在前文“分布式应用全链路跟踪实现”中介绍了分布式应用全链路跟踪的几种实现方法，本文将重点介绍基于Skywalking的全链路实现，包括Skywalking的整体架构和基本概念原理、Skywalking环境部署、SpringBoot和Python集成Skywalking监控实现等。
1、Skywalking基本介绍 1.1 Skywalking整体架构
Skywalking 8.x版本架构图
SkyWalking整体架构在逻辑上分为四部分：探针Agent、平台后端OAP、存储和UI界面
探针Agent：负责从应用中收集链路信息，并发送给SkyWalking的OAP服务器。它会收集Tracing和Metrics数据，将数据格式化为SkyWalking适用的格式。探针安装在服务所在的服务器上，以方便数据的获取。平台后端OAP：接收探针发送的数据，并在内存中使用分析引擎进行数据的整合运算，然后将数据存储到对应的存储介质上。OAP支持数据聚合、数据分析以及驱动数据流从探针到用户界面的流程。分析包括Skywalking原生链路跟踪和性能指标以及第三方来源，包括Istio及 Envoy telemetry、Zipkin链路跟踪格式化等。存储：通过开放的插件化的接口存放SkyWalking数据，目前支持的存储器有Elasticsearch、MySQL、ShardingSphere、TiDB、H2等。用户界面UI：负责提供控制台，查看链路、服务指标等。UI是一个基于接口高度定制化的Web系统，用户可以可视化查看和管理SkyWalking数据。 1.2 Skywalking基本概念 1.2.1 Skywalking中的核心概念
与Prometheus不同，SkyWalking的度量机制是围绕以下具有层次结构的核心概念构建的：
层（Layer）：表示计算机科学中的一个抽象框架，如 Operating System（OS_LINUX 层）、Kubernetes（k8s层）。该层将是从不同技术检测到的不同服务的所有者。服务：表示一组或一组工作负载，它为传入请求提供相同的行为。服务实例（Service Instance）：服务组中的单个工作负载。端点（Endpoint）：传入请求的服务路径。进程：操作系统进程。在某些场景下，service instance不是一个进程，比如一个 Kubernetes Pod可能包含多个进程。 1.2.2 Skywalking中的指标流
Metric名称和属性（标签）由SkyWalking OAP服务器根据数据源以及OAL和MAL配置。SkyWalking 提供了对时间序列指标进行下采样（down-sampling），并生成不同时间段数据（分钟、小时、天）的能力。SkyWalking指标流如下：
2、Skywalking原理解析 2.1 Skywalking中Trace实现
Skywalking中实现了OpenTracing中的Trace、Span、Tags、Logs等核心概念，不同之处是在Trace级别和Span级别之间加了一个Segment概念，用于表示一个服务实例内的Span集合。
2.1.1 Trace ID
在Skywalking中，全局ID由三个 long 类型的字段（part1、part2、part3）构成，分别记录了ServiceInstanceId、Thread ID和Context生成序列，格式如下所示：
${ServiceInstanceId}.${Thread ID}.(${时间戳} * 10000 + 线程自增序列([0, 9999])) 2.1.2 TraceSegment
在SkyWalking中，TraceSegment是一个介于Trace与Span之间的概念，它是一条Trace的一段，可以包含多个Span。在微服务架构中，一个请求基本都会涉及跨进程（以及跨线程）的操作，例如，RPC调用、通过MQ异步执行、HTTP请求远端资源等，处理一个请求就需要涉及到多个服务的多个线程。TraceSegment记录了一个请求在一个线程中的执行流程（即Trace信息）。将该请求关联的TraceSegment串联起来，就能得到该请求对应的完整Trace。
TraceSegment的核心结构如图所示，包括以下核心字段：
traceSegmentId（ID类型）：TraceSegment的全局唯一标识refs（List 类型）：它指向父TraceSegmentrelatedGlobalTraces（DistributedTraceIds类型）：记录当前TraceSegment所属Trace的Trace ID。spans（List类型）：当前TraceSegment包含的所有Span。ignore（boolean类型）：ignore字段表示当前TraceSegment是否被忽略。 2.1.3 Context
SkyWalking中的每个TraceSegment都与一个Context上下文对象一对一绑定，Context上下文不仅记录了TraceSegment的上下文信息，还提供了管理TraceSegment生命周期、创建Span以及跨进程（跨线程）传播相关的功能。
2.2 Trace的收集和发送 2.2.1 Context的生成与采样
应用访问时，如果不做任何限制，每个请求都会生成一条完整的Trace。在面对海量的业务请求时会同步产生海量的Trace数据，对网络和存储都带来巨大的压力，因此几乎所有的Trace系统都支持采样功能。在Skywalking Agent中是通过SamplingService服务实现的，SamplingService的trySampling()方法递增samplingFactorHolder字段，当增加到阈值（默认值为3，可以通过agent.sample_n_per_3_secs配置进行修改）时会返回false，表示采样失，这时就会生成IgnoredTracerContext，IgnoredTracerContext是个空Context实现，不会记录Trace信息。
2.2.2 Trace的收集
当TracingContext通过stopSpan()方法关闭最后一个Span时，会调用finish()方法关闭相应的TraceSegment，与此同时，还会通知所有监听TracingContext关闭事件的监听器TracingContextListener。TraceSegmentServiceClient主要功能就是在TraceSegment结束时对其进行收集，并发送到后端的OAP集群。
2.3 Skywalking OAP内核架构
