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微服务-springcloud-springboot-Skywalking详解(下载安装)


一、SkyWalking核心介绍

1. 什么是SkyWalking?

Apache SkyWalking是一款国人主导开发的开源APM(应用性能管理)系统,2015年由吴晟创建,2017年进入Apache孵化器,2019年毕业成为Apache顶级项目。它通过分布式追踪、服务网格遥测分析、指标聚合和可视化一体化解决方案,提供分布式系统的观测性能力

核心特点:
  • 多语言自动探针:支持Java、.NET Core、Node.js、PHP、Golang等十余种语言

  • 服务拓扑自动发现:动态绘制服务间调用关系图

  • 细粒度性能分析:支持方法级代码执行追踪

  • 多维度监控:整合Metrics、Logging、Tracing三大观测支柱

  • 云原生友好:完美支持Kubernetes、Service Mesh环境

2. APM系统核心价值

传统监控系统(如Zabbix、Prometheus)与APM系统的对比:

维度 传统监控系统 APM系统 监控焦点 硬件/系统级指标 应用内部执行过程 数据粒度 服务级别 代码方法级别 核心能力 异常告警 性能瓶颈诊断 典型指标 CPU/内存/磁盘使用率 调用链追踪、事务响应时间 问题定位深度 知道\"有问题\" 知道\"为什么有问题\"

SkyWalking通过分布式追踪技术,可以还原一个请求在微服务架构中的完整流转路径,精确到每个服务的代码执行耗时,这正是解决\"慢请求\"问题的关键。

二、技术架构深度解析

1. 整体架构组成

  • 上部分 Agent :负责从应用中,收集链路信息,发送给 SkyWalking OAP 服务器。目前支持 SkyWalking、Zikpin、Jaeger 等提供的 Tracing 数据信息。而我们目前采用的是,SkyWalking Agent 收集 SkyWalking Tracing 数据,传递给服务器。
  • 下部分 SkyWalking OAP :负责接收 Agent 发送的 Tracing 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。
  • 右部分 Storage :Tracing 数据存储。目前支持 ES、MySQL、Sharding Sphere、TiDB、H2 多种存储器。而我们目前采用的是 ES ,主要考虑是 SkyWalking 开发团队自己的生产环境采用 ES 为主。
  • 左部分 SkyWalking UI :负责提供控台,查看链路等等。
数据流向:

核心组件:
  • Agent:驻留在应用进程内的探针,通过字节码增强技术收集数据

  • OAP Server:可集群部署的观测分析平台,负责数据聚合、计算和存储

  • Storage:支持Elasticsearch、MySQL、TiDB、H2等多种存储后端

  • UI:功能强大的可视化控制台

2. 探针工作原理

以Java探针为例,其通过Java Agent机制实现无侵入式埋点:

// 典型字节码增强示例(简化版)public class TracingInstrumentation extends ClassInstanceMethodsEnhancePluginDefine { @Override protected ClassMatch enhanceClass() { return byName(\"org.apache.dubbo.proxy.Invoker\"); } @Override public ConstructorInterceptPoint[] getConstructorsInterceptPoints() { // 方法拦截点定义 }}

这种技术使得业务代码无需任何修改即可获得监控能力,相比CAT等需要代码埋点的方案具有明显优势。

三、竞品对比分析

主流APM系统功能对比

特性 SkyWalking Zipkin Pinpoint CAT 实现方式 字节码增强 拦截请求 字节码增强 代码埋点 代码侵入性 无 低 无 高 调用链粒度 方法级 接口级 方法级 代码级 JVM监控 支持 不支持 支持 支持 服务拓扑 自动生成 无 自动生成 需配置 存储扩展性 支持多DB 有限 HBase专用 复杂 告警功能 完善 无 基础 完善

性能基准测试

根据官方测试报告(单节点OAP,ES存储):

四、核心功能详解

1. 分布式追踪能力

  • 全链路追踪:跨进程、跨线程的请求跟踪

  • 智能采样:动态调整采样率平衡性能与数据完整性

  • 异常标记:自动标识调用链中的错误节点

2. 服务拓扑分析

自动生成的服务依赖图可显示:

  • 服务间调用关系

  • 流量方向与强度

  • 健康状态(颜色标识)

  • 关键指标(成功率、延迟)

3. 性能剖析

-- 示例:查询慢事务Top 5SELECT service_name, avg_latency FROM endpoint_avg WHERE start_time > NOW() - 1h ORDER BY avg_latency DESC LIMIT 5

4. 告警体系

支持基于OLAP引擎的多维度告警规则:

  • 服务响应时间阈值

  • 错误率突增检测

  • 服务心跳丢失

  • JVM内存溢出预警

告警渠道覆盖:

  • 邮件

  • Webhook(支持钉钉、企业微信)

  • Slack

  • PagerDuty

五、典型应用场景

1. 微服务性能诊断

  • 定位跨服务调用的性能瓶颈

  • 分析分布式事务超时原因

  • 识别不合理的服务依赖

2. 云原生环境监控

  • Kubernetes Pod间通信分析

  • Service Mesh(Istio/Linkerd)可观测性

  • 容器资源使用关联分析

3. 生产环境运维

  • 灰度发布效果验证

  • 突发流量影响评估

  • 容量规划数据支持

六、SkyWalking环境搭建

1.SkyWalking下载

下载地址:Downloads | Apache SkyWalking

Skywalking主要是下载两个包:SkyWalking APM和Java Agent,Skywalking APM提供后端服务和UI服务,Java Agent集成进应用进行数据收集传输。

SkyWalking APM

Java Agent

2.SkyWalking部署(Windows)

SkyWalking APM说明

SkyWalking APM解压后得到apache-skywalking-apm-bin文件,重点关注以下3个目录:

  • bin目录下是启动脚本,一般用startup命令启动

  • config目录下是配置文件,主要需要关注的是application.yml文件,里面有存储策略、服务端口及查询策略的配置信息。
Java Agent说明

Java Agent解压后得到skywalking-agent文件:

  • skywalking-agent.jar:探针包,使用了java agent技术,可以拦截java应用的执行。
  • plugins目录:这个目录下主要放日志采集的插件,并且支持自定义插件。skywalking官方已经开发了大部分框架的插件,例如springmvc、dubbo等等。这个设计给skywalking赋予了极强的扩展性。
  • optional-plugins:备用插件库,这里的插件在执行时不会被加载,只有放在plugins目录下的插件才会被加载。这个目录相当于仓库,需要启用什么功能的日志采集,就把对应的插件拷贝到plugins目录。同理,如果想要不采集某种日志,就把对应的插件从plugins目录中删掉即可。
  • config目录:这里是探针和插件的配置。比如说配置应用名称(会体现在UI中)。

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