skywalking簡單安裝配置使用

skywalking是一款國產的開源的鏈路追蹤軟件，那么鏈路追蹤、監控系統、日志系統的區別是什么呢。本質上鏈路追蹤也算是一種監控，而鏈路追蹤跟監控系統都是日志。

skywalking中文文檔： https://skyapm.github.io/document-cn-translation-of-skywalking/zh/8.0.0/

與日常監控不同的是我們對監控得出的結果處理可以更主動。以prometheus為例，prometheus收集了數據在grafana上展出出來，並且按制定的規則報警，但是我們一般不會主動去看prometheus的線圖然后得出哪里哪里馬上要出問題了，我們得提前處理，都是它報警了我去看下情況，然后再去看看日志，根據經驗，進行處理以及后續的優化。在常規運維中，這是一個被動的行為，可以理解為“亡羊補牢”。

而鏈路追蹤軟件在啟用后，就可以看到哪個調用鏈用得頻率高，哪個函數方法執行的慢，跟XXX的連接延時比較大，此時就可以根據實際排期進行更高性價比的調整優化，此時業務並沒有出問題，可能就是稍慢一點。當然了，也會出現某個業務使用過程中慢，才要對此進行分析的，這個行為可以理解成普通的被動監控了。不過在在常規運維中，我們對鏈路追蹤的期望是前者，這是一個主動的行為，可以理解為“未雨綢繆”。

那么日志系統呢？日志系統收集了很多日志，而監控跟鏈路追蹤其實是對自己所需要的日志進行了收集及聚合處理后得出了自己所需要的數值、目標等等，最后進行了不同的展示。所以日志系統是最底層的東西，監控報警我只看線條沒有用，我得去看當時的日志，到底系統、業務是因為什么才波動了；鏈路追蹤也一樣，函數運行的慢，那我去看這個函數的處理邏輯，處理流程都經歷了什么才能去調優。

目前，APM中skywalking與pinpoint是實現了對代碼完全無任何侵入，這樣比較符合運維人員的想法，畢竟Zipkin類的對代碼侵入了，那么那就需要有風險擔責，這個業務運行時的鍋我們還是不要輕易背。具體的對比大家可以看https://www.jianshu.com/p/626cae6c0522 這篇文章。

我們使用k8s內運行的方式來安裝skywalking，官方指引是用helm安裝，這邊筆者已經將yaml導出並進行修改調整

elasticsearch：skywalking可以對接的后端很多：https://skyapm.github.io/document-cn-translation-of-skywalking/zh/8.0.0/setup/backend/backend-storage.html，當然了你的elasticsearch不用跑在容器里，所以這是一個非必要操作，如果跑在容器里記得要分配對應的存儲進行持久化。下面這個文件在只有一個節點時重啟后會起不來，因為他無法變成green狀態不符合健康檢查，所以在單獨測試時將健康檢查的那段注釋掉即可。

