skywalking简单安装配置使用

skywalking是一款国产的开源的链路追踪软件，那么链路追踪、监控系统、日志系统的区别是什么呢。本质上链路追踪也算是一种监控，而链路追踪跟监控系统都是日志。

skywalking中文文档： https://skyapm.github.io/document-cn-translation-of-skywalking/zh/8.0.0/

与日常监控不同的是我们对监控得出的结果处理可以更主动。以prometheus为例，prometheus收集了数据在grafana上展出出来，并且按制定的规则报警，但是我们一般不会主动去看prometheus的线图然后得出哪里哪里马上要出问题了，我们得提前处理，都是它报警了我去看下情况，然后再去看看日志，根据经验，进行处理以及后续的优化。在常规运维中，这是一个被动的行为，可以理解为“亡羊补牢”。

而链路追踪软件在启用后，就可以看到哪个调用链用得频率高，哪个函数方法执行的慢，跟XXX的连接延时比较大，此时就可以根据实际排期进行更高性价比的调整优化，此时业务并没有出问题，可能就是稍慢一点。当然了，也会出现某个业务使用过程中慢，才要对此进行分析的，这个行为可以理解成普通的被动监控了。不过在在常规运维中，我们对链路追踪的期望是前者，这是一个主动的行为，可以理解为“未雨绸缪”。

那么日志系统呢？日志系统收集了很多日志，而监控跟链路追踪其实是对自己所需要的日志进行了收集及聚合处理后得出了自己所需要的数值、目标等等，最后进行了不同的展示。所以日志系统是最底层的东西，监控报警我只看线条没有用，我得去看当时的日志，到底系统、业务是因为什么才波动了；链路追踪也一样，函数运行的慢，那我去看这个函数的处理逻辑，处理流程都经历了什么才能去调优。

目前，APM中skywalking与pinpoint是实现了对代码完全无任何侵入，这样比较符合运维人员的想法，毕竟Zipkin类的对代码侵入了，那么那就需要有风险担责，这个业务运行时的锅我们还是不要轻易背。具体的对比大家可以看https://www.jianshu.com/p/626cae6c0522 这篇文章。

我们使用k8s内运行的方式来安装skywalking，官方指引是用helm安装，这边笔者已经将yaml导出并进行修改调整

elasticsearch：skywalking可以对接的后端很多：https://skyapm.github.io/document-cn-translation-of-skywalking/zh/8.0.0/setup/backend/backend-storage.html，当然了你的elasticsearch不用跑在容器里，所以这是一个非必要操作，如果跑在容器里记得要分配对应的存储进行持久化。下面这个文件在只有一个节点时重启后会起不来，因为他无法变成green状态不符合健康检查，所以在单独测试时将健康检查的那段注释掉即可。

