微服务链路追踪组件 Skywalking

本文主要是介绍微服务链路追踪组件 Skywalking，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

微服务链路追踪组件 Skywalking

1. skywalking 是什么

对于一个大型的几十个、几百个微服务构成的微服务架构系统，通常会遇到下面一些问题，比如：

如何串联整个调用链路，快速定位问题？
如何理清各个微服务之间的依赖关系？
如何进行各个微服务接口的性能分折？
如何跟踪整个业务流程的调用处理顺序？

skywalking 是一个国产开源框架，2015 年由吴晟开源， 2017 年加入 Apache 孵化器。skywalking 是分布式系统的应用程序性能监视工具，专为微服务、云原生架构和基于容器（Docker、K8s、Mesos）架构而设计。SkyWalking 是观察性分析平台和应用性能管理系统，提供分布式追踪、服务网格遥测分析、度量聚合和可视化一体化解决方案。

官网：http://skywalking.apache.org/

下载：http://skywalking.apache.org/downloads/

调用链选型

Zipkin 是 Twitter 开源的调用链分析工具，目前基于 springcloud sleuth 得到了广泛的使用，特点是轻量，使用部署简单。
Pinpoint 是韩国人开源的基于字节码注入的调用链分析，以及应用监控分析工具。特点是支持多种插件，UI 功能强大，接入端无代码侵入。
SkyWalking 是本土开源的基于字节码注入的调用链分析，以及应用监控分析工具。特点是支持多种插件，UI 功能较强，接入端无代码侵入。目前已加入 Apache 孵化器。
CAT 是大众点评开源的基于编码和配置的调用链分析，应用监控分析，日志采集，监控报警等一系列的监控平台工具。

探针性能对比

模拟了三种并发用户：500，750，1000。使用 jmeter 测试，每个线程发送 30 个请求，设置思考时间为 10ms。使用的采样率为 1，即 100%，这边与生产可能有差别。pinpoint 默认的采样率为 20，即 50%，通过设置 agent 的配置文件改为 100%。zipkin 默认也是 1。组合起来，一共有 12 种。下面看下汇总表：

从上表可以看出，在三种链路监控组件中，skywalking 的探针对吞吐量的影响最小，zipkin 的吞吐量居中。pinpoint 的探针对吞吐量的影响较为明显，在 500 并发用户时，测试服务的吞吐量从 1385 降低到 774，影响很大。然后再看下 CPU 和 memory 的影响，在内部服务器进行的压测，对 CPU 和 memory 的影响都差不多在 10%之内。

1.1 Skywalking 主要功能特性

多种监控手段，可以通过语言探针和 service mesh 获得监控的数据；
支持多种语言自动探针，包括 Java，.NET Core 和 Node.JS；
轻量高效，无需大数据平台和大量的服务器资源；
模块化，UI、存储、集群管理都有多种机制可选；
支持告警；
优秀的可视化解决方案；

1.2 Skywalking 整体架构

整个架构分成四部分：

上部分 Agent ：负责从应用中，收集链路信息，发送给 SkyWalking OAP 服务器；
下部分 SkyWalking OAP ：负责接收 Agent 发送的 Tracing 数据信息，然后进行分析(Analysis Core)，存储到外部存储器(Storage)，最终提供查询(Query)功能；
右部分 Storage：Tracing 数据存储，目前支持 ES、MySQL、Sharding Sphere、TiDB、H2 多种存储器，目前采用较多的是 ES，主要考虑是 SkyWalking 开发团队自己的生产环境采用 ES 为主；
左部分 SkyWalking UI：负责提供控制台，查看链路等等；

SkyWalking 支持三种探针：

Agent – 基于 ByteBuddy 字节码增强技术实现，通过 jvm 的 agent 参数加载，并在程序启动时拦截指定的方法来收集数据。
SDK – 程序中显式调用 SkyWalking 提供的 SDK 来收集数据，对应用有侵入。
Service Mesh – 通过 Service mesh 的网络代理来收集数据。

后端（Backend）

接受探针发送过来的数据，进行度量分析，调用链分析和存储。后端主要分为两部分：

OAP（Observability Analysis Platform）- 进行度量分析和调用链分析的后端平台，并支持将数据存储到各种数据库中，如：ElasticSearch，MySQL，InfluxDB 等。
OAL（Observability Analysis Language）- 用来进行度量分析的 DSL，类似于 SQL，用于查询度量分析结果和警报。

界面(UI)