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: skywalking-elasticsearch
  namespace: default
  labels:
    app: skywalking-elasticsearch
spec:
  ports:
  - name: http
    port: 9200
    protocol: TCP
    targetPort: 9200
  - name: transport
    port: 9300
    protocol: TCP
    targetPort: 9300
  selector:
    app: skywalking-elasticsearch
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: skywalking-elasticsearch-headless
  namespace: default
  labels:
    app: skywalking-elasticsearch
spec:
  clusterIP: None
  publishNotReadyAddresses: true
  ports:
  - name: http
    port: 9200
    protocol: TCP
    targetPort: 9200
  - name: transport
    port: 9300
    protocol: TCP
    targetPort: 9300
  selector:
    app: skywalking-elasticsearch
---
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: skywalking-elasticsearch
  namespace: default
  labels:
    app: skywalking-elasticsearch
spec:
  replicas: 1
  podManagementPolicy: Parallel
  selector:
    matchLabels:
      app: skywalking-elasticsearch
  serviceName: skywalking-elasticsearch-headless
  template:
    metadata:
      name: skywalking-elasticsearch
      labels:
        app: skywalking-elasticsearch
    spec:
#       affinity:
#         podAntiAffinity:
#           requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
#           - labelSelector:
#               matchExpressions:
#               - key: app
#                 operator: In
#                 values:
#                 - skywalking-elasticsearch
#             topologyKey: kubernetes.io/hostname
      initContainers:
      - command:
        - sysctl
        - -w
        - vm.max_map_count=262144
        image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.5.1
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        name: configure-sysctl
        resources: {}
        securityContext:
          privileged: true
          runAsUser: 0
      securityContext:
        fsGroup: 1000
        runAsUser: 1000
      containers:
      - env:
        - name: node.name
          valueFrom:
            fieldRef:
              apiVersion: v1
              fieldPath: metadata.name
        - name: cluster.initial_master_nodes
          value: skywalking-elasticsearch-0
        - name: discovery.seed_hosts
          value: skywalking-elasticsearch-headless
        - name: cluster.name
          value: skywalking-elasticsearch
        - name: network.host
          value: 0.0.0.0
        - name: ES_JAVA_OPTS
          value: -Xmx1g -Xms1g
        - name: node.data
          value: "true"
        - name: node.ingest
          value: "true"
        - name: node.master
          value: "true"
        name: skywalking-elasticsearch
        image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.5.1
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        ports:
        - containerPort: 9200
          name: http
          protocol: TCP
        - containerPort: 9300
          name: transport
          protocol: TCP
        resources:
          limits:
            cpu: "1"
            memory: 2Gi
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 2Gi          
        readinessProbe:
          exec:
            command:
            - sh
            - -c
            - |
              #!/usr/bin/env bash -e
              # If the node is starting up wait for the cluster to be ready (request params: 'wait_for_status=green&timeout=1s' )
              # Once it has started only check that the node itself is responding
              START_FILE=/tmp/.es_start_file

              http () {
                  local path="${1}"
                  if [ -n "${ELASTIC_USERNAME}" ] && [ -n "${ELASTIC_PASSWORD}" ]; then
                    BASIC_AUTH="-u ${ELASTIC_USERNAME}:${ELASTIC_PASSWORD}"
                  else
                    BASIC_AUTH=''
                  fi
                  curl -XGET -s -k --fail ${BASIC_AUTH} http://127.0.0.1:9200${path}
              }

              if [ -f "${START_FILE}" ]; then
                  echo 'Elasticsearch is already running, lets check the node is healthy and there are master nodes available'
                  http "/_cluster/health?timeout=0s"
              else
                  echo 'Waiting for elasticsearch cluster to become cluster to be ready (request params: "wait_for_status=green&timeout=1s" )'
                  if http "/_cluster/health?wait_for_status=green&timeout=1s" ; then
                      touch ${START_FILE}
                      exit 0
                  else
                      echo 'Cluster is not yet ready (request params: "wait_for_status=green&timeout=1s" )'
                      exit 1
                  fi
              fi
          failureThreshold: 3
          initialDelaySeconds: 10
          periodSeconds: 10
          successThreshold: 3
          timeoutSeconds: 5
        securityContext:
          capabilities:
            drop:
            - ALL
          runAsNonRoot: true
          runAsUser: 1000
        volumeMounts:
        - name: skywalking-elasticsearch
          mountPath: /usr/share/elasticsearch/data
      terminationGracePeriodSeconds: 120
  volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: skywalking-elasticsearch
    spec:
      accessModes: 
        - ReadWriteOnce
      storageClassName: yizhuang-nfs
      resources:
        requests:
          storage: 100Gi

job：對es進行結構初始化。es如果之前初始化過了就沒必要再次執行了。

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: skywalking-job
  namespace: default
  labels:
    app: skywalking-job
spec:
  template:
    metadata:
      name: skywalking-job
      labels:
        app: skywalking-job
    spec:
      initContainers:
      - command:
        - sh
        - -c
        - for i in $(seq 1 60); do nc -z -w3 skywalking-elasticsearch 9200 && exit 0 ||
          sleep 5; done; exit 1
        image: busybox:1.30
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        name: wait-for-elasticsearch
      containers:
      - env:
        - name: JAVA_OPTS
          value: -Xmx2g -Xms2g -Dmode=init              # -Dmode=init模式是給elasticsearch集群初始化數據結構
        - name: SW_STORAGE
          value: elasticsearch7
        - name: SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES
          value: skywalking-elasticsearch:9200
        name: skywalking-job
        image: apache/skywalking-oap-server:8.1.0
        imagePullPolicy: IfNotPresent
      restartPolicy: Never                              # Job的restartPolicy必須設置Never