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: skywalking-elasticsearch
  namespace: default
  labels:
    app: skywalking-elasticsearch
spec:
  ports:
  - name: http
    port: 9200
    protocol: TCP
    targetPort: 9200
  - name: transport
    port: 9300
    protocol: TCP
    targetPort: 9300
  selector:
    app: skywalking-elasticsearch
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: skywalking-elasticsearch-headless
  namespace: default
  labels:
    app: skywalking-elasticsearch
spec:
  clusterIP: None
  publishNotReadyAddresses: true
  ports:
  - name: http
    port: 9200
    protocol: TCP
    targetPort: 9200
  - name: transport
    port: 9300
    protocol: TCP
    targetPort: 9300
  selector:
    app: skywalking-elasticsearch
---
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: skywalking-elasticsearch
  namespace: default
  labels:
    app: skywalking-elasticsearch
spec:
  replicas: 1
  podManagementPolicy: Parallel
  selector:
    matchLabels:
      app: skywalking-elasticsearch
  serviceName: skywalking-elasticsearch-headless
  template:
    metadata:
      name: skywalking-elasticsearch
      labels:
        app: skywalking-elasticsearch
    spec:
#       affinity:
#         podAntiAffinity:
#           requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
#           - labelSelector:
#               matchExpressions:
#               - key: app
#                 operator: In
#                 values:
#                 - skywalking-elasticsearch
#             topologyKey: kubernetes.io/hostname
      initContainers:
      - command:
        - sysctl
        - -w
        - vm.max_map_count=262144
        image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.5.1
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        name: configure-sysctl
        resources: {}
        securityContext:
          privileged: true
          runAsUser: 0
      securityContext:
        fsGroup: 1000
        runAsUser: 1000
      containers:
      - env:
        - name: node.name
          valueFrom:
            fieldRef:
              apiVersion: v1
              fieldPath: metadata.name
        - name: cluster.initial_master_nodes
          value: skywalking-elasticsearch-0
        - name: discovery.seed_hosts
          value: skywalking-elasticsearch-headless
        - name: cluster.name
          value: skywalking-elasticsearch
        - name: network.host
          value: 0.0.0.0
        - name: ES_JAVA_OPTS
          value: -Xmx1g -Xms1g
        - name: node.data
          value: "true"
        - name: node.ingest
          value: "true"
        - name: node.master
          value: "true"
        name: skywalking-elasticsearch
        image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.5.1
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        ports:
        - containerPort: 9200
          name: http
          protocol: TCP
        - containerPort: 9300
          name: transport
          protocol: TCP
        resources:
          limits:
            cpu: "1"
            memory: 2Gi
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 2Gi          
        readinessProbe:
          exec:
            command:
            - sh
            - -c
            - |
              #!/usr/bin/env bash -e
              # If the node is starting up wait for the cluster to be ready (request params: 'wait_for_status=green&timeout=1s' )
              # Once it has started only check that the node itself is responding
              START_FILE=/tmp/.es_start_file

              http () {
                  local path="${1}"
                  if [ -n "${ELASTIC_USERNAME}" ] && [ -n "${ELASTIC_PASSWORD}" ]; then
                    BASIC_AUTH="-u ${ELASTIC_USERNAME}:${ELASTIC_PASSWORD}"
                  else
                    BASIC_AUTH=''
                  fi
                  curl -XGET -s -k --fail ${BASIC_AUTH} http://127.0.0.1:9200${path}
              }

              if [ -f "${START_FILE}" ]; then
                  echo 'Elasticsearch is already running, lets check the node is healthy and there are master nodes available'
                  http "/_cluster/health?timeout=0s"
              else
                  echo 'Waiting for elasticsearch cluster to become cluster to be ready (request params: "wait_for_status=green&timeout=1s" )'
                  if http "/_cluster/health?wait_for_status=green&timeout=1s" ; then
                      touch ${START_FILE}
                      exit 0
                  else
                      echo 'Cluster is not yet ready (request params: "wait_for_status=green&timeout=1s" )'
                      exit 1
                  fi
              fi
          failureThreshold: 3
          initialDelaySeconds: 10
          periodSeconds: 10
          successThreshold: 3
          timeoutSeconds: 5
        securityContext:
          capabilities:
            drop:
            - ALL
          runAsNonRoot: true
          runAsUser: 1000
        volumeMounts:
        - name: skywalking-elasticsearch
          mountPath: /usr/share/elasticsearch/data
      terminationGracePeriodSeconds: 120
  volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: skywalking-elasticsearch
    spec:
      accessModes: 
        - ReadWriteOnce
      storageClassName: yizhuang-nfs
      resources:
        requests:
          storage: 100Gi

job：对es进行结构初始化。es如果之前初始化过了就没必要再次执行了。

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: skywalking-job
  namespace: default
  labels:
    app: skywalking-job
spec:
  template:
    metadata:
      name: skywalking-job
      labels:
        app: skywalking-job
    spec:
      initContainers:
      - command:
        - sh
        - -c
        - for i in $(seq 1 60); do nc -z -w3 skywalking-elasticsearch 9200 && exit 0 ||
          sleep 5; done; exit 1
        image: busybox:1.30
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        name: wait-for-elasticsearch
      containers:
      - env:
        - name: JAVA_OPTS
          value: -Xmx2g -Xms2g -Dmode=init              # -Dmode=init模式是给elasticsearch集群初始化数据结构
        - name: SW_STORAGE
          value: elasticsearch7
        - name: SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES
          value: skywalking-elasticsearch:9200
        name: skywalking-job
        image: apache/skywalking-oap-server:8.1.0
        imagePullPolicy: IfNotPresent
      restartPolicy: Never                              # Job的restartPolicy必须设置Never