Skywalking OAP采用微内核架构，使用ModuleManager（组件管理器）管理多个Module（组件），一个Module可以对应多个ModuleProvider（组件服务提供者），ModuleProvider是Module底层真正的实现。
在OAP服务启动时，一个Module只能选择使用一个ModuleProvider对外提供服务。一个ModuleProvider可能支撑了一个非常复杂的大功能，在一个ModuleProvider中，可以包含多个Service，一个Service实现了一个ModuleProvider中的一部分功能，通过将多个Service进行组装集成，可以得到ModuleProvider的完整功能。
3、Skywalking环境部署
Skywalking测试demo环境如下所示，分别测试SpringBoot应用和Python程序的监控实现。
1）解压安装包，使用9.3.0版本
# tar -xzvf apache-skywalking-apm-9.3.0.tar.gz # mv apache-skywalking-apm-bin/ /usr/local/skywalking
2）修改OAP配置文件，指定存储类型为MySQL
# vi config/application.yml cluster: selector: ${SW_CLUSTER:standalone} storage: selector: ${SW_STORAGE:mysql} mysql: properties: jdbcUrl: ${SW_JDBC_URL:"jdbc:mysql://192.168.112.121:3306/swtest?rewriteBatchedStatements=true&allowMultiQueries=true"} dataSource.user: ${SW_DATA_SOURCE_USER:root} dataSource.password: ${SW_DATA_SOURCE_PASSWORD:123456} dataSource.cachePrepStmts: ${SW_DATA_SOURCE_CACHE_PREP_STMTS:true} dataSource.prepStmtCacheSize: ${SW_DATA_SOURCE_PREP_STMT_CACHE_SQL_SIZE:250} dataSource.prepStmtCacheSqlLimit: ${SW_DATA_SOURCE_PREP_STMT_CACHE_SQL_LIMIT:2048} dataSource.useServerPrepStmts: ${SW_DATA_SOURCE_USE_SERVER_PREP_STMTS:true} metadataQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_MYSQL_QUERY_MAX_SIZE:5000} maxSizeOfBatchSql: ${SW_STORAGE_MAX_SIZE_OF_BATCH_SQL:2000} asyncBatchPersistentPoolSize: ${SW_STORAGE_ASYNC_BATCH_PERSISTENT_POOL_SIZE:4}
3）对Webapp进行配置
# vi webapp/application.yml serverPort: ${SW_SERVER_PORT:-18080} # Comma seperated list of OAP addresses. oapServices: ${SW_OAP_ADDRESS:-http://192.168.112.121:12800}
默认使用8080端口访问，修改为18080
4）下载MySQL连接jar并拷贝到oap-libs
#下载链接：mysql-connector-java-8.0.28.jar https://repo1.maven.org/maven2/mysql/mysql-connector-java/8.0.28/mysql-connector-java-8.0.28.jar # cp mysql-connector-java-8.0.28.jar /usr/local/skywalking/oap-libs/
将jar包放在oap-libs目录下即可，如果没有连接jar包，会抛如下异常：
java.lang.RuntimeException: Failed to get driver instance for jdbcUrl=jdbc:mysql://localhost:3306/swtest?rewriteBatchedStatements=true&allowMultiQueries=true
5）连接mysql创建应用库swtest
# mysql -uroot -p mysql> create database swtest;
在mysql中创建配置文件中的应用库swtest，否则会提示报错
com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool - 574 [main] ERROR [] - HikariPool-1 - Exception during pool initialization.java.sql.SQLSyntaxErrorException: Unknown database 'swtest'
6）启动Skywalking服务
进入bin目录执行startup.sh文件即可启动SkyWalking平台
cd ../bin ./startup.sh
启动成功看log输出日志：
2023-11-04 16:06:18,455 - com.linecorp.armeria.common.util.SystemInfo - 237 [main] INFO [] - hostname: tango-db01 (from /proc/sys/kernel/hostname) 2023-11-04 16:06:20,036 - com.linecorp.armeria.server.Server - 797 [armeria-boss-http-*:12800] INFO [] - Serving HTTP at /0:0:0:0:0:0:0:0%0:12800 - http://127.0.0.1:12800/
再查看swtest库中，已经创建了很多表
