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[大数据]应用性能监控-- SkyWalking |
应用性能监控-- SkyWalking文章目录
SkyWalking 的核心是数据分析和度量结果的存储平台,通过 HTTP 或 gRPC 方式向 SkyWalking Collecter 提交分析和度量数据,SkyWalking Collecter 对数据进行分析和聚合,存储到 Elasticsearch、H2、MySQL、TiDB 等其一即可,最后我们可以通过 SkyWalking UI 的可视化界面对最终的结果进行查看。 APM 与 SkyWalkingAPM(Application Performance Management),即应用性能管理系统。对应用程序单点性能与整个分布式应用进行监控,记录每一个环节程序执行状况,通过图表与报表的西施让运维人员随时掌握系统的运行状况。 特点:
SkyWalking 与 Sleuth + Zipkin 比较
SkyWalking 服务端与 Java Agent环境要求
SkyWalking 部署
端口占用:
安装步骤第一步,安装 ElasticSearch 全文搜索引擎(存储推荐使用 ElasticSearch)。这里推荐查阅这里。 第二步,下载 SkyWalking 服务端 下载路径,点击 Distribution,下载 for Elasticsearch 7。下载完成后解压在不带中文字样的路径下。 第三步,配置 SkyWalking 数据源。在 application.yml 配置中,搜索 elasticsearch 的配置。 修改后的配置是
端口占用:
安装 SkyWalking Java Agent通过 java agent 探针技术,允许应用开发的时候再通过启动增加 javaagent 参数来外挂一些额外的程序。从而完成无侵入的监控埋点。 首先我们这里先说明白服务间的调用关系,假设有三个微服务,分别是:a-service、b-service 和 c-service,他们之间的调用关系是 a->b->c。 其次,我们可以在
如果是开发环境运行,需要在 Run/Debug Configurations 中的 Configuration->Environment->VM options 添加配置参数
SkyWalking 常用视图使用 Apifox 进行压力测试。 打开 SkyWalking UI,默认显示全局监控,自动刷新设置 1 秒。 分别显示的是,各服务每分钟访问次数,高延迟服务列表,服务状态指数,高延迟端点列表,全局响应延迟比检测图,全局响应热力图。
压力测试结果。 拓扑图点击拓扑图可以看到服务间的依赖关系。 链路追踪图附页java agent
定义一个简单的 Jave Agent 扩展类。
之后,在 META-INF 目录下找到 MANIFEST.MF 文件,添加内容。
然后,在启动服务的时候加上-javaagent:agent.jar 额外的附加参数。启动的时候会输出如下日志:
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