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什么是skywalking?
SkyWalking是一个开源的可观察性平台，用于收集，分析，聚合和可视化来自本地或者云服务中的数据。即使在整个云环境中，SkyWalking也能提供一种简便的方法来维护您的分布式系统的清晰视图。它是一个现代的APM（Application Performance Monitor 应用性能监测软件），专门为基于云、容器的分布式系统而设计。
为什么要选择skywalking？
SkyWalking提供了用于在许多不同情况下观察和监视分布式系统的解决方案，并通过agent方式，做到高性能、低损耗、无侵入性，与类似的功能组件如：Zipkin、Pinpoint、CAT相比，skywalking无论是从性能还是社区活跃度方面考虑，都具有一定的优势。
skywalking监控维度
skywalking从三个维度提供可观察项功能，分别是：服务，服务实例，端点
- 服务。表示一组/一组工作负载，这些工作负载为传入请求提供相同的行为。
- 服务实例。服务组中的每个单独工作负载都称为实例。像pods在Kubernetes中一样，它不必是单个OS进程，但是，如果您使用agent代理，则实例实际上是一个真正的OS进程。
- 端点。服务中用于传入请求的路径，例如HTTP URI路径或gRPC服务类+方法签名。
skywalking架构
从逻辑上看，skywalking分为四个部分：探针，平台后端，存储和UI。
- 探针：收集数据并重新格式化以符合SkyWalking的要求（不同的探针支持不同的来源）。
- 平台后端：支持数据聚合，分析和流处理，涵盖跟踪，指标和日志。
- 存储：设备通过开放/可插入的界面存储SkyWalking数据。您可以选择现有的实现，例如ElasticSearch，H2，MySQL，TiDB，InfluxDB，或者实现自己的实现。
- UI：是一个高度可定制的基于Web的界面，允许SkyWalking最终用户可视化和管理SkyWalking数据。
skywalking安装
下载
直接进入官方下载：https://skywalking.apache.org/downloads/
本次教程选择8.2.0 ES6版本
下载很快，完成后直接上传到服务器中
解压
tar -zxvf apache-skywalking-apm-8.2.0.tar.gz
cd apache-skywalking-apm-bin
- agent目录：将来要拷贝到各服务所在机器上用作探针
- bin目录：服务启动脚本
- config：配置文件
- oap-libs：oap服务运行所需要的jar包（oap服务就是skywalking的后端服务Observability Analysis Platform）
- webapp：web服务运行所需要的jar包
启动
cd到bin目录
执行./startup.sh直接同时启动 oap和web服务
访问
访问你的服务器地址，8080端口，就可以进入skywalking的UI界面
替换存储源
默认情况下skywalking使用H2来存储数据，这肯定无法满足性能要求，所以我们使用ES来进行存储。
elasticsearch安装
下载
下载elasticsearch，本教程选择6.4.0版本
解压、启动
同样直接解压，并进入elasticsearch-6.4.0目录
进入bin目录，启动./elasticserach，你可能会遇到如下报错，表明不能使用root用户启动es
org.elasticsearch.bootstrap.StartupException: java.lang.RuntimeException: can not run elasticsearch as root at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.init(Elasticsearch.java:140) ~[elasticsearch-6.4.0.jar:6.4.0] at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.execute(Elasticsearch.java:127) ~[elasticsearch-6.4.0.jar:6.4.0] at org.elasticsearch.cli.EnvironmentAwareCommand.execute(EnvironmentAwareCommand.java:86) ~[elasticsearch-6.4.0.jar:6.4.0] at org.elasticsearch.cli.Command.mainWithoutErrorHandling(Command.java:124) ~[elasticsearch-cli-6.4.0.jar:6.4.0] at org.elasticsearch.cli.Command.main(Command.java:90) ~[elasticsearch-cli-6.4.0.jar:6.4.0] at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.main(Elasticsearch.java:93) ~[elasticsearch-6.4.0.jar:6.4.0] at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.main(Elasticsearch.java:86) ~[elasticsearch-6.4.0.jar:6.4.0]Caused by: java.lang.RuntimeException: can not run elasticsearch as root at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.initializeNatives(Bootstrap.java:104) ~[elasticsearch-6.4.0.jar:6.4.0] at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.setup(Bootstrap.java:171) ~[elasticsearch-6.4.0.jar:6.4.0] at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.init(Bootstrap.java:326) ~[elasticsearch-6.4.0.jar:6.4.0] at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.init(Elasticsearch.java:136) ~[elasticsearch-6.4.0.jar:6.4.0] ... 6 more
所以我们需要重新建一个用户，并用新用户启动es
比如我重新建立了一个用户就叫es
启动
启动成功后，我们通过curl http://localhost:9200测试，看到如下内容就表示es启动成功。
你也可以使用如下命令，用后台方式启动。
./elasticsearch -d
启动时遇到的问题
如果遇到如下报错
[2] bootstrap checks failed[1]: max file descriptors [4096] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65536][2]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]
执行如下命令
vi /etc/security/limits.conf
在文件中新增
es soft nofile 65536es hard nofile 65536es soft nproc 4096es hard nproc 4096
再次重启，可能还会遇到如下错误
ERROR: [1] bootstrap checks failed[1]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]
同样执行如下命令
vi /etc/sysctl.conf
新增
vm.max_map_count=262144
sysctl -p
此时再启动就正常了，但是你现在可能无法通过外部访问
配置外部访问
cd到elasticsearch的config目录中
修改elasticsearch.yml文件，找到network.host配置项，默认是注释着的，打开注释，并修改为0.0.0.0，保存退出，重启es服务即可。
vi elasticsearch.yml
那么现在就可以通过外部访问了
替换skywalking存储方式为es
现在es服务已经配置完成了，我们cd到skywalking的 config目录下
修改application.yml文件
找到存储源的配置，直接把h2改成es即可
默认配置：
替换成：elasticsearch 
保存并启动skywalking
看到日志中有创建一些es索引的过程，表示已经成功使用es作为存储源了。
配置agent
现在skywalking还无法监控服务，需要我们配置agent，skywalking提供的agent本身就是一个jar包，所以启动时直接新增javaagent配置项，指定好skywalking-agent.jar的所在的路径即可。
idea集成
为了演示方便，直接使用idea配置启动。
首先配置javaagent：指定agent目录下的skywalking-agent.jar所在的路径 service_name名称根据自己的情况定义 然后注意backend_service，端口为11800 grpc访问的端口
-javaagent:D:/learn/skywalking/apache-skywalking-apm-bin/agent/skywalking-agent.jar-Dskywalking.agent.service_name=order-Dskywalking.collector.backend_service=10.0.0.189:11800
配置完启动服务，此时再访问就可以看到你的服务了
搞了接口测试一下
我们可以看到，本身Rocketbot UI，也为我们从4个角度进行了监控，全局的，服务、实例、端点，一开始也提到过后面3个本身也是skywalking的监控维度
那我们再启动一个微服务，并且通过feign的方式，进行微服务之间的调用，那我们可以看到结果如下，skywalking可以为我们监控到每一次请求所执行的路径，已经每个路径上的耗时时间。
总结
skywalking拥有完整的APM和调用链路功能，扩展性强、二次开发简单，使用agent采集数据，并经过collector简单处理数据、aggregator聚合数据统计分析并持久化、alarm监控告警，最终提供query查询，和UI呈现。
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