oap：就是skywalking服務本身

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: skywalking-oap
  namespace: default
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: Role
metadata:
  name: skywalking-oap
  namespace: default
rules:
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - pods
  - configmaps
  verbs:
  - get
  - watch
  - list
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
  name: skywalking-oap
  namespace: default
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: Role
  name: skywalking-oap
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: skywalking-oap
  namespace: default
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: skywalking-oap
  namespace: default
  labels:
    app: skywalking-oap
spec:
  ports:
  - name: rest
    port: 12800
    protocol: TCP
    targetPort: 12800
  - name: grpc
    port: 11800
    protocol: TCP
    targetPort: 11800
  selector:
    app: skywalking-oap
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: skywalking-oap
  namespace: default
  labels:
    app: skywalking-oap
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: skywalking-oap
  template:
    metadata:
      labels:
        app: skywalking-oap
    spec:
      serviceAccount: skywalking-oap
      serviceAccountName: skywalking-oap
#       affinity:
#         podAntiAffinity:
#           preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
#           - podAffinityTerm:
#               labelSelector:
#                 matchLabels:
#                   app: skywalking-oap
#               topologyKey: kubernetes.io/hostname
#             weight: 1
      initContainers:
      - command:
        - sh
        - -c
        - for i in $(seq 1 60); do nc -z -w3 skywalking-elasticsearch 9200 && exit 0 ||
          sleep 5; done; exit 1
        image: busybox:1.30
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        name: wait-for-elasticsearch
      containers:
      - env:
        - name: JAVA_OPTS
          value: -Dmode=no-init -Xmx2g -Xms512m
        - name: SW_CLUSTER                              # 設置集群類型在kubernetes內
          value: kubernetes
        - name: SW_CLUSTER_K8S_NAMESPACE
          value: default
        - name: SW_CLUSTER_K8S_LABEL
          value: app=skywalking-oap
        - name: SKYWALKING_COLLECTOR_UID
          valueFrom:
            fieldRef:
              apiVersion: v1
              fieldPath: metadata.uid
        - name: SW_STORAGE
          value: elasticsearch7
        - name: SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES
          value: skywalking-elasticsearch:9200
        - name: SW_STORAGE_DAY_STEP                     # 每個ES索引存多少天的數據
          value: "1"
        - name: SW_STORAGE_ES_FLUSH_INTERVAL
          value: "60"
        - name: SW_CORE_RECORD_DATA_TTL                 # 記錄數據過期時間，這里要注意，比如你想存30天數據，那么TTL要設置為DAY_STEP+30=31
          value: "4"
        - name: SW_CORE_METRICS_DATA_TTL                # 指標數據過期時間，同上
          value: "4"
        - name: SW_TRACE_SAMPLE_RATE                    # 采樣率，10000為100%，生產環境需要調小
          value: "10000"
        name: skywalking-oap
        image: apache/skywalking-oap-server8.1.0
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        ports:
        - containerPort: 11800
          name: grpc
          protocol: TCP
        - containerPort: 12800
          name: rest
          protocol: TCP
        readinessProbe:
          failureThreshold: 3
          initialDelaySeconds: 15
          periodSeconds: 20
          successThreshold: 1
          tcpSocket:
            port: 12800
          timeoutSeconds: 1
        livenessProbe:
          failureThreshold: 3
          initialDelaySeconds: 15
          periodSeconds: 20
          successThreshold: 1
          tcpSocket:
            port: 12800
          timeoutSeconds: 1
        resources:
          requests:
            memory: 512Mi
            cpu: 30m
          limits:
            memory: 2Gi
            cpu: 500m