oap：就是skywalking服务本身

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: skywalking-oap
  namespace: default
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: Role
metadata:
  name: skywalking-oap
  namespace: default
rules:
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - pods
  - configmaps
  verbs:
  - get
  - watch
  - list
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
  name: skywalking-oap
  namespace: default
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: Role
  name: skywalking-oap
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: skywalking-oap
  namespace: default
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: skywalking-oap
  namespace: default
  labels:
    app: skywalking-oap
spec:
  ports:
  - name: rest
    port: 12800
    protocol: TCP
    targetPort: 12800
  - name: grpc
    port: 11800
    protocol: TCP
    targetPort: 11800
  selector:
    app: skywalking-oap
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: skywalking-oap
  namespace: default
  labels:
    app: skywalking-oap
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: skywalking-oap
  template:
    metadata:
      labels:
        app: skywalking-oap
    spec:
      serviceAccount: skywalking-oap
      serviceAccountName: skywalking-oap
#       affinity:
#         podAntiAffinity:
#           preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
#           - podAffinityTerm:
#               labelSelector:
#                 matchLabels:
#                   app: skywalking-oap
#               topologyKey: kubernetes.io/hostname
#             weight: 1
      initContainers:
      - command:
        - sh
        - -c
        - for i in $(seq 1 60); do nc -z -w3 skywalking-elasticsearch 9200 && exit 0 ||
          sleep 5; done; exit 1
        image: busybox:1.30
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        name: wait-for-elasticsearch
      containers:
      - env:
        - name: JAVA_OPTS
          value: -Dmode=no-init -Xmx2g -Xms512m
        - name: SW_CLUSTER                              # 设置集群类型在kubernetes内
          value: kubernetes
        - name: SW_CLUSTER_K8S_NAMESPACE
          value: default
        - name: SW_CLUSTER_K8S_LABEL
          value: app=skywalking-oap
        - name: SKYWALKING_COLLECTOR_UID
          valueFrom:
            fieldRef:
              apiVersion: v1
              fieldPath: metadata.uid
        - name: SW_STORAGE
          value: elasticsearch7
        - name: SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES
          value: skywalking-elasticsearch:9200
        - name: SW_STORAGE_DAY_STEP                     # 每个ES索引存多少天的数据
          value: "1"
        - name: SW_STORAGE_ES_FLUSH_INTERVAL
          value: "60"
        - name: SW_CORE_RECORD_DATA_TTL                 # 记录数据过期时间，这里要注意，比如你想存30天数据，那么TTL要设置为DAY_STEP+30=31
          value: "4"
        - name: SW_CORE_METRICS_DATA_TTL                # 指标数据过期时间，同上
          value: "4"
        - name: SW_TRACE_SAMPLE_RATE                    # 采样率，10000为100%，生产环境需要调小
          value: "10000"
        name: skywalking-oap
        image: apache/skywalking-oap-server8.1.0
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        ports:
        - containerPort: 11800
          name: grpc
          protocol: TCP
        - containerPort: 12800
          name: rest
          protocol: TCP
        readinessProbe:
          failureThreshold: 3
          initialDelaySeconds: 15
          periodSeconds: 20
          successThreshold: 1
          tcpSocket:
            port: 12800
          timeoutSeconds: 1
        livenessProbe:
          failureThreshold: 3
          initialDelaySeconds: 15
          periodSeconds: 20
          successThreshold: 1
          tcpSocket:
            port: 12800
          timeoutSeconds: 1
        resources:
          requests:
            memory: 512Mi
            cpu: 30m
          limits:
            memory: 2Gi
            cpu: 500m

