《Spring 中上下文传递的那些事儿》Part 5：分布式链路追踪——SkyWalking 实战指南

Part 5：分布式链路追踪——SkyWalking 实战指南

随着微服务架构的广泛应用，分布式系统的链路追踪和性能监控变得尤为重要。在之前的文章中，我们探讨了如何使用 Sleuth 和 Zipkin 实现基本的链路追踪。今天，我们将介绍另一种强大的工具——Apache SkyWalking，它不仅提供了全面的链路追踪功能，还支持 JVM、数据库、消息队列等多方面的监控。

本文将带你了解 SkyWalking 的核心概念，并通过实际案例展示如何将其集成到 Spring Boot 应用中，实现全栈监控。

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一、什么是 Apache SkyWalking？

Apache SkyWalking 是一个开源的应用性能监测（APM）工具，主要用于监控和诊断基于分布式系统的应用程序。它提供了一个直观的 UI 界面来帮助开发者查看服务之间的调用关系、响应时间、吞吐量等关键指标，同时支持多种语言和技术栈（如 Java、.NET Core、Node.js 等）。

主要特性：

• 全栈监控：涵盖服务、数据库、缓存、消息队列等多个维度；
• 自动发现服务拓扑：无需手动配置即可展示服务间的关系；
• 告警机制：支持自定义阈值触发告警；
• 插件扩展：丰富的插件生态，支持多种中间件和框架；
• 轻量级 Agent：无侵入式部署，只需添加 JVM 参数即可接入；

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二、SkyWalking 架构概览

SkyWalking 的架构主要由以下几个部分组成：

1. OAP Server（Observability Analysis Platform）：负责接收并处理来自探针的数据，进行聚合分析；
2. UI Dashboard：提供图形化的界面，方便用户查看监控数据；
3. Agent：部署在目标应用服务器上，用于采集运行时信息；
4. Storage：存储分析后的数据，支持多种数据库（如 Elasticsearch、MySQL、H2 等）；

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三、快速开始：本地环境搭建

1. 下载并启动 OAP Server 和 UI

首先，你需要下载 SkyWalking 的最新版本，并按照官方文档中的说明启动 OAP Server 和 UI。

# 下载 SkyWalking 发行版
wget https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/skywalking/8.7.0/apache-skywalking-apm-8.7.0.tar.gz

# 解压文件
tar -xzf apache-skywalking-apm-8.7.0.tar.gz

# 进入目录并启动 OAP Server 和 UI
cd apache-skywalking-apm-bin/
./bin/startup.sh

默认情况下，OAP Server 将监听 12800 端口，UI 则可以通过访问 http://localhost:8080 查看。

2. 配置 Spring Boot 应用接入 SkyWalking

接下来，在你的 Spring Boot 项目中添加 SkyWalking Agent。

修改启动脚本

编辑你的 Spring Boot 应用的启动脚本，在启动命令前添加如下参数：

java -javaagent:/path/to/skywalking-agent/skywalking-agent.jar \
     -Dskywalking.agent.service_name=your-service-name \
     -Dskywalking.collector.backend_service=127.0.0.1:11800 \
     -jar your-app.jar

这里需要注意的是：

• -javaagent 指定了 SkyWalking Agent 的路径；
• -Dskywalking.agent.service_name 设置了当前服务的名字；
• -Dskywalking.collector.backend_service 指定了 OAP Server 的地址；

自动注入 Trace ID 到日志 MDC

为了便于问题排查，通常我们会将 traceId 注入到日志上下文中。可以通过以下方式实现：

<configuration>
    <appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <encoder>
            <pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg [traceId=%X{traceId}]%npattern>
        encoder>
    appender>

    
    <jvmArguments>-javaagent:/path/to/skywalking-agent/skywalking-agent.jarjvmArguments>
configuration>

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四、进阶实践：定制化配置与优化

1. 配置 SkyWalking Agent

SkyWalking 提供了丰富的配置选项，你可以根据需要调整 agent.config 文件中的参数。

例如，如果你想指定采样率，可以在 agent.config 中设置：

agent.sample_n_per_3_secs=-1 # 不限制采样数量

或者针对特定的服务进行更细粒度的控制：

agent.service_name=your-service-name
collector.backend_service=127.0.0.1:11800
logging.level=info

2. 使用 SkyWalking SDK 进行自定义埋点

虽然 SkyWalking Agent 已经能够自动捕获大部分信息，但在某些场景下，你可能还需要进行自定义埋点。此时可以使用 SkyWalking SDK 来手动记录 Span 数据。

import org.apache.skywalking.apm.toolkit.trace.Span;
import org.apache.skywalking.apm.toolkit.trace.TraceContext;

public class MyService {
    public void doSomething() {
        // 创建一个新的 Span
        try (Span span = TraceContext.createExitSpan("doSomething", null)) {
            // 执行业务逻辑
            System.out.println("Doing something...");
        }
    }
}

3. 监控数据库查询性能

SkyWalking 支持对常见的数据库操作进行监控，包括 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等。只需确保相应的 JDBC 驱动位于类路径中，并且 SkyWalking Agent 正常工作即可。

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五、生产环境注意事项

1. 性能影响评估

尽管 SkyWalking Agent 设计得非常高效，但在高并发环境下仍需注意其对系统性能的影响。建议在上线前进行全面的压力测试，确保不会引入显著的延迟或资源消耗。

2. 数据安全与隐私保护

确保 SkyWalking 存储的数据符合企业的安全策略，特别是涉及到敏感信息的部分。考虑使用加密传输以及适当的权限控制措施。

3. 定期维护与升级

保持 SkyWalking 版本的更新，及时修复已知的安全漏洞和性能瓶颈。同时，定期备份存储的数据以防意外丢失。

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六、总结

通过本篇文章的学习，你应该已经掌握了如何将 SkyWalking 集成到 Spring Boot 应用中，并利用其强大的功能实现全方位的监控。无论是对于开发阶段的问题定位，还是生产环境下的运维管理，SkyWalking 都是一个不可或缺的好帮手。

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参考链接

• Apache SkyWalking 官方网站
• SkyWalking GitHub
• Spring Cloud Sleuth 文档