ui：負責展示出圖

---
apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: Gateway
metadata:
  name: skywalking-dev-xxx-com
  namespace: default
spec:
  selector:
    istio: ingressgateway
  servers:
  - hosts:
    - skywalking-dev.xxx.com
    port:
      number: 80    
      name: http
      protocol: HTTP
---
apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
  name: skywalking-dev-xxx-com
  namespace: default
spec:
  hosts:
  - skywalking-dev.xxx.com
  gateways:
  - skywalking-dev-xxx-com
  http:
  - match:
    - uri:
        prefix: /
    route:
    - destination:
        host: skywalking-ui
        port:
          number: 80
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: skywalking-ui
  namespace: default
  labels:
    app: skywalking-ui
spec:
  ports:
  - port: 80
    protocol: TCP
    targetPort: 8080
  selector:
    app: skywalking-ui
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: skywalking-ui
  namespace: default
  labels:
    app: skywalking-ui
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: skywalking-ui
  template:
    metadata:
      labels:
        app: skywalking-ui
    spec:
      imagePullSecrets:
        - name: aliyun-registry
      containers:
      - env:
        - name: SW_OAP_ADDRESS
          value: skywalking-oap:12800
        image: apache/skywalking-ui:8.1.0
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        name: skywalking-ui
        ports:
        - containerPort: 8080
          name: page
          protocol: TCP
        resources:
          requests:
            memory: 512Mi
            cpu: 30m
          limits:
            memory: 1Gi
            cpu: 500m

然后我們就可以看到，此時還沒有介入客戶端，所以沒有數據，但是服務端的事情已經完成。

 接下來就是客戶端的接入，skywalking支持很多的客戶端，當然最常用的還是接入java應用，我們只需要去下載對應的對應的包就可以了，http://skywalking.apache.org/downloads/，建議客戶端的版本號與你服務端的版本號一致，比如我服務端版本是8.1.1，那么我下載的鏈接應該為 https://downloads.apache.org/skywalking/8.1.0/apache-skywalking-apm-8.1.0.tar.gz ，下載解壓后目錄結構如下

agent/
├── activations
│   ├── apm-toolkit-log4j-1.x-activation-8.1.0.jar
│   ├── apm-toolkit-log4j-2.x-activation-8.1.0.jar
│   ├── apm-toolkit-logback-1.x-activation-8.1.0.jar
│   ├── apm-toolkit-meter-activation-8.1.0.jar
│   ├── apm-toolkit-opentracing-activation-8.1.0.jar
│   └── apm-toolkit-trace-activation-8.1.0.jar
├── bootstrap-plugins
│   ├── apm-jdk-http-plugin-8.1.0.jar
│   └── apm-jdk-threading-plugin-8.1.0.jar
├── config
│   └── agent.config　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　# agent端的配置文件，我們需要修改一些地方
├── logs
├── optional-plugins
│   ├── apm-customize-enhance-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-gson-2.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-kotlin-coroutine-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-spring-annotation-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-spring-cloud-gateway-2.0.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-spring-cloud-gateway-2.1.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-spring-tx-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-trace-ignore-plugin-8.1.0.jar
│   └── apm-zookeeper-3.4.x-plugin-8.1.0.jar
├── optional-reporter-plugins
│   └── kafka-reporter-plugin-8.1.0.jar
├── plugins
│   ├── apm-activemq-5.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-armeria-0.84.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-armeria-0.85.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-avro-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-canal-1.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-cassandra-java-driver-3.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-dubbo-2.7.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-dubbo-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-ehcache-2.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-elastic-job-2.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-elasticsearch-5.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-elasticsearch-6.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-feign-default-http-9.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-finagle-6.25.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-grpc-1.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-h2-1.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-httpasyncclient-4.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-httpclient-3.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-httpClient-4.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-hystrix-1.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-influxdb-2.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-jdbc-commons-8.1.0.jar
│   ├── apm-jedis-2.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-jetty-client-9.0-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-jetty-client-9.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-jetty-server-9.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-kafka-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-lettuce-5.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-light4j-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-mariadb-2.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-mongodb-2.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-mongodb-3.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-mysql-5.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-mysql-6.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-mysql-8.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-mysql-commons-8.1.0.jar
│   ├── apm-netty-socketio-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-nutz-http-1.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-nutz-mvc-annotation-1.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-okhttp-3.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-play-2.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-postgresql-8.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-pulsar-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-quasar-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-rabbitmq-5.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-redisson-3.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-resttemplate-4.3.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-rocketmq-3.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-rocketmq-4.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-servicecomb-java-chassis-0.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-servicecomb-java-chassis-1.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-sharding-jdbc-1.5.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-sharding-sphere-3.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-shardingsphere-4.0.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-sharding-sphere-4.1.0-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-sharding-sphere-4.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-sharding-sphere-4.x-rc3-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-solrj-7.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-spring-async-annotation-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-spring-cloud-feign-1.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-spring-cloud-feign-2.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-spring-concurrent-util-4.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-spring-core-patch-8.1.0.jar
│   ├── apm-springmvc-annotation-3.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-springmvc-annotation-4.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-springmvc-annotation-5.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-springmvc-annotation-commons-8.1.0.jar
│   ├── apm-spring-webflux-5.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-spymemcached-2.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-struts2-2.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-undertow-2.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-vertx-core-3.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── apm-xmemcached-2.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── baidu-brpc-plugin-8.1.0.jar
│   ├── dubbo-2.7.x-conflict-patch-8.1.0.jar
│   ├── dubbo-conflict-patch-8.1.0.jar
│   ├── graphql-12.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── graphql-8.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── graphql-9.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── motan-plugin-8.1.0.jar
│   ├── resteasy-server-3.x-plugin-8.1.0.jar
│   ├── sofa-rpc-plugin-8.1.0.jar
│   ├── spring-commons-8.1.0.jar
│   └── tomcat-7.x-8.x-plugin-8.1.0.jar
└── skywalking-agent.jar　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　# 該版本gaent探針jar包