ui：负责展示出图

---
apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: Gateway
metadata:
  name: skywalking-dev-xxx-com
  namespace: default
spec:
  selector:
    istio: ingressgateway
  servers:
  - hosts:
    - skywalking-dev.xxx.com
    port:
      number: 80    
      name: http
      protocol: HTTP
---
apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
  name: skywalking-dev-xxx-com
  namespace: default
spec:
  hosts:
  - skywalking-dev.xxx.com
  gateways:
  - skywalking-dev-xxx-com
  http:
  - match:
    - uri:
        prefix: /
    route:
    - destination:
        host: skywalking-ui
        port:
          number: 80
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: skywalking-ui
  namespace: default
  labels:
    app: skywalking-ui
spec:
  ports:
  - port: 80
    protocol: TCP
    targetPort: 8080
  selector:
    app: skywalking-ui
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: skywalking-ui
  namespace: default
  labels:
    app: skywalking-ui
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: skywalking-ui
  template:
    metadata:
      labels:
        app: skywalking-ui
    spec:
      imagePullSecrets:
        - name: aliyun-registry
      containers:
      - env:
        - name: SW_OAP_ADDRESS
          value: skywalking-oap:12800
        image: apache/skywalking-ui:8.1.0
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        name: skywalking-ui
        ports:
        - containerPort: 8080
          name: page
          protocol: TCP
        resources:
          requests:
            memory: 512Mi
            cpu: 30m
          limits:
            memory: 1Gi
            cpu: 500m

然后我们就可以看到，此时还没有介入客户端，所以没有数据，但是服务端的事情已经完成。

 接下来就是客户端的接入，skywalking支持很多的客户端，当然最常用的还是接入java应用，我们只需要去下载对应的对应的包就可以了，http://skywalking.apache.org/downloads/，建议客户端的版本号与你服务端的版本号一致，比如我服务端版本是8.1.1，那么我下载的链接应该为 https://downloads.apache.org/skywalking/8.1.0/apache-skywalking-apm-8.1.0.tar.gz ，下载解压后目录结构如下

agent/
├── activations
│   ├── apm-toolkit-log4j-1.x-activation-8.1.0.jar
│   ├── apm-toolkit-log4j-2.x-activation-8.1.0.jar
│   ├── apm-toolkit-logback-1.x-activation-8.1.0.jar
│   ├── apm-toolkit-meter-activation-8.1.0.jar
│   ├── apm-toolkit-opentracing-activation-8.1.0.jar
│   └── apm-toolkit-trace-activation-8.1.0.jar
├── bootstrap-plugins
│   ├── apm-jdk-http-plugin-8.1.0.jar
│   └── apm-jdk-threading-plugin-8.1.0.jar
├── config
│   └── agent.config　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　# agent端的配置文件，我们需要修改一些地方
├── logs
├── optional-plugins
│   ├── apm-customize-enhance-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-gson-2.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-kotlin-coroutine-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-spring-annotation-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-spring-cloud-gateway-2.0.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-spring-cloud-gateway-2.1.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-spring-tx-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-trace-ignore-plugin-8.1.0.jar
│   └── apm-zookeeper-3.4.x-plugin-8.1.0.jar
├── optional-reporter-plugins
│   └── kafka-reporter-plugin-8.1.0.jar
├── plugins
│   ├── apm-activemq-5.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-armeria-0.84.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-armeria-0.85.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-avro-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-canal-1.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-cassandra-java-driver-3.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-dubbo-2.7.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-dubbo-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-ehcache-2.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-elastic-job-2.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-elasticsearch-5.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-elasticsearch-6.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-feign-default-http-9.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-finagle-6.25.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-grpc-1.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-h2-1.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-httpasyncclient-4.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-httpclient-3.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-httpClient-4.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-hystrix-1.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-influxdb-2.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-jdbc-commons-8.1.0.jar
│   ├── apm-jedis-2.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-jetty-client-9.0-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-jetty-client-9.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-jetty-server-9.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-kafka-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-lettuce-5.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-light4j-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-mariadb-2.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-mongodb-2.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-mongodb-3.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-mysql-5.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-mysql-6.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-mysql-8.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-mysql-commons-8.1.0.jar
│   ├── apm-netty-socketio-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-nutz-http-1.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-nutz-mvc-annotation-1.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-okhttp-3.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-play-2.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-postgresql-8.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-pulsar-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-quasar-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-rabbitmq-5.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-redisson-3.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-resttemplate-4.3.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-rocketmq-3.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-rocketmq-4.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-servicecomb-java-chassis-0.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-servicecomb-java-chassis-1.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-sharding-jdbc-1.5.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-sharding-sphere-3.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-shardingsphere-4.0.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-sharding-sphere-4.1.0-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-sharding-sphere-4.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-sharding-sphere-4.x-rc3-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-solrj-7.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-spring-async-annotation-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-spring-cloud-feign-1.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-spring-cloud-feign-2.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-spring-concurrent-util-4.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-spring-core-patch-8.1.0.jar
│   ├── apm-springmvc-annotation-3.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-springmvc-annotation-4.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-springmvc-annotation-5.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-springmvc-annotation-commons-8.1.0.jar
│   ├── apm-spring-webflux-5.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-spymemcached-2.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-struts2-2.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-undertow-2.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-vertx-core-3.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-xmemcached-2.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── baidu-brpc-plugin-8.1.0.jar
│   ├── dubbo-2.7.x-conflict-patch-8.1.0.jar
│   ├── dubbo-conflict-patch-8.1.0.jar
│   ├── graphql-12.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── graphql-8.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── graphql-9.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── motan-plugin-8.1.0.jar
│   ├── resteasy-server-3.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── sofa-rpc-plugin-8.1.0.jar
│   ├── spring-commons-8.1.0.jar
│   └── tomcat-7.x-8.x-plugin-8.1.0.jar
└── skywalking-agent.jar　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　# 该版本gaent探针jar包

