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      分布式鏈路追蹤 skywalking 指南

      什么是skywalking?

      SkyWalking是一個開源的可觀察性平臺,用于收集,分析,聚合和可視化來自本地或者云服務(wù)中的數(shù)據(jù)。即使在整個云環(huán)境中,SkyWalking也能提供一種簡便的方法來維護您的分布式系統(tǒng)的清晰視圖。它是一個現(xiàn)代的APM(Application Performance Monitor 應(yīng)用性能監(jiān)測軟件),專門為基于云、容器的分布式系統(tǒng)而設(shè)計。

      SkyWalking提供了用于在許多不同情況下觀察和監(jiān)視分布式系統(tǒng)的解決方案,并通過agent方式,做到高性能、低損耗、無侵入性,與類似的功能組件如:Zipkin、Pinpoint、CAT相比,skywalking無論是從性能還是社區(qū)活躍度方面考慮,都具有一定的優(yōu)勢。

      skywalking監(jiān)控維度

      skywalking從三個維度提供可觀察項功能,分別是:服務(wù),服務(wù)實例,端點

      服務(wù):表示一組/一組工作負(fù)載,這些工作負(fù)載為傳入請求提供相同的行為。

      服務(wù)實例:服務(wù)組中的每個單獨工作負(fù)載都稱為實例。像pods在Kubernetes中一樣,它不必是單個OS進程,但是,如果您使用agent代理,則實例實際上是一個真正的OS進程。

      端點:服務(wù)中用于傳入請求的路徑,例如HTTP URI路徑或gRPC服務(wù)類+方法簽名。

      skywalking架構(gòu)

      從邏輯上看,skywalking分為四個部分:探針,平臺后端,存儲和UI。

      • 探針:收集數(shù)據(jù)并重新格式化以符合SkyWalking的要求(不同的探針支持不同的來源)。
        • 平臺后端:支持?jǐn)?shù)據(jù)聚合,分析和流處理,涵蓋跟蹤,指標(biāo)和日志。
        • 存儲:設(shè)備通過開放/可插入的界面存儲SkyWalking數(shù)據(jù)。您可以選擇現(xiàn)有的實現(xiàn),例如ElasticSearch,H2,MySQL,TiDB,InfluxDB,或者實現(xiàn)自己的實現(xiàn)。
        • UI:是一個高度可定制的基于Web的界面,允許SkyWalking最終用戶可視化和管理SkyWalking數(shù)據(jù)

       

      UI 界面

      登陸后展示所有已接入服務(wù)

      服務(wù)

      拓?fù)鋱D

      鏈路追蹤

      JVM

      單擊服務(wù)名 admin-center-server -> instance -> JVM

       

      點擊對應(yīng)服務(wù)即可查看對應(yīng)服務(wù)所有信息

      服務(wù)實例(Service Instance) :上述的一組工作負(fù)載中的每一個工作負(fù)載稱為一個實例。就像 Kubernetes 中的 pods 一樣, 服務(wù)實例未必就是操作系統(tǒng)上的一個進程。但當(dāng)你在使用 Agent 的時候, 一個服務(wù)實例實際就是操作系統(tǒng)上的一個真實進程。

      端點(Endpoint) :對于特定服務(wù)所接收的請求路徑, 如 HTTP 的 URI 路徑和 gRPC 服務(wù)的類名 + 方法簽名。

      這里,我們可以看到 Spring Boot 應(yīng)用的一個端點,為 API 接口 /demo/echo

      數(shù)據(jù)庫

       

      名詞解釋

      提供篩選功能。每塊都包含一些指標(biāo)。若打開時沒有數(shù)據(jù)選擇右上角時間范圍查看,

      Apdex(Application Performance Index,應(yīng)用性能指數(shù))

      服務(wù)吞吐量,單位為CPM(calls per minute,每分鐘的調(diào)用次數(shù))

      端點百分位,包括 p99, p95, p90, p75, p50,單位為毫秒

      Overview(全局)

      Service(服務(wù))

