介紹
2015年由個人吳晟（華為開發者）開源 ， 2017年加入Apache孵化器；
針對分布式系統的應用性能監控系統，特別針對微服務、cloud native和容器化(Docker, Kubernetes, Mesos)架構， 其核心是個分布式追蹤系統；
使用java探針字節碼增加技術，實現對整個應用的監控 ；
對應用零侵入。
作用
Apm，鏈路追蹤，告警。
對比
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Cat
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Zipkin
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Pinpoint
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skywalking
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依賴
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Java 6，7，8
Maven 3.2.3+
mysql5.6
Linux 2.6以及之上（2.6內核才可以支持epoll）
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Java 6，7，8
Maven3.2+
rabbitMQ
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Java 6，7，8
maven3+
Hbase0.94+
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Java 6，7，8
maven3.0+
nodejs
zookeeper
elasticsearch
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實現方式
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代碼埋點（攔截器，注解，過濾器等）
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攔截請求，發送（http，mq）數據至zipkin服務
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java探針，字節碼增強
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java探針，字節碼增強
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顆粒度
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代碼級
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接口級
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方法級
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方法級
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頁面UI
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*****
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**
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*****
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****
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存儲選擇
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Mysql，hdfs
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In-memory，mysql，cassandra，elasticsearch
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Hbase
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Elasticsearch，h2
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通信方式
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-
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http，mq
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Thrift
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GRPC
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MQ監控
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不支持
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不支持
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不支持
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RocketMq，kafka
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全局調用統計
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支持
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不支持
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支持
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支持
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Trace查詢
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不持支
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支持
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不支持
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支持
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報警
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支持
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不支持
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支持
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支持
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Jvm監控
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不支持
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不支持
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支持
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支持
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Star數
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9.4K
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11.1K
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8.8K
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8.8K
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優點
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功能完善
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spring-cloud-sleuth可以很好的集成zipkin ， 代碼無侵入，集成非常簡單 ， 社區更加活躍。
對外提供有query接口，更加容易二次開發
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完全無侵入， 僅需修改啟動方式，界面完善，功能細致。
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完全無侵入，界面完善，支持應用拓撲圖及單個調用鏈查詢。
功能比較完善（zipkin + pinpoint）
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缺點
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代碼侵入性較強，需要埋點
文檔比較混亂，文檔與發布版本的符合性較低，需要依賴點評私服 （或者需要把他私服上的jar手動下載下來，然后上傳到我們的私服上去）。
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默認使用的是http請求向zipkin上報信息，耗性能。
跟sleuth結合可以使用rabbitMQ的方式異步來做，增加了復雜度，需要引入rabbitMQ 。
數據分析比較簡單。
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不支持查詢單個調用鏈， 對外表現的是整個應用的調用生態。
二次開發難度較高
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3.2版本之前BUG較多 ，網上反映兼容性較差 . 3.2新版本的反映情況較少
依賴較多。
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文檔
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網上資料較少，僅官網提供的文檔，比較亂
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文檔完善
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文檔完善
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文檔完善
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開發者
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大眾點評
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Twiter
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Naver
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吳晟（華為開發者） ，目前已經加入Apache孵化器
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使用公司
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大眾點評，攜程，陸金所，同程旅游，獵聘網，拼多多
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Twiter
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Naver
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華為，alibaba cloud,天源迪科，當當網，京東金融
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安裝
官網地址：
GitHub：
下載地址：
可以從上述地址下載，也可以直接到github上下載，選擇最新版本，運行環境：jdk7,jdk8,tomcat7,tomcat8（tomcat針對web項目），建議安裝使用過程，多看github上的doc文檔；
Skywalking支持兩種存儲方式：H2和ES，本教程使用ES作存儲
安裝所需環境：JDK，ES（安裝es：
https://www.cnblogs.com/lizichao1991/p/7809156.html）
上述環境安裝成功后，從官網下載安裝tar包
解壓：
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tar -xvzf apache-skywalking-apm-incubating-5.0.0-GA.tar.gz -C /usr/local/
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進入到軟件主目錄
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cd /usr/local/apache-skywalking-apm-incubating/
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$ ls
agent bin collector-libs config DISCLAIMER LICENSE licenses NOTICE README.txt webapp
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相關文件介紹：
Agent：java客戶端程序目錄
Bin：服務端程序啟動腳本（包括windows和linux）
Config：配置文件所在目錄
Webapp：服務端程序所在服務
使用
啟動skywalking服務端
確保10800，11800，12800，8080端口沒有被占用（skywalking默認端口，可以更改）
修改skywalking主配置文件：
skywalking主配置說明.docx
啟動服務
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sh bin/startup.sh
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訪問dashboard，服務端程序所在服務器的地址+8080端口訪問，默認用戶名密碼：admin/admin
啟動成功后，訪問界面如上圖所示
部署客戶端
客戶端程序就是agent整個目錄，一個客戶端對應一個anent文件，配置文件在agent/config/agent.config
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agent.application_code=APPNAME
collector.servers=192.168.6.102:10800
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主要修改當前客戶端所在app的名稱和訪問collector的地址，啟動客戶端服務的時候在JVM增加啟動參數：
-javaagent:/path/to/skywalking-agent/skywalking-agent.jar
參數值為skywalking-agent.jar的絕對路徑
高級特性
插件全部放置在 /plugins 目錄中.新的插件,也只需要在啟動階段,放在目錄中,就自動生效,刪除則失效；Log默認使用文件輸出到 /logs目錄中.
