SkyWalking分布式追踪和应用性能监控系统

用SkyWalking做分布式追踪和应用性能监控系统

SkyWalking 是观察性分析平台和应用性能管理系统。提供分布式追踪、服务网格遥测分析、度量聚合和可视化一体化解决方案。

特性:

  • 多种监控手段,语言探针和service mesh
  • 多语言自动探针,Java,.NET Core和Node.JS
  • 轻量高效,不需要大数据
  • 模块化,UI、存储、集群管理多种机制可选
  • 支持告警
  • 优秀的可视化方案

Skywalking 技术架构

图片.png

整个系统分为三部分:

  • agent:采集tracing(调用链数据)和metric(指标)信息并上报
  • OAP:收集tracing和metric信息通过analysis core模块将数据放入持久化容器中(ES,H2(内存数据库),mysql等等),并进行二次统计和监控告警
  • webapp:前后端分离,前端负责呈现,并将查询请求封装为graphQL提交给后端,后端通过ribbon做负载均衡转发给OAP集群,再将查询结果渲染展示

Skywalking也提供了其他的一些特性:

  • 配置重载:支持通过jvm参数覆写默认配置,支持动态配置管理
  • 集群管理:这个主要体现在OAP,通过集群部署分担数据上报的流量压力和二次计算的计算压力,同时集群也可以通过配置切换角色,分别面向数据采集(collector)和计算(aggregator,alarm),需要注意的是agent目前不支持多collector负载均衡,而是随机从集群中选择一个实例进行数据上报
  • 支持k8s和mesh
  • 支持数据容器的扩展,例如官方主推是ES,通过扩展接口,也可以实现插件去- - 支持其他的数据容器
  • 支持数据上报receiver的扩展,例如目前主要是支持gRPC接受agent的上报,但是也可以实现插件支持其他类型的数据上报(官方默认实现了对Zipkin,telemetry和envoy的支持)
  • 支持客户端采样和服务端采样,不过服务端采样最有意义
  • 官方制定了一个数据查询脚本规范:OAL(Observability Analysis Language),语法类似Linq,以简化数据查询扩展的工作量
  • 支持监控预警,通过OAL获取数据指标和阈值进行对比来触发告警,支持webhook扩展告警方式,支持统计周期的自定义,以及告警静默防止重复告警
数据容器

由于Skywalking并没有自己定制的数据容器或者使用多种数据容器增加复杂度,而是主要使用ElasticSearch(当然开源的基本上都是这样来保持简洁,例如Pinpoint也只使用了HBase),所以数据容器的特性以及自己数据结构基本上就限制了业务的上限,以ES为例:

  • ES查询功能异常强大,在数据筛选方面碾压其他所有容器,在数据筛选潜力巨大(Skywalking默认的查询维度就比使用HBase的Pinpoint强很多)
  • 支持sharding分片和replicas数据备份,在高可用/高性能/大数据支持都非常好
  • 支持批量插入,高并发下的插入性能大大增强
  • 数据密度低,源于ES会提前构建大量的索引来优化搜索查询,这是查询功能强大和性能好的代价,但是链路跟踪往往有非常多的上下文需要记录,所以Skywalking把这些上下文二进制化然后通过Base64编码放入data_binary字段并且将字段标记为not_analyzed来避免进行预处理建立查询索引

总体来说,Skywalking尽量使用ES在大数据和查询方面的优势,同时尽量减少ES数据密度低的劣势带来的影响,从目前来看,ES在调用链跟踪方面是不二的数据容器,而在数据指标方面,ES也能中规中矩的完成业务,虽然和时序数据库相比要弱一些,但在PB级以下的数据支持也不会有太大问题。

数据结构

如果说数据容器决定了上限,那么数据结构则决定了实际到达的高度。Skywalking的数据结构主要为:

  • 数据维度(ES索引为skywalking_*_inventory)
    1. service:服务
    2. instance:实例
    3. endpoint:接口
    4. network_adress:外部依赖
  • 数据内容
    1. 原始数据
    • 调用链跟踪数据(调用链的trace信息,ES索引为skywalking_segment,Skywalking主要的数据消耗都在这里)
    • 指标(主要是jvm或者envoy的运行时指标,例如ES索引skywalking_instance_jvm_cpu)
    1. 二次统计指标
    • 指标(按维度/时间二次统计出来的例如pxx、sla等指标,例如ES索引skywalking_database_access_p75_month)
    • 数据库慢查询记录(数据库索引:skywalking_top_n_database_statement)
    1. 关联关系(维度/指标之间的关联关系,ES索引为skywalking_relation)
    2. 特别记录
      • 告警信息(ES索引为skywalking_alarm_record)
      • 并发控制(ES索引为skywalking_register_lock)

其中数量占比最大的就是调用链跟踪数据和各种指标,而这些数据均可以通过OAP设置过期时间,以降低历史数据的对磁盘占用和查询效率的影响。

调用链跟踪数据

作为Skywalking的核心数据,调用链跟踪数据(skywalking_segment)基本上奠定了整个系统的基础,而如果要详细的了解调用链跟踪的话,就不得不提到openTracing

openTracing基本上是目前开源调用链跟踪系统的一个事实标准,它制定了调用链跟踪的基本流程和基本的数据结构,同时也提供了各个语言的实现。如果用一张图来表现openTracing,则是如下:

图片.png

其中:

  • SpanContext:一个类似于MDC(Slfj)或者ThreadLocal的组件,负责整个调用链数据采集过程中的上下文保持和传递
  • Trace:一次调用的完整记录
    • Span:一次调用中的某个节点/步骤,类似于一层堆栈信息,Trace是由多个Span组成,Span和Span之间也有父子或者并列的关系来标志这个节点/步骤在整个调用中的位置
      • Tag:节点/步骤中的关键信息
      • Log:节点/步骤中的详细记录,例如异常时的异常堆栈
    • Baggage:和SpanContext一样并不属于数据结构而是一种机制,主要用于跨Span或者跨实例的上下文传递,Baggage的数据更多是用于运行时,而不会进行持久化

以一个Trace为例:

图片.png

首先是外部请求调用A,然后A依次同步调用了B和C,而B被调用时会去同步调用D,C被调用的时候会依次同步调用E和F,F被调用的时候会通过异步调用G,G则会异步调用H,最终完成一次调用。

上图是通过Span之间的依赖关系来表现一个Trace,而在时间线上,则可以有如下的表达:

图片.png

当然,如果是同步调用的话,父Span的时间占用是包括子Span的时间消耗的。

而落地到Skywalking中,我们以一条skywalking_segment的记录为例:

{
    "trace_id": "52.70.15530767312125341",
    "endpoint_name": "Mysql/JDBI/Connection/commit",
    "latency": 0,
    "end_time": 1553076731212,
    "endpoint_id": 96142,
    "service_instance_id": 52,
    "version": 2,
    "start_time": 1553076731212,
    "data_binary": "CgwKCjRGnPvp5eikyxsSXhD///8BGMz62NSZLSDM+tjUmS0wju8FQChQAVgBYCF6DgoHZGIudHlwZRIDc3FsehcKC2RiLmluc3RhbmNlEghyaXNrZGF0YXoOCgxkYi5zdGF0ZW1lbnQYAiA0",
    "service_id": 2,
    "time_bucket": 20190320181211,
    "is_error": 0,
    "segment_id": "52.70.15530767312125340"
}

其中:

  • trace_id:本次调用的唯一id,通过snowflake模式生成
  • endpoint_name:被调用的接口
  • latency:耗时
  • end_time:结束时间戳
  • endpoint_id:被调用的接口的唯一id
  • service_instance_id:被调用的实例的唯一id
  • version:本数据结构的版本号
  • start_time:开始时间戳
  • data_binary:里面保存了本次调用的所有Span的数据,序列化并用Base64编码,不会进行分析和用于查询
  • service_id:服务的唯一id
  • time_bucket:调用所处的时段
  • is_error:是否失败
  • segment_id:数据本身的唯一id,类似于主键,通过snowflake模式生成