mysql> show tables; +--------------------------------------------------------+ | Tables_in_swtest | +--------------------------------------------------------+ | alarm_record | | alarm_record_tag | | browser_app_error_rate |
7）访问UI页面，端口为18080：http://192.168.112.121:18080/
4、Skywalking全链路监控实现 4.1 SpringBoot应用集成Skywalking监控 4.1.1 环境准备
1）在mysql中创建表并插入数据
mysql> use sw_mysql; Database changed mysql> CREATE TABLE `sw_tb` ( -> `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, -> `username` varchar(50) DEFAULT NULL, -> `password` varchar(50) DEFAULT NULL, -> PRIMARY KEY (`id`) -> ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 -> ; Query OK, 0 rows affected, 2 warnings (0.03 sec) mysql> insert into sw_mysql.sw_tb(`username`,`password`) values('张三','AAA'),('李四','BBB'),('王五','CCC'); Query OK, 3 rows affected (0.00 sec) Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> select * from sw_mysql.sw_tb; +----+----------+----------+ | id | username | password | +----+----------+----------+ | 1 | 张三 | AAA | | 2 | 李四 | BBB | | 3 | 王五 | CCC | +----+----------+----------+ 3 rows in set (0.00 sec) 4.1.2 在Eclipse中创建SpringBoot项目
1）在pom.xml文件中添加引入Skywalking的依赖包
org.apache.skywalking apm-toolkit-trace 8.3.0 org.apache.skywalking apm-toolkit-log4j-2.x 8.3.0
org.springframework.boot spring-boot-starter-log4j2
2）配置trace
使用apm-toolkit-trace输出traceid信息，并修改log4j2.xml配置日志格式。这样会将traceid信息写入日志，用于后续的日志采集和集中分析。
3）控制程序如下：
package com.tango.skywalking_mysql.controller; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.jdbc.core.BeanPropertyRowMapper; import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import com.tango.skywalking_mysql.SkywalkingMysqlApplication; import org.apache.logging.log4j.LogManager; import org.apache.logging.log4j.Logger; @RestController @RequestMapping("/demo") public class DemoController { private static final Logger logger = LogManager.getLogger(SkywalkingMysqlApplication.class); @Autowired private JdbcTemplate template; @GetMapping("/mysql") public String mysql() { String result=""; try { this.selectById(1); System.out.println("skywalking-test!"); logger.info("skywalking-test!"); result="MySQL查询正常"; } catch(Exception e) { System.out.println(e); logger.error(e); result="MySQL查询异常"; } return result; } public Object selectById(Integer id) { return template.queryForObject("SELECT id, username, password FROM sw_tb WHERE id = ?",new BeanPropertyRowMapper<>(Object.class), id); } }
4）在IDE配置中添加如下选项，配置Skywalking agent和服务的地址
-javaagent:D:\Skywalking-demo\skywalking-agent\skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=skywalking-demo-service -Dskywalking.collector.backend_service=192.168.112.121:11800
4.1.3 运行SpringBoot服务程序
1）运行应用后输出以下信息，表示agent启动成功
