介绍
2015年由个人吴晟（华为开发者）开源 ， 2017年加入Apache孵化器；
针对分布式系统的应用性能监控系统，特别针对微服务、cloud native和容器化(Docker, Kubernetes, Mesos)架构， 其核心是个分布式追踪系统；
使用java探针字节码增加技术，实现对整个应用的监控 ；
对应用零侵入。
作用
Apm，链路追踪，告警。
对比
| | Cat | Zipkin | Pinpoint | skywalking |
| 依赖 | Java 6，7，8 Maven 3.2.3+ mysql5.6 Linux 2.6以及之上（2.6内核才可以支持epoll） | Java 6，7，8 Maven3.2+ rabbitMQ | Java 6，7，8 maven3+ Hbase0.94+ | Java 6，7，8 maven3.0+ nodejs zookeeper elasticsearch |
| 实现方式 | 代码埋点（拦截器，注解，过滤器等） | 拦截请求，发送（http，mq）数据至zipkin服务 | java探针，字节码增强 | java探针，字节码增强 |
| 颗粒度 | 代码级 | 接口级 | 方法级 | 方法级 |
| 页面UI | ***** | ** | ***** | **** |
| 存储选择 | Mysql，hdfs | In-memory，mysql，cassandra，elasticsearch | Hbase | Elasticsearch，h2 |
| 通信方式 | - | http，mq | Thrift | GRPC |
| MQ监控 | 不支持 | 不支持 | 不支持 | RocketMq，kafka |
| 全局调用统计 | 支持 | 不支持 | 支持 | 支持 |
| Trace查询 | 不持支 | 支持 | 不支持 | 支持 |
| 报警 | 支持 | 不支持 | 支持 | 支持 |
| Jvm监控 | 不支持 | 不支持 | 支持 | 支持 |
| Star数 | 9.4K | 11.1K | 8.8K | 8.8K |
| 优点 | 功能完善 | spring-cloud-sleuth可以很好的集成zipkin ， 代码无侵入，集成非常简单 ， 社区更加活跃。 对外提供有query接口，更加容易二次开发 | 完全无侵入， 仅需修改启动方式，界面完善，功能细致。 | 完全无侵入，界面完善，支持应用拓扑图及单个调用链查询。 功能比较完善（zipkin + pinpoint） |
| 缺点 | 代码侵入性较强，需要埋点 文档比较混乱，文档与发布版本的符合性较低，需要依赖点评私服 （或者需要把他私服上的jar手动下载下来，然后上传到我们的私服上去）。 | 默认使用的是http请求向zipkin上报信息，耗性能。 跟sleuth结合可以使用rabbitMQ的方式异步来做，增加了复杂度，需要引入rabbitMQ 。 数据分析比较简单。 | 不支持查询单个调用链， 对外表现的是整个应用的调用生态。 二次开发难度较高 | 3.2版本之前BUG较多 ，网上反映兼容性较差 . 3.2新版本的反映情况较少 依赖较多。 |
| 文档 | 网上资料较少，仅官网提供的文档，比较乱 | 文档完善 | 文档完善 | 文档完善 |
| 开发者 | 大众点评 | Twiter | Naver | 吴晟（华为开发者） ，目前已经加入Apache孵化器 |
| 使用公司 | 大众点评，携程，陆金所，同程旅游，猎聘网，拼多多 | Twiter | Naver | 华为，alibaba cloud,天源迪科，当当网，京东金融 |
安装
官网地址：
GitHub：
下载地址：
可以从上述地址下载，也可以直接到github上下载，选择最新版本，运行环境：jdk7,jdk8,tomcat7,tomcat8（tomcat针对web项目），建议安装使用过程，多看github上的doc文档；
Skywalking支持两种存储方式：H2和ES，本教程使用ES作存储
安装所需环境：JDK，ES（安装es： ）
上述环境安装成功后，从官网下载安装tar包
解压：
| tar -xvzf apache-skywalking-apm-incubating-5.0.0-GA.tar.gz -C /usr/local/ |
进入到软件主目录
| cd /usr/local/apache-skywalking-apm-incubating/ |
| $ ls agent bin collector-libs config DISCLAIMER LICENSE licenses NOTICE README.txt webapp |
相关文件介绍：
Agent：java客户端程序目录
Bin：服务端程序启动脚本（包括windows和linux）
Config：配置文件所在目录
Webapp：服务端程序所在服务
使用
启动skywalking服务端
确保10800，11800，12800，8080端口没有被占用（skywalking默认端口，可以更改）
修改skywalking主配置文件：
启动服务
| sh bin/startup.sh |
访问dashboard，服务端程序所在服务器的地址+8080端口访问，默认用户名密码：admin/admin
启动成功后，访问界面如上图所示
部署客户端
客户端程序就是agent整个目录，一个客户端对应一个anent文件，配置文件在agent/config/agent.config
| agent.application_code=APPNAME collector.servers=192.168.6.102:10800 |
主要修改当前客户端所在app的名称和访问collector的地址，启动客户端服务的时候在JVM增加启动参数：
-javaagent:/path/to/skywalking-agent/skywalking-agent.jar
参数值为skywalking-agent.jar的绝对路径
高级特性
插件全部放置在 /plugins 目录中.新的插件,也只需要在启动阶段,放在目录中,就自动生效,删除则失效；Log默认使用文件输出到 /logs目录中.