这里可以看到,目前Skywalking虽然相较于Pinpoint来说查询的维度要多一些,但是也很有限,而且除了endPoint,并没有和业务有关联的字段,只能通过时间/服务/实例/接口/成功标志/耗时来进行非业务相关的查询,如果后续要增强业务相关的搜索查询的话,应该还需要增加一些用于保存动态内容(如messageId,orderId等业务关键字)的字段用于快速定位

指标

指标数据相对于Tracing则要简单得多了,一般来说就是指标标志、时间戳、指标值,而Skywalking中的指标有两种:一种是采集的原始指标值,例如jvm的各种运行时指标(例如cpu消耗、内存结构、GC信息等);一种是各种二次统计指标(例如tp性能指标、SLA等,当然也有为了便于查询的更高时间维度的指标,例如基于分钟、小时、天、周、月)

例如以下是索引skywalking_endpoint_cpm_hour中的一条记录,用于标志一个小时内某个接口的cpm指标:

{
    "total": 8900,
    "service_id": 5,
    "time_bucket": 2019031816,
    "service_instance_id": 5,
    "entity_id": "7",
    "value": 148
}

各个字段的释义如下:

  • total:一分钟内的调用总量
  • service_id:所属服务的唯一id
  • time_bucket:统计的时段
  • service_instance_id:所属实例的唯一id
  • entity_id:接口(endpoint)的唯一id
  • value:cpm的指标值(cpm=call per minute,即total/60)
agent

agent(apm-sniffer)是Skywalking的Java探针实现,主要负责:

  • 采集应用实例的jvm指标
  • 通过切向编程进行数据埋点,采集调用链数据
  • 通过RPC将采集的数据上报

当然,agent还实现了客户端采样,不过在APM监控系统里进行客户端数据采样都是没有灵魂的,所以这里就不再赘述了。

首先,agent通过 org.apache.skywalking.apm.agent.core.boot.BootService 实现了整体的插件化,agent启动会加载所有的BootService实现,并通过 ServiceManager 来管理这些插件的生命周期,采集jvm指标、gRPC连接管理、调用链数据维护、数据上报OAP这些服务均是通过这种方式扩展。

然后,agent还通过bytebuddy以javaagent的模式,通过字节码增强的机制来构造AOP环境,再提供PluginDefine的规范方便探针的开发,最终实现非侵入性的数据埋点,采集调用链数据。

OAP

同agent类似,OAP作为Skywalking最核心的模块,也实现了自己的扩展机制,不过在这里叫做Module,具体可以参考library-module,在module的机制下,Skywalking实现了自己必须核心组件:

  • core:整个OAP核心业务(remoting、cluster、storage、analysis、query、alarm)的规范和接口
  • cluster:集群管理的具体实现
  • storage:数据容器的具体实现
  • query:为前端提供的查询接口的具体实现
  • receiver:接收探针上报数据的接收器的具体实现
  • alarm:监控告警的具体实现

以及一个可选组件:

  • telemetry:用于监控OAP自身的健康状况

而前面提到的OAP的高扩展性则体现在核心业务的规范均定义在了core中,如果有需要自己扩展的,只需要自己单独做自己的实现,而不需要做侵入式的改动,最典型的示例则是官方支持的storage,不仅支持单机demo的内存数据库H2和经典的ES,连目前开源的Tidb都可以接入。

【转载请注明出处】:https://blog.csdn.net/huahao1989/article/details/107117546

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 206,214评论 6 481
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 88,307评论 2 382
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 152,543评论 0 341
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 55,221评论 1 279
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 64,224评论 5 371
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,007评论 1 284
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,313评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,956评论 0 259
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 43,441评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,925评论 2 323
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,018评论 1 333
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,685评论 4 322
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,234评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,240评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,464评论 1 261
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,467评论 2 352
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,762评论 2 345

推荐阅读更多精彩内容