還在用Zipkin分布式服務(wù)鏈路追蹤?來試試這個吧!

　　自SpringCloud問世以來，微服務(wù)以席卷之勢風(fēng)靡全球，企業(yè)架構(gòu)都在從傳統(tǒng)SOA向微服務(wù)轉(zhuǎn)型。然而微服務(wù)這把雙刃劍在帶來各種優(yōu)勢的同時，也給運維、性能監(jiān)控、錯誤的排查帶來的極大的困難。

　　在大型項目中，服務(wù)架構(gòu)會包含數(shù)十乃至上百個服務(wù)節(jié)點。往往一次請求會設(shè)計到多個微服務(wù)，想要排查一次請求鏈路中經(jīng)過了哪些節(jié)點，每個節(jié)點的執(zhí)行情況如何，就稱為了亟待解決的問題。于是分布式系統(tǒng)的APM管理系統(tǒng)應(yīng)運而生。

　　什么是APM系統(tǒng)?

　　APM系統(tǒng)可以幫助理解系統(tǒng)行為、用于分析性能問題的工具，以便發(fā)生故障的時候，能夠快速定位和解決問題，這就是APM系統(tǒng)，全稱是(Application Performance Monitor)。

　　谷歌公開的論文提到的 [Google Dapper](http://bigbully.github.io/Dapper-translation)可以說是最早的APM系統(tǒng)了，給google的開發(fā)者和運維團(tuán)隊幫了大忙，所以谷歌公開論文分享了Dapper。

　　而后，很多的技術(shù)公司基于這篇論文的原理，設(shè)計開發(fā)了很多出色的APM框架，例如`Pinpoint`、`SkyWalking`等。

　　而SpringCloud官網(wǎng)也集成了一套這樣的系統(tǒng)：`Spring Cloud Sleuth`，結(jié)合`Zipkin`。

　　APM的基本原理

　　目前大部分的APM系統(tǒng)都是基于Google的Dapper原理實現(xiàn)，我們簡單來看看Dapper中的概念和實現(xiàn)原理。

　　先來看一次請求調(diào)用示例：

　　1. 服務(wù)集群中包括：前端(A)，兩個中間層(B和C)，以及兩個后端(D和E)

　　2. 當(dāng)用戶發(fā)起一個請求時，首先到達(dá)前端A服務(wù)，然后A分別對B服務(wù)和C服務(wù)進(jìn)行RPC調(diào)用;

　　3. B服務(wù)處理完給A做出響應(yīng)，但是C服務(wù)還需要和后端的D服務(wù)和E服務(wù)交互之后再返還給A服務(wù)，最后由A服務(wù)來響應(yīng)用戶的請求;

　　如何才能實現(xiàn)跟蹤呢?

　　Google的Dapper設(shè)計了下面的幾個概念用來記錄請求鏈路：

　　- Span：請求中的基本工作單元，每一次鏈路調(diào)用(RPC、Rest、數(shù)據(jù)庫調(diào)用)都會創(chuàng)建一個Span。大概結(jié)構(gòu)如下：

  type Span struct {
      TraceID    int64 // 用于標(biāo)示一次完整的請求id
      Name       string // 單元名稱
      ID         int64 // 當(dāng)前這次調(diào)用span_id
      ParentID   int64 // 上層服務(wù)的span_id,最上層服務(wù)parent_id為null，代表根服務(wù)
      Annotation []Annotation // 注釋，用于記錄調(diào)用中的詳細(xì)信息，例如時間
  }

　　- Trace：一次完整的調(diào)用鏈路，包含多個Span的樹狀結(jié)構(gòu)，具有唯一的TraceID

　　一次請求的每個鏈路，通過spanId、parentId就能串聯(lián)起來：

　　當(dāng)然，從請求到服務(wù)器開始，服務(wù)器返回response結(jié)束，每個span存在相同的唯一標(biāo)識trace_id。

　　APM的篩選標(biāo)準(zhǔn)

　　目前主流的APM框架都會包含下列幾個組件來完成鏈路信息的收集和展示：

　　- 探針(Agent)：負(fù)責(zé)在客戶端程序運行時搜索服務(wù)調(diào)用鏈路信息，發(fā)送給收集器

　　- 收集器(Collector)：負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)格式化，保存到存儲器

　　- 存儲器(Storage)：保存數(shù)據(jù)

