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链路追踪SkyWalking

news 来源：原创 2025/6/9 1:42:09

链路追踪

  • 链路追踪作用
  • 链路追踪的关键概念
  • 链路追踪的工作原理
  • 常用链路追踪工具
    • 链路追踪的实现步骤
    • 链路追踪的典型场景
  • SkyWalking
    • SkyWalking 的主要功能
    • SkyWalking 的架构
    • 安装 SkyWalking
      • 从 SkyWalking 的官方 GitHub 仓库 下载最新版本。
      • 配置后端存储
      • SkyWalking使用，访问界面
    • 集成 SkyWalking
    • 高级功能配置
      • 配置日志追踪：
      • 动态配置
    • 常见问题
      • 数据未显示
      • 性能影响

链路追踪（Distributed Tracing） 是分布式系统中用于跟踪请求在多个服务间的调用过程的一种技术。它可以帮助开发者和运维人员全面了解请求的流转路径，定位性能瓶颈，诊断错误，优化系统性能。

链路追踪作用

在微服务架构中，请求通常会经过多个服务协作处理，可能涉及以下复杂性：

  • 服务间调用复杂：单个请求会调用多个服务，难以掌握全貌。
  • 调试困难：当出现问题时，难以定位是哪个服务或调用链出现了问题。
  • 性能瓶颈难以识别：无法直观地了解哪个服务或哪段调用链消耗了过多时间。
  • 日志分散：各服务的日志分布在不同的节点，难以整合分析。

链路追踪通过可视化请求的调用路径，解决了这些问题。

链路追踪的关键概念

Trace（追踪）

  • 描述一个完整请求的调用链路，从起点到终点的所有过程。

Span（跨度）

  • 一个请求生命周期中某个具体步骤的操作，例如调用某个服务或数据库查询。
  • 每个 Span 包含开始时间、持续时间、操作名称、标签等。

Parent-Child 关系

  • 在一个 Trace 中，多个 Span 可能有父子关系，形成一个树形结构。例如：
用户请求 -> API 网关（Span A） -> 服务 B（Span B，子节点） -> 服务 C（Span C，子节点）。

上下文传递（Context Propagation）

  • 为了将 Trace 信息传递到所有服务，链路追踪会通过请求头（如 HTTP Headers）传递追踪上下文（Trace ID 和 Span ID）。

链路追踪的工作原理

生成 Trace ID

  • 请求进入系统时，追踪工具会生成一个全局唯一的 Trace ID，用于标识该请求的完整链路。

创建 Span

  • 每个服务接收到请求后，会创建一个 Span，记录当前服务的操作。
  • Span 与其 Parent Span 通过 Span ID 建立父子关系。

上下文传递

  • Trace ID 和 Span ID 会通过 HTTP 请求头或消息队列的元数据在服务间传递。

数据收集与存储

  • 每个服务将 Span 数据发送到追踪系统（如 Jaeger 或 Zipkin），并存储在集中式数据库中。

可视化与分析

  • 追踪系统会将收集到的 Trace 数据以时间线或拓扑图的形式展示出来，便于分析。

常用链路追踪工具

Jaeger：

  • 由 Uber 开发的开源分布式追踪系统，支持完整的 Trace 和 Span 分析。
  • 提供高效的查询功能和性能监控。

Zipkin

  • Twitter 开发的开源工具，功能类似 Jaeger，轻量级，适合小型系统。

OpenTelemetry

  • 一个标准化的开源框架，用于采集、处理和导出链路追踪数据。
  • 兼容 Jaeger、Zipkin 和其他可观测性工具。

SkyWalking

  • 面向微服务的分布式追踪工具，集成了链路追踪、性能分析和可观测性功能。

链路追踪的实现步骤

  • 集成追踪工具库：在每个服务中引入追踪工具的 SDK，如 OpenTelemetry、Jaeger 客户端等。
  • 注入 Trace 上下文：确保 Trace ID 和 Span ID 能通过 HTTP Headers 或消息队列传递到下游服务。
  • 配置采样策略：设置采样率，控制需要追踪的请求比例，避免高流量下数据量过大。
  • 数据导出与存储：将追踪数据发送到追踪系统的后端（如 Jaeger、Elasticsearch）。
  • 分析与优化：在追踪系统的界面中查看请求的调用链，分析性能瓶颈和错误位置。

链路追踪的典型场景

  • 故障定位：追踪工具可以快速定位请求失败的服务或方法。
  • 性能优化：找出请求中耗时最长的服务或操作，并进行优化。
  • 调用依赖分析：直观地查看服务之间的依赖关系，优化服务拓扑。
  • 蓝绿发布和金丝雀测试：通过追踪请求流量，验证新版本服务是否正常。

示例：HTTP 链路追踪
请求从客户端到多个服务的链路追踪示例：

Trace ID: 123456789
Span 1: API Gateway (GET /orders)Span 2: Order Service (DB Query)Span 3: Payment Service (HTTP Call)
  • API Gateway 花费 100ms，调用 Order Service。
  • Order Service 花费 50ms 查询数据库。
  • Payment Service 花费 70ms 调用支付网关。