我們對agent conf文件進行修改，結果如下

[root@devops-bj-yz-dx1 conf.d]# grep ^[a-z] agent/config/agent.config 
agent.service_name=${SW_AGENT_NAME:Your_ApplicationName}　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　# 因為我們的架構都是容器內運行的，需要封裝鏡像，這里就不用改了
collector.backend_service=${SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES:skywalking-oap.default:11800}　　　　　　# 這個是指定我們服務端的訪問地址端口，很重要，根據我們k8s yaml文件定義的，服務端的SVC叫skywallking-oap，在default命名空間下，端口11800
logging.file_name=${SW_LOGGING_FILE_NAME:skywalking-api.log}　　　　　　　　　　　　　　　　　# 指定日志文件名稱，這個看個戲喜好　　　
logging.level=${SW_LOGGING_LEVEL:ERROR}　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　# 日志等級，默認INFO

剩下的就是要將該agent在封裝鏡像時扔進去了，我們只需要在Dockerfile添加COPY agent /root/agent即可將該目錄放在容器的/root/下，然后就是啟動我們的java pod，我們知道在pod是多個，但是其實代表的是同一個服務，也就是同一類pod應該叫同一個ApplicationName，這樣skywalking在收集數據后會將同名APP數據進行匯總，當然了你仍然可以查詢到單個POD具體的情況。舉個例子，www-baidu-com-xxxxx-xxxxx跟www-baidu-com-yyyy-yyyy這兩個pod的名字應該相同都叫www-baidu-com或者baidu，這個看公司的命名規范制度。

我們最后要做的事情就是要在java的k8s yaml文件里定義好一段java的啟動參數env

        env:- name: JAVA_OPTS
          # -javaagent一定要跟我們Dockerfile里封裝的路徑匹配上，而后面的ApplicationName就是該項目的命名，也就是我們剛才的www-baidu-com

value: "-server -Xms123m -Xmx456m -Xss789k -XX:+UseG1GC -Dfile.encoding=UTF-8 -Dserver.port=6666 -javaagent:/root/agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=ApplicationName"

這樣我們的java pod啟動后就會開始想服務端發送數據，我們稍等一會就可以在頁面上看到數據了，這里面提一句，如果服務端異常或者掛掉，不會影響業務本身，只是會報skywalking相關數據發送的失敗的錯誤，服務端恢復后也就正常了。這里面注意右下角的時間一定要選好了，不然可能沒數據。