RocketBot UI – SkyWalking 7.0.0 的默认 web UI
CLI – 命令行界面

这三个模块的交互流程：

1.3 SkyWalking 环境搭建部署

skywalking agent 和业务系统绑定在一起，负责收集各种监控数据
Skywalking oapservice 是负责处理监控数据的，比如接受 skywalking agent 的监控数据，并存储在数据库中;接受 skywalking webapp 的前端请求，从数据库查询数据，并返回数据给前端。Skywalking oapservice 通常以集群的形式存在。
skywalking webapp，前端界面，用于展示数据。
用于存储监控数据的数据库，比如 mysql、elasticsearch 等。
1.3.1 下载 SkyWalking
下载：http://skywalking.apache.org/downloads/
目录结构
1.3.2 搭建 SkyWalking OAP 服务
先使用默认的 H2 数据库存储,不用修改配置
config/application.yml
启动成功后会启动两个服务，一个是 skywalking-oap-server，一个是 skywalking-web-ui
skywalking-oap-server 服务启动后会暴露 11800 和 12800 两个端口，分别为收集监控数据的端口 11800 和接受前端请求的端口 12800，修改端口可以修改 config/applicaiton.yml
博主采用docker-compose一件部署，连接mysql（官方推荐ES）

version: '3'
services:
  m_oap:
    image: apache/skywalking-oap-server:8.9.0
    container_name: m_oap
    ports:
      - 11800:11800 # agent 上报数据的端口，这是 gRPC 端口
      - 12800:12800 # ui 读取数据的端口， 这是 http 端口
    environment:
      - TZ=Asia/Shanghai
      - SW_STORAGE=mysql
      - SW_JDBC_URL="jdbc:mysql://192.168.189.128:3306/skywalking" #连接的数据库
      - SW_DATA_SOURCE_USER=root
      - SW_DATA_SOURCE_PASSWORD=ck010316
    volumes:
      - /opt/soft/mysql-connector-java-8.0.30.jar:/skywalking/oap-libs/mysql-connector-java-8.0.30.jar # 连接数据库需要的jar包，需要提前准备好
  m_skywaling-ui:
    image: apache/skywalking-ui:8.9.1
    container_name: ms_ui
    depends_on:
      - m_oap
    links:
      - m_oap
    ports:
      - 8088:8080
    environment:
      - SW_OAP_ADDRESS=http://192.168.189.128:12800
      - TZ=Asia/Shanghai

1.4 SkyWalking 中三个概念
服务(Service) ：表示对请求提供相同行为的一系列或一组工作负载，在使用 Agent 时，可以定义服务的名字；
服务实例(Service Instance) ：上述的一组工作负载中的每一个工作负载称为一个实例，一个服务实例实际就是操作系统上的一个真实进程；
端点(Endpoint) ：对于特定服务所接收的请求路径, 如 HTTP 的 URI 路径和 gRPC 服务的类名 + 方法签名；

2. SkyWalking 快速开始

2.1 SkyWalking Agent 跟踪微服务

需要引入的pom依赖

        <skywalking.version>8.12.0</skywalking.version>
        <opentracing.version>0.33.0</opentracing.version>

<!--            Skywalking分布式链路追踪-->
           <dependency>
                <groupId>org.apache.skywalking</groupId>
                <artifactId>apm-toolkit-trace</artifactId>
                <version>${skywalking.version}</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.apache.skywalking</groupId>
                <artifactId>apm-toolkit-logback-1.x</artifactId>
                <version>${skywalking.version}</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.apache.skywalking</groupId>
                <artifactId>apm-toolkit-opentracing</artifactId>
                <version>${skywalking.version}</version>
            </dependency>
<!--opentracing-api定义和实现分布式追踪的核心接口和规范-->
<!--它使不同的分布式追踪工具（如Jaeger、Zipkin等）可以以相同的API进行操作，从而方便开发人员在不同工具之间切换-->
            <dependency>
                <groupId>io.opentracing</groupId>
                <artifactId>opentracing-api</artifactId>
                <version>${opentracing.version}</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>io.opentracing</groupId>
                <artifactId>opentracing-util</artifactId>
                <version>${opentracing.version}</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>io.opentracing</groupId>
                <artifactId>opentracing-noop</artifactId>
                <version>${opentracing.version}</version>
            </dependency>

