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如何使用skywalking 进行全链路监控
本文涉及内容
skywalking 全链路监控
skywalking 的参数配置
skywalking UI 监控视角与指标介绍
一些很有用的点
skywalking 全链路监控
下图是我从网上找到的一个比较常见的微服务架构，看的出来使用的是 spring cloud 框架组件，后端服务是 java。我所谓的全链路监控是 从 Nginx 到数据库 这个链路的监控。
我们知道 skywalking 可以通过 agent 比较方便的监控到后端的 java 应用。有关 skywalking 的安装请参考官方文档[1]
以下是几个界面截图：通过 skywalking , 我们可以从服务入口开始一直监控到数据库，甚至是数据库的 sql 以及参数都可以一览无余(sql 参数显示需要单独配置，后面会讲)。
然而我们并没有监控到请求的上游源头，即 Nginx 入口，如果我们将从 Nginx 入口来的并且经由 java 服务最终到数据库的请求全部监控起来，就完成了请求的全链路监控。上面我们处理了下半段，现在我们来处理上半段。
skywalking-nginx-lua[2] 这是 skywalking 的另一个项目，可以通过它来对nginx进行监控。skywalking-nginx-lua 是使用lua来织入 agent 的。所以要求你的 nginx 要么有 lua 模块，要么用 openResty 这样的自带 Lua 功能模块的软件。
我使用的是openResty，只需要加以下配置就可以实现监控(注意中文注释部分)：
http { lua_package_path "/Path/to/.../skywalking-nginx-lua/lib/skywalking/?.lua;;"; # Buffer represents the register inform and the queue of the finished segment lua_shared_dict tracing_buffer 100m; # Init is the timer setter and keeper # Setup an infinite loop timer to do register and trace report. init_worker_by_lua_block { local metadata_buffer = ngx.shared.tracing_buffer -- Set service name metadata_buffer:set('serviceName', 'User Service Name') -- Instance means the number of Nginx deployment, does not mean the worker instances metadata_buffer:set('serviceInstanceName', 'User Service Instance Name') #这是你的skywalking server地址 require("client"):startBackendTimer("http://127.0.0.1:12800") } server { listen 8080; location /ingress { default_type text/html; rewrite_by_lua_block { ------------------------------------------------------ -- NOTICE, this should be changed manually -- This variable represents the upstream logic address -- Please set them as service logic name or DNS name -- -- Currently, we can not have the upstream real network address ------------------------------------------------------ require("tracer"):start("upstream service") -- If you want correlation custom data to the downstream service -- require("tracer"):start("upstream service", {custom = "custom_value"}) } # 这是你的目标下游服务，比如java的微服务网关 proxy_pass http://127.0.0.1:8080/backend; body_filter_by_lua_block { if ngx.arg[2] then require("tracer"):finish() end } log_by_lua_block { require("tracer"):prepareForReport() } } }}
下面是几个监控到的nginx数据的截图
至此我们就完成了整个链路的监控。
skywalking 的参数配置
一些中文文档
agent的文档[3]
ui的文档[4]
通过修改agent/config/agenet.config 文件得到的能力
根据文档 https://github.com/apache/skywalking/blob/v8.0.0/docs/en/setup/service-agent/java-agent/README.md 得知
1 可以获取 sql中的参数，默认是获取不到的。当然还要设置参数最大长度。但获取参数有可能引起性能问题。
property key Description Default
plugin.mysql.trace_sql_parameters If set to true, the parameters of the sql (typically java.sql.PreparedStatement) would be collected. false
plugin.mysql.sql_parameters_max_length If set to positive number, the db.sql.parameters would be truncated to this length, otherwise it would be completely saved, which may cause performance problem. 512
2 收集http参数
#收集SpringMVC plugin插件请求参，在tomcat上时这俩设置一个即可plugin.tomcat.collect_http_params or plugin.springmvc.collect_http_params plugin.springmvc.collect_http_params=true #请求参数收集的最大字符长度, 配置过大会影响性能. plugin.http.http_params_length_threshold=1024