      Instance(實例)

      Endpoint(端點)

      Topology(拓?fù)洌?/span>

      Trace(追蹤)

       

      Overview 指標(biāo)

      Service Apdex 數(shù)字:當(dāng)前服務(wù)的Apdex分?jǐn)?shù);

       

      Successful Rate(%):當(dāng)前服務(wù)的請求成功率;

      Service Load (CPM / PPM)數(shù)字:每分鐘調(diào)用次數(shù)(CPM),如果是TCP,表示每分鐘的數(shù)據(jù)包數(shù)(PPM);

      Service Avg Response Time(ms):當(dāng)前服務(wù)平均響應(yīng)時間;

      Service Apdex 折線圖:當(dāng)前服務(wù)一段時間內(nèi)的Apdex分?jǐn)?shù);

      Service Response Time Percentile(ms):當(dāng)前服務(wù)的百分比響應(yīng)延時;

      Successful Rate(%)折線圖:當(dāng)前服務(wù)一段時間內(nèi)的請求成功率;

      Service Load (CPM / PPM)折線圖:當(dāng)前服務(wù)一段時間內(nèi)的每分鐘調(diào)用次數(shù);

      Service Throughput(Bytes):服務(wù)吞吐量,只適用于TCP服務(wù);

      Message Queue Consuming Count:消息隊列消費數(shù);

      Message Queue Avg Consuming Latency(ms):消息隊列平均延遲時間;

      Service Instances Load(CPM / PPM):每個實例每分鐘請求數(shù);

      Slow Service Instance(ms):每個服務(wù)實例平均延時;

      Service Instance Successful Rate(%):服務(wù)實例的請求成功率。

      Instance 指標(biāo)

      Service Instance Load(CPM / PPM):當(dāng)前實例每分鐘調(diào)用數(shù);

       

      Service Instance Throughput(Bytes):當(dāng)前實例的吞吐流量;

      Service Instance Successful Rate(%):當(dāng)前實例調(diào)用成功比率;

      Service Instance Latency(ms):當(dāng)前實例響應(yīng)延時;

      JVM CPU(Java Service)%:當(dāng)前實例JVM的CPU占用百分比(相對于主機);

      JVM Memory (Java Service)(MB):當(dāng)前實例的內(nèi)存占用大小;

      共四個指標(biāo)instance_jvm_memory_heap(堆內(nèi)存使用)、instance_jvm_memory_heap_max(最大堆內(nèi)存)、instance_jvm_memory_noheap(直接內(nèi)存使用)、- instance_jvm_memory_noheap_max(最大直接內(nèi)存)

       

      JVM GC Time(ms):JVM 垃圾回收時間,包含young gc和old gc;

      JVM GC Count:JVM垃圾回收次數(shù),包含young gc count和old gc count;

      JVM Thread Count(java service):當(dāng)前實例的線程數(shù);

      JVM Thread State Count (Java Service):當(dāng)前實例的各狀態(tài)線程數(shù);

      JVM Class Count (Java Service):當(dāng)前實例類的計數(shù)。

      Endpoint指標(biāo)

      Endpoint Load in Current Service(CPM / PPM):當(dāng)前服務(wù)每個端點的每分鐘請求數(shù);

       

      Slow Endpoints in Current Service(ms):當(dāng)前服務(wù)每個端點的平均響應(yīng)時間;

      Successful Rate in Current Service(%):當(dāng)前服務(wù)每個端點的請求成功率;

      Endpoint Load:當(dāng)前端點每個時間段的請求量;

      Endpoint Avg Response Time(ms):當(dāng)前端點每個時間段的平均請求響應(yīng)時間;

      Endpoint Response Time Percentile(ms):當(dāng)前端點每個時間段的響應(yīng)時間占比;

      Endpoint Successful Rate(%):當(dāng)前端點每個時間段的請求成功率;

       

      posted @ 2024-08-20 15:18  木易-故事里的人  閱讀(255)  評論(0)    收藏  舉報
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