　　- UI界面(WebUI)：統(tǒng)計并展示收集到的信息

　　因此，要篩選一款合格的APM框架，就是對比各個組件的使用差異，主要對比項：

　　- 探針的性能

　　主要是agent對服務(wù)的吞吐量、CPU和內(nèi)存的影響。如果探針在收集微服務(wù)運行數(shù)據(jù)時，對微服務(wù)的運行產(chǎn)生了比較大的性能影響，相信沒什么人愿意使用。

　　- collector的可擴(kuò)展性

　　能夠水平擴(kuò)展以便支持大規(guī)模服務(wù)器集群，保證收集器的高可用特性。

　　- 全面的調(diào)用鏈路數(shù)據(jù)分析

　　數(shù)據(jù)的分析要快，分析的維度盡可能多。跟蹤系統(tǒng)能提供足夠快的信息反饋，就可以對生產(chǎn)環(huán)境下的異常狀況做出快速反應(yīng)，最好提供代碼級別的可見性以便輕松定位失敗點和瓶頸。

　　- 對于開發(fā)透明，容易開關(guān)

　　即也作為業(yè)務(wù)組件，應(yīng)當(dāng)盡可能少入侵或者無入侵其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)，對于使用方透明，減少開發(fā)人員的負(fù)擔(dān)。

　　- 完整的調(diào)用鏈應(yīng)用拓?fù)?/p>

　　自動檢測應(yīng)用拓?fù)?，幫助你搞清楚?yīng)用的架構(gòu)

　　接下來，我們就對比下目前比較常見的三種APM框架的各項指標(biāo)，分別是：

　　- [Zipkin](https://link.juejin.im/?target=http%3A%2F%2Fzipkin.io%2F)：由Twitter公司開源，開放源代碼分布式的跟蹤系統(tǒng)，用于收集服務(wù)的定時數(shù)據(jù)，以解決微服務(wù)架構(gòu)中的延遲問題，包括：數(shù)據(jù)的收集、存儲、查找和展現(xiàn)。

　　- [Pinpoint](https://pinpoint.com/)：一款對Java編寫的大規(guī)模分布式系統(tǒng)的APM工具，由韓國人開源的分布式跟蹤組件。

　　- [Skywalking](https://skywalking.apache.org/zh/)：國產(chǎn)的優(yōu)秀APM組件，是一個對JAVA分布式應(yīng)用程序集群的業(yè)務(wù)運行情況進(jìn)行追蹤、告警和分析的系統(tǒng)?，F(xiàn)在是Apache的頂級項目之一。

　　三者對比如下：

　　| 對比項 | zipkin | pinpoint | skywalking |

　　| ---------------- | ------ | -------- | ---------- |

　　| 探針性能 | 中 | 低 | 高 |

　　| collector擴(kuò)展性 | 高 | 中 | 高 |

　　| 調(diào)用鏈路數(shù)據(jù)分析 | 低 | 高 | 中 |

　　| 對開發(fā)透明性 | 中 | 高 | 高 |

　　| 調(diào)用鏈應(yīng)用拓?fù)?| 中 | 高 | 中 |

　　| 社區(qū)支持 | 高 | 中 | 高 |

　　可見，zipkin的探針性能、開發(fā)透明性、數(shù)據(jù)分析能力都不占優(yōu)，實在是下下之選。

　　而pinpoint在數(shù)據(jù)分析能力、開發(fā)透明性上有較大的優(yōu)勢,不過Pinpoint的部署相對比較復(fù)雜，需要的硬件資源較高。

　　Skywalking的探針性能和開發(fā)透明性上具有較大優(yōu)勢，數(shù)據(jù)分析能力上也還不錯，重要的是其部署比較方便靈活，比起Pinpoint更適合中小型企業(yè)使用。

　　Skywalking介紹

　　SkyWalking 創(chuàng)建與2015年，提供分布式追蹤功能。從5.x開始，項目進(jìn)化為一個完成功能的Application Performance Management系統(tǒng)。

