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什么是Skywalking？

skywalking是一个优秀的国产开源框架，2015年由个人吴晟（华为开发者）开源， 2017年加入Apache孵化器。短短两年就被Apache收入麾下，实力可见一斑。

skywalking支持dubbo，SpringCloud，SpringBoot集成，代码无侵入，通信方式采用GRPC，性能较好，实现方式是java探针，支持告警，支持JVM监控，支持全局调用统计等等，功能较完善。

Skywalking和Spring Cloud Sleuth+ZipKin如何选型？

Skywalking相比于zipkin还是有很大的优势的，如下：

skywalking采用字节码增强的技术实现代码无侵入，zipKin代码侵入性比较高
skywalking功能比较丰富，报表统计，UI界面更加人性化

个人建议：如果是新的架构，建议优先选择skywalking。

Skywalking架构是怎样的？

skywalking和zipkin一样，也分为服务端和客户端，服务端负责收集日志数据并且展示，架构如下：

上述架构图中主要分为四个部分，如下：

上面的Agent：负责收集日志数据，并且传递给中间的OAP服务器
中间的OAP：负责接收 Agent 发送的 Tracing 和Metric的数据信息，然后进行分析(Analysis Core) ，存储到外部存储器( Storage )，最终提供查询( Query )功能。
左面的UI：负责提供web控制台，查看链路，查看各种指标，性能等等。
右面Storage：负责数据的存储，支持多种存储类型。

看了架构图之后，思路很清晰了，Agent负责收集日志传输数据，通过GRPC的方式传递给OAP进行分析并且存储到数据库中，最终通过UI界面将分析的统计报表、服务依赖、拓扑关系图展示出来。

服务端如何搭建？

skywalking同样是通过jar包方式启动，需要下载jar包，地址：https://skywalking.apache.org/downloads/

1、下载安装包

选择V8.7.0这个版本，如下图：

“

可以按照自己的需要选择其他版本

”

解压之后完整目录如下图：

重要的目录结构分析如下：

agent：客户端需要指定的目录，其中有一个jar，就是负责和客户端整合收集日志
bin：服务端启动的脚本
config：一些配置文件的目录
logs：oap服务的日志目录
oap-libs：oap所需的依赖目录
webapp：UI服务的目录

2、配置修改

启动之前需要对配置文件做一些修改，修改如下：

1、/config/application.yml

这个是oap服务的配置文件，需要修改注册中心为nacos，如下图：

配置①：修改默认注册中心选择nacos，这样就不用在启动参数中指定了。

配置②：修改nacos的相关配置，由于我是本地的，则不用改动，根据自己情况修改。

2、webapp/webapp.yml

这个是UI服务的配置文件，其中有一个server.port配置，是UI服务的端口，默认8080，我将其改成8888，避免端口冲突，如下图：

3、启动服务

启动命令在/bin目录下，这里需要启动两个服务，如下：

oap服务：对应的启动脚本oapService.bat，Linux下对应的后缀是sh
UI服务：对应的启动脚本webappService.bat，Linux下对应的后缀是sh

当然还有一个startup.bat启动文件，可以直接启动上述两个服务，我们可以直接使用这个脚本，直接双击，将会弹出两个窗口则表示启动成功，如下图：

此时直接访问：http://localhost:8888/，直接进入UI端，如下图：

客户端如何搭建？

客户端也就是单个微服务，由于Skywalking采用字节码增强技术，因此对于微服务无代码侵入，只要是普通的微服务即可，不需要引入什么依赖。

还是上一篇Spring Cloud Sleuth的三个服务，如下：

skywalking-product1001：商品微服务
skywalking-order1002：订单微服务
skywalking-gateway1003：网关微服务

案例源码结构目录如下图：

想要传输数据必须借助skywalking提供的agent，只需要在启动参数指定即可，命令如下：

-javaagent:E:\springcloud\apache-skywalking-apm-es7-8.7.0\apache-skywalking-apm-bin-es7\agent\skywalking-agent.jar
-Dskywalking.agent.service_name=skywalking-product-service
-Dskywalking.collector.backend_service=127.0.0.1:11800

