PORT>
              scheme: HTTP
            initialDelaySeconds: 55
            periodSeconds: 10
            successThreshold: 1
            timeoutSeconds: 1
          name: <APP_NAME>
          ports:
            - containerPort: <PORT>
              name: tcp-<PORT>
              protocol: TCP
          resources:
            limits:
              cpu: "4"
              memory: 3Gi
            requests:
              cpu: 500m
              memory: 2Gi
          terminationMessagePath: /dev/termination-log
          terminationMessagePolicy: File
      dnsPolicy: ClusterFirst
      imagePullSecrets:
        - name: image_pull
      restartPolicy: Always
      schedulerName: default-scheduler
      securityContext: {}
      terminationGracePeriodSeconds: 120

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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