界面介绍
拓步图
实例图
系统监控图
调用链路
Span图
服务图
原理
系统架构图
功能清单图
Javaagent，asm（字节码增强），代理，切面，反射
服务端配置说明
| 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发现collector集群,host必须要系统真实网络ip地址. agent --(HTTP)--> collector host: localhost port: 10800 contextPath: / remote: gRPC: # 配置collector节点在集群中相互通信,host必须要系统真实网络ip地址. collectorN --(gRPC) --> collectorM host: localhost port: 11800 agent_gRPC: gRPC: # 配置agent上传(链路跟踪和指标)数据到collector,host必须要系统真实网络ip地址. agent--(gRPC)--> collector host: localhost port: 11800 agent_jetty: jetty: # 配置agent上传(链路跟踪和指标)数据到collector,host必须要系统真实网络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访问collector,host必须要系统真实网络ip地址. host: localhost port: 12800 contextPath: / # 配置Elasticsearch 集群连接信息 storage: elasticsearch: clusterName: CollectorDBCluster clusterTransportSniffer: true clusterNodes: localhost:9300 indexShardsNumber: 2 indexReplicasNumber: 0 highPerformanceMode: true # 设置统计指标数据的失效时间，当指标数据失效时系统将数据自动删除. traceDataTTL: 90 # 单位为分 minuteMetricDataTTL: 45 # 单位为分 hourMetricDataTTL: 36 # 单位为小时 dayMetricDataTTL: 45 # 单位为天 monthMetricDataTTL: 18 # 单位为月 configuration: default: # namespace: xxxxx # 告警阀值 applicationApdexThreshold: 2000 serviceErrorRateThreshold: 10.00 serviceAverageResponseTimeThreshold: 2000 instanceErrorRateThreshold: 10.00 instanceAverageResponseTimeThreshold: 2000 applicationErrorRateThreshold: 10.00 applicationAverageResponseTimeThreshold: 2000 # 热力图配置，修改配置后需要删除热力指标统计表，由系统重建 thermodynamicResponseTimeStep: 50 thermodynamicCountOfResponseTimeSteps: 40 |
客户端配置说明
| # 当前的应用编码，最终会显示在webui上。 # 建议一个应用的多个实例，使用有相同的application_code。请使用英文 agent.application_code=Your_ApplicationName # 每三秒采样的Trace数量 # 默认为负数，代表在保证不超过内存Buffer区的前提下，采集所有的Trace # agent.sample_n_per_3_secs=-1 # 设置需要忽略的请求地址 # 默认配置如下 # agent.ignore_suffix=.jpg,.jpeg,.js,.css,.png,.bmp,.gif,.ico,.mp3,.mp4,.html,.svg # 探针调试开关，如果设置为true，探针会将所有操作字节码的类输出到/debugging目录下 # skywalking团队可能在调试，需要此文件 # agent.is_open_debugging_class = true # 对应Collector的config/application.yml配置文件中 agent_server/jetty/port 配置内容 # 例如： # 单节点配置：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 # 日志文件名称前缀 logging.file_name=skywalking-agent.log # 日志文件最大大小 # 如果超过此大小，则会生成新文件。 # 默认为300M logging.max_file_size=314572800 # 日志级别，默认为DEBUG。 logging.level=DEBUG |
相关链接