日志xml配置logback-spring.xml（按需修改）

<!-- 日志级别从低到高分为TRACE < DEBUG < INFO < WARN < ERROR < FATAL，如果设置为WARN，则低于WARN的信息都不会输出 -->
<!-- scan:当此属性设置为true时，配置文件如果发生改变，将会被重新加载，默认值为true -->
<!-- scanPeriod:设置监测配置文件是否有修改的时间间隔，如果没有给出时间单位，默认单位是毫秒。当scan为true时，此属性生效。默认的时间间隔为1分钟。 -->
<!-- debug:当此属性设置为true时，将打印出logback内部日志信息，实时查看logback运行状态。默认值为false。 -->
<configuration>
    <!-- 引用 Spring Boot 的 logback 基础配置 -->
    <include resource="org/springframework/boot/logging/logback/defaults.xml" />
    <!-- 变量 chengke.info.base-package，基础业务包 -->
    <springProperty scope="context" name="chengke.info.base-package" source="chengke.info.base-package"/>
    <!-- 格式化输出：%d 表示日期，%X{tid} SkWalking 链路追踪编号，%thread 表示线程名，%-5level：级别从左显示 5 个字符宽度，%msg：日志消息，%n是换行符 -->
    <property name="PATTERN_DEFAULT" value="%d{${LOG_DATEFORMAT_PATTERN:-yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}} | %highlight(${LOG_LEVEL_PATTERN:-%5p} ${PID:- }) | %boldYellow(%thread [%tid]) | %boldGreen(%-40.40logger{39}) | %m%n${LOG_EXCEPTION_CONVERSION_WORD:-%wEx}"/>

    <!-- 控制台 Appender -->
    <appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">　　　　　
        <encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
            <layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.TraceIdPatternLogbackLayout">
                <pattern>${PATTERN_DEFAULT}</pattern>
            </layout>
        </encoder>
    </appender>

    <!-- 文件 Appender -->
    <!-- 参考 Spring Boot 的 file-appender.xml 编写 -->
    <appender name="FILE"  class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
            <layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.TraceIdPatternLogbackLayout">
                <pattern>${PATTERN_DEFAULT}</pattern>
                <!-- 日志格式中添加 %tid 即可输出 trace id -->
<!--                <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %tid %logger{50} - %msg%n</pattern>-->
                <!--<pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} %-5level %tid %t %logger{50}: %msg%n</pattern>-->
            </layout>
        </encoder>
        <!-- 日志文件名 -->
        <file>${LOG_FILE}</file>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <!-- 滚动后的日志文件名 -->
            <fileNamePattern>${LOGBACK_ROLLINGPOLICY_FILE_NAME_PATTERN:-${LOG_FILE}.%d{yyyy-MM-dd}.%i.gz}</fileNamePattern>
            <!-- 启动服务时，是否清理历史日志，一般不建议清理 -->
            <cleanHistoryOnStart>${LOGBACK_ROLLINGPOLICY_CLEAN_HISTORY_ON_START:-false}</cleanHistoryOnStart>
            <!-- 日志文件，到达多少容量，进行滚动 -->
            <maxFileSize>${LOGBACK_ROLLINGPOLICY_MAX_FILE_SIZE:-10MB}</maxFileSize>
            <!-- 日志文件的总大小，0 表示不限制 -->
            <totalSizeCap>${LOGBACK_ROLLINGPOLICY_TOTAL_SIZE_CAP:-0}</totalSizeCap>
            <!-- 日志文件的保留天数 -->
            <maxHistory>${LOGBACK_ROLLINGPOLICY_MAX_HISTORY:-30}</maxHistory>
        </rollingPolicy>
    </appender>

    <!-- 异步写入日志，提升性能 -->
    <appender name="ASYNC" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender">
        <!-- 不丢失日志。默认的，如果队列的 80% 已满,则会丢弃 TRACT、DEBUG、INFO 级别的日志 -->
        <discardingThreshold>0</discardingThreshold>
        <!-- 更改默认的队列的深度，该值会影响性能。默认值为 256 -->
        <queueSize>256</queueSize>
        <appender-ref ref="FILE"/>
    </appender>

    <!-- SkyWalking GRPC 日志收集，实现日志中心。注意：SkyWalking 8.4.0 版本开始支持 -->
    <appender name="GRPC" class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.log.GRPCLogClientAppender">
        <encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
            <layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.TraceIdPatternLogbackLayout">
                <pattern>${PATTERN_DEFAULT}</pattern>
            </layout>
        </encoder>
    </appender>