　　他被用于追蹤、監(jiān)控和診斷分布式系統(tǒng)，特別是使用微服務(wù)架構(gòu)，云原生或容積技術(shù)。提供以下主要功能：

　　- 分布式追蹤和上下文傳輸

　　- 應(yīng)用、實例、服務(wù)性能指標(biāo)分析

　　- 根源分析

　　- 應(yīng)用拓?fù)浞治?/p>

　　- 應(yīng)用和服務(wù)依賴分析

　　- 慢服務(wù)檢測

　　- 性能優(yōu)化

　　官網(wǎng)地址：http://skywalking.apache.org/

　　主要的特征：

　　- 多語言探針或類庫

　　- Java自動探針，追蹤和監(jiān)控程序時，不需要修改源碼。

　　- 社區(qū)提供的其他多語言探針

　　- [.NET Core](https://github.com/OpenSkywalking/skywalking-netcore)

　　- [Node.js](https://github.com/OpenSkywalking/skywalking-nodejs)

　　- 多種后端存儲： ElasticSearch， H2

　　- 支持

　　OpenTracing

　　- Java自動探針支持和OpenTracing API協(xié)同工作

　　- 輕量級、完善功能的后端聚合和分析

　　- 現(xiàn)代化Web UI

　　- 日志集成

　　- 應(yīng)用、實例和服務(wù)的告警

　　Skywalking的安裝

　　先來看下Skywalking的官方給出的結(jié)構(gòu)圖：

　　大致分四個部分：

　　- skywalking-oap-server：就是Observability Analysis Platformd的服務(wù)，用來收集和處理探針發(fā)來的數(shù)據(jù)

　　- skywalking-UI：就是skywalking提供的Web UI 服務(wù)，圖形化方式展示服務(wù)鏈路、拓?fù)鋱D、trace、性能監(jiān)控等

　　- agent：探針，獲取服務(wù)調(diào)用的鏈路信息、性能信息，發(fā)送到skywalking的OAP服務(wù)

　　- Storage：存儲，一般選擇elasticsearch

　　Skywalking支持windows或者Linux環(huán)境部署。這里我們選擇在Linux下安裝Skywalking，大家要先確保自己的Linux環(huán)境中有elasticsearch在啟動中。

　　接下來的安裝分為三步：

　　- 下載安裝包

　　- 安裝Skywalking的OAP服務(wù)和WebUI

　　- 在服務(wù)中部署探針

　　下載安裝包

　　安裝包可以再Skywalking的官網(wǎng)下載，http://skywalking.apache.org/downloads/

　　目前最新版本是8.0.1版本：

　　下載好的安裝包：

　　安裝OAP服務(wù)和WebUI

　　安裝

　　將下載好的安裝包解壓到Linux的某個目錄下：

tar xvf apache-skywalking-apm-es7-8.0.1.tar.gz

　　然后對解壓好的文件夾重命名：

mv apache-skywalking-apm-es7 skywalking

　　進(jìn)入解壓好的目錄：

cd skywalking

　　查看目錄結(jié)構(gòu)：

　　幾個關(guān)鍵的目錄：

　　- agent：探針

　　- bin：啟動腳本

　　- config：配置文件

　　- logs：日志

　　- oap-libs：依賴

　　- webapp：WebUI

　　這里要修改config目錄中的application.yml文件，詳細(xì)配置見官網(wǎng)：https://github.com/apache/skywalking/blob/v8.0.1/docs/en/setup/backend/backend-setup.md

