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??Skywalking是由國內(nèi)開源愛好者吳晟開源并提交到Apache孵化器的開源項目， 2017年12月SkyWalking成為Apache國內(nèi)首個個人孵化項目， 2019年4月17日SkyWalking從Apache基金會的孵化器畢業(yè)成為頂級項目， 目前SkyWalking支持Java、 .Net、 Node.js、 go、 python等探針， 數(shù)據(jù)存儲支持MySQL、 ElasticSearch等， SkyWalking與Pinpoint相同， 對業(yè)務(wù)代碼無侵入， 不過探針采集數(shù)據(jù)粒度相較于Pinpoint來說略粗， 但性能表現(xiàn)優(yōu)秀， 目前SkyWalking增長勢頭強勁， 社區(qū)活躍， 中文文檔齊全， 沒有語言障礙， 支持多語言探針， 這些都是 SkyWalking的優(yōu)勢所在， 還有就是SkyWalking支持很多框架， 包括很多國產(chǎn)框架， 例如， Dubbo、 gRPC、 SOFARPC 等等， 同時也有很多開發(fā)者正在不斷向社區(qū)提供更多插件以支持更多組件無縫接入SkyWalking。
官網(wǎng)地址：https://skywalking.apache.org/
這個是官網(wǎng)的架構(gòu)設(shè)計圖：
SkyWalking有兩中版本，ES版本和非ES版。如果我們決定采用ElasticSearch作為存儲，那么就下載es版本。? SkyWalking 支持 ES、MySQL?等等作為存儲器，實現(xiàn)鏈路等信息的讀寫。
一般情況下，我們推薦使用 ES 存儲器。
下面我們來安裝一下。
es 安裝這個之前有說明，可以自行去看文章安裝。
skywalking安裝可以參考官網(wǎng)，下載源碼包，在linux或者windows環(huán)境安裝。
解壓后如下：
- agent目錄將來要拷貝到各服務(wù)所在機器上用作探針
- bin目錄是服務(wù)啟動腳本
- config目錄是配置文件
- oap-libs目錄是oap服務(wù)運行所需的jar包
- webapp目錄是web服務(wù)運行所需的jar包
接下來，要選擇存儲了，支持的存儲有：
- H2
- ElasticSearch 6, 7
- MySQL
- TiDB
- InfluxDB
作為監(jiān)控系統(tǒng)，首先排除H2和MySQL，這里推薦InfluxDB，它本身就是時序數(shù)據(jù)庫，非常適合這種場景
這里要注意，最新的安裝包jdk1.8以上才可以。我這里是11：
接下來，我們選擇es作為存儲數(shù)據(jù)源，在 config/application.yml ，設(shè)置storage中的es地址即可，如果是集群，就寫集群的地址
???????
2.2. 安裝Agent
https://github.com/apache/skywalking/blob/v8.2.0/docs/en/setup/service-agent/java-agent/README.md
將agent目錄拷貝至各服務(wù)所在的機器上
這里，我將它拷貝至某個服務(wù)目錄下：
SkyWalking插件都是即插即用的，可以把optional-plugins中的插件放到plugins中
修改 agent/config/agent.config 配置文件，也可以通過命令行參數(shù)指定
collector.backend_service=${SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES:127.0.0.1:11800} ip改為自己服務(wù)的地址即可。
?這個包的位置可以隨便放，可以在你的啟動參數(shù)里面加上，也可以使用jar的方式指定路徑：
-javaagent:D:\work\gitwork\mavendemo\skywalking-agent\skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=skywalking-jsbc-service -Dskywalking.collector.backend_service=127.0.0.1:11800
接著修改監(jiān)控web端口地址：
當(dāng)然也可以不用修改，使用默認的地址和端口。?
?啟動skywalking服務(wù)：
?現(xiàn)在打開
?
?我現(xiàn)在比如向數(shù)據(jù)庫中插數(shù)據(jù)，
?
?模擬100次插入：
通過postman請求：
打開監(jiān)控可以看到下面的鏈路日志和執(zhí)行時間：
’
?服務(wù)執(zhí)行響應(yīng)時間，成功率等等指標，可以去官網(wǎng)上看文檔
?服務(wù)拓撲結(jié)構(gòu)
?鏈路log和執(zhí)行時間，這樣可以看出鏈路消耗時間和性能
除來這個我們可以Grafana 來監(jiān)控性能，比如redis，mysql之類的性能。
Grafana安裝也很簡單，下載源碼包，解壓后直接啟動即可：
?
然后啟動：
?賬號密碼admin/admin
添加redis數(shù)據(jù)源
?
如果是集群的，填寫集群地址即可，保存后，我們可以自定義redis性能，也可以使用官方的模版導(dǎo)入json文件模版即可：
Redis Dashboard | Grafana Labs
下面我們寫個程序讀寫redis,下面是pom文件：
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-devtools</artifactId><scope>runtime</scope><optional>true</optional></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-configuration-processor</artifactId><optional>true</optional></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><optional>true</optional></dependency><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>fastjson</artifactId><version>1.2.58</version></dependency><!-- redis分布式鎖 --><dependency><groupId>org.springframework.integration</groupId><artifactId>spring-integration-redis</artifactId></dependency><!-- redis 連接池--><dependency><groupId>org.apache.commons</groupId><artifactId>commons-pool2</artifactId></dependency><dependency><groupId>redis.clients</groupId><artifactId>jedis</artifactId><version>3.2.0</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency> @Testpublic void shouldUse3DbConcurrent(){final String key3="dm:3:cr:string:key";final String key0="dm:0:cr:string:key";List<String> keys=Arrays.asList(key0, key3);stringRedisManager.deleteKeyBatch(keys);string3RedisManager.deleteKeyBatch(keys);stringRedisManager.set(key0, "0");string3RedisManager.set(key3, "0");int threadCount=500;int addTotal=50000;RedisAddManager addManager0=new RedisAddManager(stringRedisManager, key0, threadCount, addTotal);RedisAddManager addManager3=new RedisAddManager(string3RedisManager, key3, threadCount, addTotal);addManager0.startThreads();addManager3.startThreads();addManager0.countDown();addManager3.countDown();//等待線程執(zhí)行完畢addManager0.joins();addManager3.joins();int expectedTotal=threadCount*addTotal;String expectedTotalStr=String.valueOf(expectedTotal);String result0=stringRedisManager.get(key0);Assert.assertEquals(expectedTotalStr, result0);String result0_=stringRedisManager.get(key3);Assert.assertNull(result0_);String result3=string3RedisManager.get(key3);Assert.assertEquals(expectedTotalStr, result3);String result3_=string3RedisManager.get(key0);Assert.assertNull(result3_);}private class RedisAddManager{private CountDownLatch countDownLatch=new CountDownLatch(1);private RedisManager<String,String> stringRedisManager;private String key;private int threadCount;private int addTotal;private List<Thread> threads=new ArrayList<>();public RedisAddManager(RedisManager<String, String> stringRedisManager, String key, int threadCount, int addTotal) {this.stringRedisManager = stringRedisManager;this.key = key;this.threadCount=threadCount;this.addTotal = addTotal;}
啟動執(zhí)行后,可以看到儀表盤redis的讀寫性能：