我们对agent conf文件进行修改，结果如下

[root@devops-bj-yz-dx1 conf.d]# grep ^[a-z] agent/config/agent.config 
agent.service_name=${SW_AGENT_NAME:Your_ApplicationName}　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　# 因为我们的架构都是容器内运行的，需要封装镜像，这里就不用改了
collector.backend_service=${SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES:skywalking-oap.default:11800}　　　　　　# 这个是指定我们服务端的访问地址端口，很重要，根据我们k8s yaml文件定义的，服务端的SVC叫skywallking-oap，在default命名空间下，端口11800
logging.file_name=${SW_LOGGING_FILE_NAME:skywalking-api.log}　　　　　　　　　　　　　　　　　# 指定日志文件名称，这个看个戏喜好　　　
logging.level=${SW_LOGGING_LEVEL:ERROR}　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　# 日志等级，默认INFO

剩下的就是要将该agent在封装镜像时扔进去了，我们只需要在Dockerfile添加COPY agent /root/agent即可将该目录放在容器的/root/下，然后就是启动我们的java pod，我们知道在pod是多个，但是其实代表的是同一个服务，也就是同一类pod应该叫同一个ApplicationName，这样skywalking在收集数据后会将同名APP数据进行汇总，当然了你仍然可以查询到单个POD具体的情况。举个例子，www-baidu-com-xxxxx-xxxxx跟www-baidu-com-yyyy-yyyy这两个pod的名字应该相同都叫www-baidu-com或者baidu，这个看公司的命名规范制度。

我们最后要做的事情就是要在java的k8s yaml文件里定义好一段java的启动参数env

        env:- name: JAVA_OPTS
          # -javaagent一定要跟我们Dockerfile里封装的路径匹配上，而后面的ApplicationName就是该项目的命名，也就是我们刚才的www-baidu-com

value: "-server -Xms123m -Xmx456m -Xss789k -XX:+UseG1GC -Dfile.encoding=UTF-8 -Dserver.port=6666 -javaagent:/root/agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=ApplicationName"

这样我们的java pod启动后就会开始想服务端发送数据，我们稍等一会就可以在页面上看到数据了，这里面提一句，如果服务端异常或者挂掉，不会影响业务本身，只是会报skywalking相关数据发送的失败的错误，服务端恢复后也就正常了。这里面注意右下角的时间一定要选好了，不然可能没数据。