　　配置

　　進(jìn)入`config`目錄，修改`application.yml`，主要是把存儲方案從h2改為elasticsearch

　　可以直接使用下面的配置：

cluster:
  selector: ${SW_CLUSTER:standalone}
  standalone:
core:
  selector: ${SW_CORE:default}
  default:
    role: ${SW_CORE_ROLE:Mixed} # Mixed/Receiver/Aggregator
    restHost: ${SW_CORE_REST_HOST:0.0.0.0}
    restPort: ${SW_CORE_REST_PORT:12800}
    restContextPath: ${SW_CORE_REST_CONTEXT_PATH:/}
    gRPCHost: ${SW_CORE_GRPC_HOST:0.0.0.0}
    gRPCPort: ${SW_CORE_GRPC_PORT:11800}
    gRPCSslEnabled: ${SW_CORE_GRPC_SSL_ENABLED:false}
    gRPCSslKeyPath: ${SW_CORE_GRPC_SSL_KEY_PATH:""}
    gRPCSslCertChainPath: ${SW_CORE_GRPC_SSL_CERT_CHAIN_PATH:""}
    gRPCSslTrustedCAPath: ${SW_CORE_GRPC_SSL_TRUSTED_CA_PATH:""}
    downsampling:
      - Hour
      - Day
      - Month
    # Set a timeout on metrics data. After the timeout has expired, the metrics data will automatically be deleted.
    enableDataKeeperExecutor: ${SW_CORE_ENABLE_DATA_KEEPER_EXECUTOR:true} # Turn it off then automatically metrics data delete will be close.
    dataKeeperExecutePeriod: ${SW_CORE_DATA_KEEPER_EXECUTE_PERIOD:5} # How often the data keeper executor runs periodically, unit is minute
    recordDataTTL: ${SW_CORE_RECORD_DATA_TTL:3} # Unit is day
    metricsDataTTL: ${SW_CORE_RECORD_DATA_TTL:7} # Unit is day
    # Cache metric data for 1 minute to reduce database queries, and if the OAP cluster changes within that minute,
    # the metrics may not be accurate within that minute.
    enableDatabaseSession: ${SW_CORE_ENABLE_DATABASE_SESSION:true}
    topNReportPeriod: ${SW_CORE_TOPN_REPORT_PERIOD:10} # top_n record worker report cycle, unit is minute
    # Extra model column are the column defined by in the codes, These columns of model are not required logically in aggregation or further query,
    # and it will cause more load for memory, network of OAP and storage.
    # But, being activated, user could see the name in the storage entities, which make users easier to use 3rd party tool, such as Kibana->ES, to query the data by themselves.
    activeExtraModelColumns: ${SW_CORE_ACTIVE_EXTRA_MODEL_COLUMNS:false}
    # The max length of service + instance names should be less than 200
    serviceNameMaxLength: ${SW_SERVICE_NAME_MAX_LENGTH:70}
    instanceNameMaxLength: ${SW_INSTANCE_NAME_MAX_LENGTH:70}
    # The max length of service + endpoint names should be less than 240
    endpointNameMaxLength: ${SW_ENDPOINT_NAME_MAX_LENGTH:150}
storage:
  selector: ${SW_STORAGE:elasticsearch7}
  elasticsearch7:
    nameSpace: ${SW_NAMESPACE:""}
    clusterNodes: ${SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES:localhost:9200}
    protocol: ${SW_STORAGE_ES_HTTP_PROTOCOL:"http"}
    trustStorePath: ${SW_STORAGE_ES_SSL_JKS_PATH:""}
    trustStorePass: ${SW_STORAGE_ES_SSL_JKS_PASS:""}
    dayStep: ${SW_STORAGE_DAY_STEP:1} # Represent the number of days in the one minute/hour/day index.
    user: ${SW_ES_USER:""}
    password: ${SW_ES_PASSWORD:""}
    secretsManagementFile: ${SW_ES_SECRETS_MANAGEMENT_FILE:""} # Secrets management file in the properties format includes the username, password, which are managed by 3rd party tool.
    indexShardsNumber: ${SW_STORAGE_ES_INDEX_SHARDS_NUMBER:1} # The index shards number is for store metrics data rather than basic segment record
    superDatasetIndexShardsFactor: ${SW_STORAGE_ES_SUPER_DATASET_INDEX_SHARDS_FACTOR:5} # Super data set has been defined in the codes, such as trace segments. This factor provides more shards for the super data set, shards number = indexShardsNumber * superDatasetIndexShardsFactor. Also, this factor effects Zipkin and Jaeger traces.
    indexReplicasNumber: ${SW_STORAGE_ES_INDEX_REPLICAS_NUMBER:0}
    # Batch process setting, refer to https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api/5.5/java-docs-bulk-processor.html
    bulkActions: ${SW_STORAGE_ES_BULK_ACTIONS:1000} # Execute the bulk every 1000 requests
    flushInterval: ${SW_STORAGE_ES_FLUSH_INTERVAL:10} # flush the bulk every 10 seconds whatever the number of requests
    concurrentRequests: ${SW_STORAGE_ES_CONCURRENT_REQUESTS:2} # the number of concurrent requests
    resultWindowMaxSize: ${SW_STORAGE_ES_QUERY_MAX_WINDOW_SIZE:10000}
    metadataQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_ES_QUERY_MAX_SIZE:5000}
    segmentQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_ES_QUERY_SEGMENT_SIZE:200}
    profileTaskQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_ES_QUERY_PROFILE_TASK_SIZE:200}
    advanced: ${SW_STORAGE_ES_ADVANCED:""}
  h2:
    driver: ${SW_STORAGE_H2_DRIVER:org.h2.jdbcx.JdbcDataSource}
    url: ${SW_STORAGE_H2_URL:jdbc:h2:mem:skywalking-oap-db}
    user: ${SW_STORAGE_H2_USER:sa}
    metadataQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_H2_QUERY_MAX_SIZE:5000}
receiver-sharing-server:
  selector: ${SW_RECEIVER_SHARING_SERVER:default}
  default:
    authentication: ${SW_AUTHENTICATION:""}
receiver-register:
  selector: ${SW_RECEIVER_REGISTER:default}
  default:

receiver-trace:
  selector: ${SW_RECEIVER_TRACE:default}
  default:
    sampleRate: ${SW_TRACE_SAMPLE_RATE:10000} # The sample rate precision is 1/10000. 10000 means 100% sample in default.
    slowDBAccessThreshold: ${SW_SLOW_DB_THRESHOLD:default:200,mongodb:100} # The slow database access thresholds. Unit ms.

receiver-jvm:
  selector: ${SW_RECEIVER_JVM:default}
  default:

receiver-clr:
  selector: ${SW_RECEIVER_CLR:default}
  default:

receiver-profile:
  selector: ${SW_RECEIVER_PROFILE:default}
  default:

service-mesh:
  selector: ${SW_SERVICE_MESH:default}
  default:

istio-telemetry:
  selector: ${SW_ISTIO_TELEMETRY:default}
  default:

envoy-metric:
  selector: ${SW_ENVOY_METRIC:default}
  default:
    acceptMetricsService: ${SW_ENVOY_METRIC_SERVICE:true}
    alsHTTPAnalysis: ${SW_ENVOY_METRIC_ALS_HTTP_ANALYSIS:""}

prometheus-fetcher:
  selector: ${SW_PROMETHEUS_FETCHER:default}
  default:
    active: ${SW_PROMETHEUS_FETCHER_ACTIVE:false}

receiver_zipkin:
  selector: ${SW_RECEIVER_ZIPKIN:-}
  default:
    host: ${SW_RECEIVER_ZIPKIN_HOST:0.0.0.0}
    port: ${SW_RECEIVER_ZIPKIN_PORT:9411}
    contextPath: ${SW_RECEIVER_ZIPKIN_CONTEXT_PATH:/}

receiver_jaeger:
  selector: ${SW_RECEIVER_JAEGER:-}
  default:
    gRPCHost: ${SW_RECEIVER_JAEGER_HOST:0.0.0.0}
    gRPCPort: ${SW_RECEIVER_JAEGER_PORT:14250}

query:
  selector: ${SW_QUERY:graphql}
  graphql:
    path: ${SW_QUERY_GRAPHQL_PATH:/graphql}

alarm:
  selector: ${SW_ALARM:default}
  default:

telemetry:
  selector: ${SW_TELEMETRY:none}
  none:
  prometheus:
    host: ${SW_TELEMETRY_PROMETHEUS_HOST:0.0.0.0}
    port: ${SW_TELEMETRY_PROMETHEUS_PORT:1234}

configuration:
  selector: ${SW_CONFIGURATION:none}
  none:
  grpc:
    host: ${SW_DCS_SERVER_HOST:""}
    port: ${SW_DCS_SERVER_PORT:80}
    clusterName: ${SW_DCS_CLUSTER_NAME:SkyWalking}
    period: ${SW_DCS_PERIOD:20}
  apollo:
    apolloMeta: ${SW_CONFIG_APOLLO:http://106.12.25.204:8080}
    apolloCluster: ${SW_CONFIG_APOLLO_CLUSTER:default}
    apolloEnv: ${SW_CONFIG_APOLLO_ENV:""}
    appId: ${SW_CONFIG_APOLLO_APP_ID:skywalking}
    period: ${SW_CONFIG_APOLLO_PERIOD:5}
  zookeeper:
    period: ${SW_CONFIG_ZK_PERIOD:60} # Unit seconds, sync period. Default fetch every 60 seconds.
    nameSpace: ${SW_CONFIG_ZK_NAMESPACE:/default}
    hostPort: ${SW_CONFIG_ZK_HOST_PORT:localhost:2181}
    # Retry Policy
    baseSleepTimeMs: ${SW_CONFIG_ZK_BASE_SLEEP_TIME_MS:1000} # initial amount of time to wait between retries
    maxRetries: ${SW_CONFIG_ZK_MAX_RETRIES:3} # max number of times to retry
  etcd:
    period: ${SW_CONFIG_ETCD_PERIOD:60} # Unit seconds, sync period. Default fetch every 60 seconds.
    group: ${SW_CONFIG_ETCD_GROUP:skywalking}
    serverAddr: ${SW_CONFIG_ETCD_SERVER_ADDR:localhost:2379}
    clusterName: ${SW_CONFIG_ETCD_CLUSTER_NAME:default}
  consul:
    # Consul host and ports, separated by comma, e.g. 1.2.3.4:8500,2.3.4.5:8500
    hostAndPorts: ${SW_CONFIG_CONSUL_HOST_AND_PORTS:1.2.3.4:8500}
    # Sync period in seconds. Defaults to 60 seconds.
    period: ${SW_CONFIG_CONSUL_PERIOD:1}
    # Consul aclToken
    aclToken: ${SW_CONFIG_CONSUL_ACL_TOKEN:""}