上述命令解析如下：

-javaagent：指定skywalking中的agent中的skywalking-agent.jar的路径
-Dskywalking.agent.service_name：指定在skywalking中的服务名称，一般是微服务的spring.application.name
-Dskywalking.collector.backend_service：指定oap服务绑定的地址，由于这里是本地，并且oap服务默认的端口是11800，因此只需要配置为127.0.0.1:11800

上述参数可以在命令行通过java -jar xxx指定，在IDEA中操作如下图：

上述三个微服务都需要配置skywalking的启动配置，配置成功后正常启动即可。

“

注意：agent的jar包路径不能包含中文，不能有空格，否则运行不成功。

”

成功启动后，直接通过网关访问：http://localhost:1003/order/get/12，返回如下信息：

此时查看skywalking的UI端，可以看到三个服务已经监控成功了，如下图：

服务之前的依赖关系也是可以很清楚的看到，如下图：

请求链路的信息也是能够很清楚的看到，比如请求的url，执行时间、调用的服务，如下图：

感觉怎样？是不是很高端，比zipkin的功能更加丰富。

数据如何持久化？

你会发现只要服务端重启之后，这些链路追踪数据将会丢失了，因为skywalking默认持久化的方式是存储在内存中。

当然这里也是可以通过插拔方式的替换掉存储中间件，企业中往往是使用ES存储，这章介绍一下MySQL的方式存储。

1、修改配置文件

修改config/application.yml文件中的存储方式，总共需要修改两处地方。

修改默认的存储方式为mysql，如下图：

修改Mysql相关的信息，比如用户名、密码等，如下图：

2、添加MySQL的jdbc依赖

默认的oap中是没有jdbc驱动依赖，因此需要我们手动添加一下，只需要将驱动的jar放在oap-libs文件夹中，如下图：

好了，已经配置完成，启动服务端，在skywalking这个数据库中将会自动创建表，如下图：

这里就不再测试了，自己耍耍吧.......

日志监控如何做？

在skywalking的UI端有一个日志的模块，用于收集客户端的日志，默认是没有数据的，那么需要如何将日志数据传输到skywalking中呢？

日志框架的种类很多，比较出名的有log4j，logback，log4j2，就以logback为例子介绍一下如何配置，官方文档如下：

log4j：https://skywalking.apache.org/docs/skywalking-java/v8.8.0/en/setup/service-agent/java-agent/application-toolkit-log4j-1.x/
log4j2：https://skywalking.apache.org/docs/skywalking-java/v8.8.0/en/setup/service-agent/java-agent/application-toolkit-log4j-2.x/
logback：https://skywalking.apache.org/docs/skywalking-java/v8.8.0/en/setup/service-agent/java-agent/application-toolkit-logback-1.x/

1、添加依赖

根据官方文档，需要先添加依赖，如下：

<dependency>
   <groupId>org.apache.skywalking</groupId>
   <artifactId>apm-toolkit-logback-1.x</artifactId>
   <version>${project.release.version}</version>
</dependency>

2、添加配置文件

新建一个logback-spring.xml放在resource目录下，配置如下图：

以上配置全部都是拷贝官方文档的

配置完成之后，启动服务，访问：http://localhost:1003/order/get/12。

控制台打印的日志如下图：

可以看到已经打印出了traceId。

skywalking中的日志模块输出的日志如下图：

日志已经传输到了skywalking中..............

注意：如果agent和oap服务不在同一台服务器上，需要在/agent/config/agent.config配置文件末尾添加如下配置：

plugin.toolkit.log.grpc.reporter.server_host=${SW_GRPC_LOG_SERVER_HOST:10.10.10.1}
plugin.toolkit.log.grpc.reporter.server_port=${SW_GRPC_LOG_SERVER_PORT:11800}
plugin.toolkit.log.grpc.reporter.max_message_size=${SW_GRPC_LOG_MAX_MESSAGE_SIZE:10485760}
plugin.toolkit.log.grpc.reporter.upstream_timeout=${SW_GRPC_LOG_GRPC_UPSTREAM_TIMEOUT:30}

配置分析如下图：