界面介紹
拓步圖
實例圖
系統監控圖
調用鏈路
Span圖
服務圖
原理
系統架構圖
功能清單圖
Javaagent，asm（字節碼增強），代理，切面，反射
服務端配置說明
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cluster:
# The Zookeeper cluster for collector cluster management.
zookeeper:
hostPort: localhost:2181
sessionTimeout: 100000
naming:
# Host and port used for agent config
jetty:
# 配置agent發現collector集群,host必須要系統真實網絡ip地址. agent --(HTTP)--> collector
host: localhost
port: 10800
contextPath: /
remote:
gRPC:
# 配置collector節點在集群中相互通信,host必須要系統真實網絡ip地址. collectorN --(gRPC) --> collectorM
host: localhost
port: 11800
agent_gRPC:
gRPC:
# 配置agent上傳(鏈路跟蹤和指標)數據到collector,host必須要系統真實網絡ip地址. agent--(gRPC)--> collector
host: localhost
port: 11800
agent_jetty:
jetty:
# 配置agent上傳(鏈路跟蹤和指標)數據到collector,host必須要系統真實網絡ip地址. agent--(HTTP)--> collector
# SkyWalking native Java/.Net/node.js agents don't use this.
# Open this for other implementor.
host: localhost
port: 12800
contextPath: /
analysis_register:
default:
analysis_jvm:
default:
analysis_segment_parser:
default:
bufferFilePath: ../buffer/
bufferOffsetMaxFileSize: 10M
bufferSegmentMaxFileSize: 500M
ui:
jetty:
# 配置UI訪問collector,host必須要系統真實網絡ip地址.
host: localhost
port: 12800
contextPath: /
# 配置Elasticsearch 集群連接信息
storage:
elasticsearch:
clusterName: CollectorDBCluster
clusterTransportSniffer: true
clusterNodes: localhost:9300
indexShardsNumber: 2
indexReplicasNumber: 0
highPerformanceMode: true
# 設置統計指標數據的失效時間，當指標數據失效時系統將數據自動刪除.
traceDataTTL: 90 # 單位為分
minuteMetricDataTTL: 45 # 單位為分
hourMetricDataTTL: 36 # 單位為小時
dayMetricDataTTL: 45 # 單位為天
monthMetricDataTTL: 18 # 單位為月
configuration:
default:
# namespace: xxxxx
# 告警閥值
applicationApdexThreshold: 2000
serviceErrorRateThreshold: 10.00
serviceAverageResponseTimeThreshold: 2000
instanceErrorRateThreshold: 10.00
instanceAverageResponseTimeThreshold: 2000
applicationErrorRateThreshold: 10.00
applicationAverageResponseTimeThreshold: 2000
# 熱力圖配置，修改配置后需要刪除熱力指標統計表，由系統重建
thermodynamicResponseTimeStep: 50
thermodynamicCountOfResponseTimeSteps: 40
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客戶端配置說明
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# 當前的應用編碼，最終會顯示在webui上。
# 建議一個應用的多個實例，使用有相同的application_code。請使用英文
agent.application_code=Your_ApplicationName
# 每三秒采樣的Trace數量
# 默認為負數，代表在保證不超過內存Buffer區的前提下，采集所有的Trace
# agent.sample_n_per_3_secs=-1
# 設置需要忽略的請求地址
# 默認配置如下
# agent.ignore_suffix=.jpg,.jpeg,.js,.css,.png,.bmp,.gif,.ico,.mp3,.mp4,.html,.svg
# 探針調試開關，如果設置為true，探針會將所有操作字節碼的類輸出到/debugging目錄下
# skywalking團隊可能在調試，需要此文件
# agent.is_open_debugging_class = true
# 對應Collector的config/application.yml配置文件中 agent_server/jetty/port 配置內容
# 例如：
# 單節點配置：SERVERS="127.0.0.1:8080"
# 集群配置：SERVERS="10.2.45.126:8080,10.2.45.127:7600"
collector.servers=127.0.0.1:10800
# 日志文件名稱前綴
logging.file_name=skywalking-agent.log
# 日志文件最大大小
# 如果超過此大小，則會生成新文件。
# 默認為300M
logging.max_file_size=314572800
# 日志級別，默認為DEBUG。
logging.level=DEBUG
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相關鏈接