exporter:
  selector: ${SW_EXPORTER:-}
  grpc:
    targetHost: ${SW_EXPORTER_GRPC_HOST:127.0.0.1}
    targetPort: ${SW_EXPORTER_GRPC_PORT:9870}

　　啟動

　　要確保已經(jīng)啟動了elasticsearch，并且防火墻開放8080、11800、12800端口。

　　進(jìn)入`bin`目錄，執(zhí)行命令即可運行：

./startup.sh

　　默認(rèn)的UI端口是8080，可以訪問：http://192.168.150.101:8080

　　部署微服務(wù)探針

　　現(xiàn)在，Skywalking的服務(wù)端已經(jīng)啟動完成，我們還需要在微服務(wù)中加入服務(wù)探針，來收集數(shù)據(jù)。

　　解壓

　　首先，將課前資料給的壓縮包解壓

　　將其中的`agent`解壓到某個目錄，不要出現(xiàn)中文，可以看到其結(jié)構(gòu)如下：

　　其中有一個`skywalking-agent.jar`就是一我們要用的探針。

　　配置

　　如果是運行一個jar包，可以在運行時輸入?yún)?shù)來指定探針：

java -jar xxx.jar -javaagent:C:/lesson/skywalking-agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=ly-registry -Dskywalking.collector.backend_service=192.168.150.101:11800

　　本例中，我們用開發(fā)工具來運行和配置。

　　使用IDEA開發(fā)工具打開一個你的項目，在IDEA工具中，選擇要修改的啟動項，點擊右鍵，選擇`Edit Configuration`：

　　然后在彈出的窗口中，點擊`Environment`，選擇`VM options`后面對應(yīng)的展開按鈕

　　在展開的輸入框中，輸入下面的配置：

-javaagent:C:/lesson/skywalking-agent/skywalking-agent.jar
-Dskywalking.agent.service_name=ly-registry
-Dskywalking.collector.backend_service=192.168.150.101:11800

　　注意：

　　- `-javaagent:C:/lesson/skywalking-agent/skywalking-agent.jar`：配置的是skywalking-agent.jar這個包的位置，要修改成你自己存放的目錄

　　- `-Dskywalking.agent.service_name=ly-registry`：是當(dāng)前項目的名稱，需要分別修改為`ly-registry`、`ly-gateway`、`ly-item-service`

　　- `-Dskywalking.collector.backend_service=192.168.150.101:11800`：是Skywalking的OPA服務(wù)地址，采用的是GRPC通信，因此端口是11800，不是8080

　　啟動

　　Skywalking的探針會在項目啟動前對class文件進(jìn)行修改，完成探針植入，對業(yè)務(wù)代碼零侵入，所以我們只需要啟動項目，即可生效了。

　　啟動項目，然后對項目中的的業(yè)務(wù)接口訪問，探針就開始工作了。

　　WebUI界面

　　訪問：http://192.168.150.101:8080可以看到統(tǒng)計數(shù)據(jù)已經(jīng)出來了：

　　服務(wù)實例的性能監(jiān)控：

　　服務(wù)拓?fù)鋱D：

　　某次請求的鏈路追蹤信息：

　　表格視圖：

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　　作者：黑馬程序員Java培訓(xùn)學(xué)院

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