INFO 2023-11-04 17:11:44.918 main SkyWalkingAgent : Skywalking agent begin to install transformer ... Starting application skywalking_mysql [31m2023-11-04 17:11:52[m [TID: N/A] [32m[main][m [35m[INFO ][m [36mStarting application skywalking_mysql[m com.tango.skywalking_mysql.SkywalkingMysqlApplication.main(SkywalkingMysqlApplication.java:13)
2）同时能够查看到日志中的traceid信息：
[31m2023-11-04 17:17:43[m [TID: e6978740bf3e41bfa6a53760e2d64b8a.44.16988302617370001] [32m[http-nio-18079-exec-1][m [35m[INFO ][m [36mskywalking-test![m com.tango.skywalking_mysql.controller.DemoController.mysql(DemoController.java:29) skywalking-test! [31m2023-11-04 17:20:39[m [TID: e6978740bf3e41bfa6a53760e2d64b8a.47.16988304392400001] [32m[http-nio-18079-exec-4][m [35m[INFO ][m [36mskywalking-test![m com.tango.skywalking_mysql.controller.DemoController.mysql(DemoController.java:29) skywalking-test!
3）查看服务端的11800端口，已经有服务
[root@tango-DB01 config]# netstat -an|grep 11800 tcp6 0 0 :::11800 :::* LISTEN tcp6 0 0 192.168.112.121:11800 192.168.112.1:49590 ESTABLISHED
4）访问SpringBoot应用服务
每查询一次发起一笔业务访问：http://192.168.112.1:18079/demo/mysql
4.1.4 登录Skywalking监控服务运行情况
1）在Skywalking界面看到新的Service：skywalking-demo-service
2）查看服务的运行性能指标情况
3）查看服务的拓扑结构，这是一个访问mysql数据库的应用
4）查看trace信息
5）查看具体的SQL语句执行情况
4.2 Python应用集成Skywalking监控 4.2.1 Python程序中Agent配置
1）在Python程序中引入Skywalking Agent
from skywalking import agent,config #配置OAP服务信息 config.init(agent_collector_backend_services='192.168.112.121:11800', agent_name='skywalking-demo-python') agent.start() 4.2.2 运行Python程序，在Skywalking监控服务运行情况
1）拓扑图如下所示，包括服务和mysql数据库
2）查看Trace信息
3）查看具体执行的SQL信息
4.2.3 代码实现
1）完整代码实现如下：
# -*- coding: utf-8 -*- import pymysql import sys import time import codecs import logging import base64 from skywalking import agent,config # 配置logging模块 logging.basicConfig(filename='test.log', level=logging.INFO) def getInfo(sql): ip="192.168.112.121"port=3306 user="root"pwd=base64.decodebytes(b"MTIzNDU2Cg==").strip().decode('utf-8') dbname="sw_mysql"info = [] conn = pymysql.connect(host=ip,port=port,user=user,passwd=pwd,database=dbname,charset='utf8') cursor = conn.cursor() try: cursor.execute(sql) info = cursor.fetchall() except Exception as e: print(e) conn.commit() cursor.close() conn.close() return info if __name__ == '__main__': if sys.version[0] =="2": reload(sys) sys.setdefaultcoding("utf8") config.init(agent_collector_backend_services='192.168.112.121:11800', agent_name='skywalking-demo-python') agent.start() exec_sql ="select id,username,password from sw_mysql.sw_tb"while True: get_info = getInfo(exec_sql) if len(get_info) > 0: print(get_info[0]) print("Success!") else: print("Error!") time.sleep(5) agent.stop()
以上是基于Skywalking的全链路跟踪的简单指标采集实现。Skywalking功能强大，还具备拓扑关联分析、分布式跟踪和上下文传播、告警等功能，值得深入研究。
参考资料：
https://github.com/apache/skywalkinghttps://github.com/SkyAPM/document-cn-translation-of-skywalkinghttps://skywalking.apache.org/docs/skywalking-pythonhttps://blog.csdn.net/weixin_42073629/article/details/106775584