数据库查询时间较短，问题可能在 Payment Service 的外部调用。

SkyWalking

SkyWalking 是一款强大的开源分布式追踪和应用性能监控（APM）工具，支持链路追踪、性能分析和服务依赖拓扑展示。

SkyWalking 的主要功能

  • 分布式链路追踪：查看跨服务请求的调用链路。
  • 服务性能监控：监控服务的响应时间、错误率和吞吐量。
  • 服务拓扑分析：可视化展示服务之间的依赖关系。
  • 告警与诊断：支持基于性能指标的告警和问题诊断。

SkyWalking 的架构

  • Agent：运行在服务中的探针，采集链路追踪和性能数据。
  • Collector：后端组件，负责接收、处理和存储数据。
  • Storage：存储组件，常用 Elasticsearch 或 H2 数据库。
  • UI：前端界面，用于展示监控和追踪数据。

安装 SkyWalking

从 SkyWalking 的官方 GitHub 仓库 下载最新版本。

wget https://downloads.apache.org/skywalking/8.x/skywalking-x.x.x.tar.gz
tar -xvzf skywalking-x.x.x.tar.gz
cd skywalking

配置后端存储

SkyWalking 支持多种存储后端（如 Elasticsearch、H2、MySQL）。以下是配置 Elasticsearch 的示例：

在 config/application.yml 文件中配置存储：

storage:selector: ${SW_STORAGE:elasticsearch}elasticsearch:namespace: ${SW_NAMESPACE:""}clusterNodes: ${SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES:localhost:9200}protocol: ${SW_STORAGE_ES_HTTP_PROTOCOL:"http"}

确保 Elasticsearch 已正确安装并运行。

启动 SkyWalking

bin/startup.sh

SkyWalking使用，访问界面

  • SkyWalking 后端运行在 http://localhost:12800。
  • UI 界面运行在 http://localhost:8080。

集成 SkyWalking

SkyWalking 通过 Agent（探针）与应用服务集成，支持多种语言（Java、Go、Python 等）。以下以 Java 应用为例。

1：下载 Agent：Agent 位于 SkyWalking 包的 agent 目录下。

2：启动 Java 应用时加载 Agent
在启动命令中添加以下参数：

-javaagent:/path-to-skywalking/agent/skywalking-agent.jar \
-Dskywalking.agent.service_name=<service-name> \
-Dskywalking.collector.backend_service=<collector-host>:11800
  • skywalking.agent.service_name：指定服务的名称（如 order-service）。
  • skywalking.collector.backend_service：指定 SkyWalking Collector 地址（如 localhost:11800）。
    3：启动 Spring Boot 应用时：
java -javaagent:/opt/skywalking/agent/skywalking-agent.jar \
-Dskywalking.agent.service_name=order-service \
-Dskywalking.collector.backend_service=localhost:11800 \
-jar order-service.jar

高级功能配置

配置日志追踪：

通过 SkyWalking 和日志框架（如 Logback、Log4j2）的集成，可以在链路追踪中关联日志信息。

  • 在日志配置文件中添加 SkyWalking 的 MDC（Mapped Diagnostic Context）。
<appender name="CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender"><encoder><pattern>[%X{traceId}] [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n</pattern></encoder>
</appender>

动态配置

通过 SkyWalking 的动态配置功能（Dynamic Configuration），可以实时更新采样率、告警规则等参数，无需重启服务。

常见问题

数据未显示

  • 确保 Agent 正确加载，检查启动日志是否包含 skywalking-agent.jar。
  • 确认服务的 collector.backend_service 地址正确。
  • 检查 SkyWalking 后端是否连接到存储（如 Elasticsearch）。

性能影响

SkyWalking 默认采样所有请求。在高流量环境中，可通过动态配置降低采样率：

agent:sampleRate: 0.1  # 只采样 10% 的请求

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编程日记 2025/6/3 23:28:21

nginx反向代理http 和 https(案例)

说明&#xff1a;在香港开了一台虚拟机&#xff0c;主要用于将来自国外访问的80和443代理到大陆IDC机房 (1) 定义80和443的upstream 211.155.82.174 是keepalive中VIP对应的公网IP&#xff08;在国内访问www.playyx.com解析到211.155.82.174&#xff09; upstream new_server…...

编程日记 2025/6/2 20:58:49

Dify应用-工作流

目录 DIFY 工作流参考 DIFY 工作流 2025-1-15 老规矩感谢参考文章的作者,避免走弯路。 2025-1-15 方便容易上手 在dify的一个桌面上,添加多个节点来完成一个任务。 每个工作流必须有一个开始和结束节点。 节点之间用线连接即可。 每个节点可以有输入和输出 输出类型有,字符串,…...

编程日记 2025/5/30 8:42:26

装备制造业：建立项目“四算”管理：以合同为源头，以项目为手段实现合同的测算、预算、核算与决算的管控体系

尊敬的各位管理层&#xff1a; 大家好&#xff01;作为装备制造业的 CFO&#xff0c;我今天要向大家汇报的是如何建立项目“四算”管理&#xff0c;即以合同为源头&#xff0c;以项目为手段实现合同的测算、预算、核算与决算的管控体系。在当前市场竞争激烈、成本压力不断增大…...

编程日记 2025/6/2 21:00:08