3 skywalking-oap 的配置文件中关于数据存储时长的配置
core: selector: ${SW_CORE:default} default: # Mixed: Receive agent data, Level 1 aggregate, Level 2 aggregate # Receiver: Receive agent data, Level 1 aggregate # Aggregator: Level 2 aggregate role: ${SW_CORE_ROLE:Mixed} # Mixed/Receiver/Aggregator restHost: ${SW_CORE_REST_HOST:0.0.0.0} restPort: ${SW_CORE_REST_PORT:12800} restContextPath: ${SW_CORE_REST_CONTEXT_PATH:/} gRPCHost: ${SW_CORE_GRPC_HOST:0.0.0.0} gRPCPort: ${SW_CORE_GRPC_PORT:11800} gRPCSslEnabled: ${SW_CORE_GRPC_SSL_ENABLED:false} gRPCSslKeyPath: ${SW_CORE_GRPC_SSL_KEY_PATH:""} gRPCSslCertChainPath: ${SW_CORE_GRPC_SSL_CERT_CHAIN_PATH:""} gRPCSslTrustedCAPath: ${SW_CORE_GRPC_SSL_TRUSTED_CA_PATH:""} downsampling: - Hour - Day - Month # Set a timeout on metrics data. After the timeout has expired, the metrics data will automatically be deleted. enableDataKeeperExecutor: ${SW_CORE_ENABLE_DATA_KEEPER_EXECUTOR:true} # Turn it off then automatically metrics data delete will be close. dataKeeperExecutePeriod: ${SW_CORE_DATA_KEEPER_EXECUTE_PERIOD:5} # How often the data keeper executor runs periodically, unit is minute recordDataTTL: ${SW_CORE_RECORD_DATA_TTL:3} # Unit is day metricsDataTTL: ${SW_CORE_RECORD_DATA_TTL:7} # Unit is day
主要是这四行
enableDataKeeperExecutor: ${SW_CORE_ENABLE_DATA_KEEPER_EXECUTOR:true} # Turn it off then automatically metrics data delete will be close.dataKeeperExecutePeriod: ${SW_CORE_DATA_KEEPER_EXECUTE_PERIOD:5} # How often the data keeper executor runs periodically, unit is minuterecordDataTTL: ${SW_CORE_RECORD_DATA_TTL:3} # Unit is daymetricsDataTTL: ${SW_CORE_RECORD_DATA_TTL:7} # Unit is day
skywalking UI 监控视角与指标介绍
cpm 每分钟请求数
cpm 全称 call per minutes，是吞吐量(Throughput)指标。下图是拼接的全局、服务、实例和接口的吞吐量及平均吞吐量。
第一条185cpm=185/60=3.08个请求/秒。
SLA 服务等级协议
SLA 全称 Service-Level Agreement，直译为 “服务等级协议”，用来表示提供服务的水平。在IT中，SLA可以衡量平台的可用性，下面是N个9的计算：
1年 = 365天 = 8760小时
99 = 8760 * 1% => 3.65天
99.9 = 8760 * 0.1% => 8.76小时
99.99 = 8760 * 0.01% => 52.6分钟
99.999 = 8760 * 0.001% => 5.26分钟
因此，全年只要发生一次较大规模宕机事故，4个9肯定没戏，一般平台3个9差不多。但2个9就基本不可用了，相当于全年有87.6小时不可用，每周(一个月按4周算)有1.825小时不可用。下图是服务、实例、接口的SLA，一般看年度、月度即可。
Percent Response 百分位数统计
表示采集样本中某些值的占比，Skywalking 有 p50、p75、p90、p95、p99 一些列值。其中的 “p99:390” 表示 99% 请求的响应时间在390ms以内。而99%一般用于抛掉一些极端值，表示绝大多数请求。
Slow Endpoint 慢端点
Endpoint 表示具体的服务，例如一个接口。下面是全局Top N的数据，通过这个可以观测平台性能情况。
Heatmap 热力图
Heapmap 可译为热力图、热度图都可以，其中颜色越深，表示请求数越多，这和GitHub Contributions很像，commit越多，颜色越深。横坐标是响应时间，鼠标放上去，可以看到具体的数量。通过热力图，一方面可以直观感受平台的整体流量，另一方面也可以感受整体性能。
apdex
是一个衡量服务器性能的标准。apdex有三个指标：
满意：请求响应时间小于等于T。
可容忍：请求响应时间大于T，小于等于4T。
失望：请求响应时间大于4T。
T：自定义的一个时间值，比如：500ms。apdex = (满意数 + 可容忍数/2)/ 总数。例如：服务A定义T=200ms，在100个采样中，有20个请求小于200ms，有60个请求在200ms到800ms之间，有20个请求大于800ms。计算apdex = (20 + 60/2)/100 = 0.5。
一些很有用的点
在拓扑图中
红色代表当前节点的请求有一段时间内是响应异常的。当节点全部变红的时候证明服务现阶段内就彻底不可用了。我们可以通过Topology迅速发现某一个服务潜在的问题，并进行下一步的排查并做到预防。
仔细看线是有流向的，有单向和双向的，单向有从左至右的或从右至左的，这样你就知道你的服务是谁依赖了谁。双向的就证明你的服务有循环引用依赖问题。
在最新版本8.1中有endpoint端口依赖的分析，可以分析出接口级别的依赖关系，可以知道某接口是被谁调用，它又调用了谁。
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