    <!-- 本地环境 -->
    <springProfile name="local">
        <root level="INFO">
            <appender-ref ref="STDOUT"/>
            <appender-ref ref="GRPC"/> <!-- 本地环境下，如果不想接入 SkyWalking 日志服务，可以注释掉本行 -->
            <appender-ref ref="ASYNC"/>  <!-- 本地环境下，如果不想打印日志，可以注释掉本行 -->
        </root>
    </springProfile>
    <springProfile name="dev">
        <root level="DEBUG">
            <appender-ref ref="STDOUT"/>
            <appender-ref ref="ASYNC"/>
            <appender-ref ref="GRPC"/>
        </root>
    </springProfile>

    <!-- 其它环境 -->
    <springProfile name="test,stage,prod,default">
        <root level="INFO">
            <appender-ref ref="STDOUT"/>
            <appender-ref ref="ASYNC"/>
            <appender-ref ref="GRPC"/>
        </root>
    </springProfile>
</configuration>

2.1.1 通过 jar 包方式接入

一般是生产环境使用：

准备一个 springboot 程序，打成可执行 jar 包，写一个 shell 脚本，在启动项目的 Shell 脚本上，通过 -javaagent 参数进行配置 SkyWalking Agent 来跟踪微服务；

#!/bin/sh

#进入执行文件文件
cd  /www/wwwroot/demo.com/service

RESOURCE_NAME=demo.jar
PORT=48083

# SkyWalking Agent配置
export SW_AGENT_NAME=tiaodaike-prod #Agent名字,一般使用`spring.application.name`
export SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES=10.118.26.236:11800 #配置 Collector 地址。
export SW_AGENT_SPAN_LIMIT=2000 #配置链路的最大Span数量，默认为 300。
export JAVA_AGENT=-javaagent:/opt/skywalking-agent/skywalking-agent.jar

# 停止进程
tpid=`lsof -i :$PORT -s TCP:LISTEN -t`
if [ -n "$tpid" ]; then
    echo "停止进程开始"
    kill -15 $tpid
    sleep 15
fi

# 再次检查进程是否停止，如果未停止则强制杀死进程
tpid=`lsof -i :$PORT -s TCP:LISTEN -t`
if [ -n "$tpid" ]; then
    echo "Kill Process!"
    kill -9 $tpid
    sleep 10
    echo "进程杀死，项目停止"
else
    echo "进程停止，项目终止"
fi

#启动执行命令
nohup /usr/local/java8/bin/java \
    -Xms512m \
    -Xmx1500m \
    -Dspring.config.location=./application.yml \
    -Dserver.port=$PORT \
    -XX:+PrintGCDetails \
    -XX:+PrintGCDateStamps \
    -Xloggc:./gc.log \
    -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError \
    -XX:HeapDumpPath=./heapdump.hprof \
    # 加入Skywalking参数
    $JAVA_AGENT \
    -jar $RESOURCE_NAME >> ./manage.log 2>&1 &
    echo "项目启动成功"

拿着tracId去查找对应的服务调用链路

示例：登录功能链路调用，gateway==》auth==》tenant==》rbac

2.1.2 在 IDEA 中使用 Skywalking

在运行的程序配置 jvm 参数，如下图所示：

2.1.3 Skywalking 跨多个微服务跟踪

Skywalking 跨多个微服务跟踪，只需要每个微服务启动时添加 javaagent 参数即可。

2.2 Skywalking 告警通知

skywalking 告警的核心由一组规则驱动，这些规则定义在 config/alarm-settings.yml 文件中，告警规则的定义分为三部分:

1、告警规则：它们定义了应该如何触发度量警报，应该考虑什么条件；

2、网络钩子(Webhook}：当警告触发时，哪些服务终端需要被通知；

3、gRPC 钩子：远程 gRPC 方法的主机和端口，告警触发后调用；

为了方便，skywalking 发行版中提供了默认的 alarm-setting.yml 文件，包括一些规则，每个规则有英文注释，可以根据注释得知每个规则的作用：

在最近 10 分钟的 3 分钟内服务平均响应时间超过 1000ms
最近 10 分钟内，服务成功率在 2 分钟内低于 80%
服务实例的响应时间在过去 10 分钟的 2 分钟内超过 1000ms
数据库访问{name}的响应时间在过去 10 分钟的 2 分钟内超过 1000ms

只要我们的服务请求符合 alarm-setting.yml 文件中的某一条规则就会触发告警。

比如 service_resp_time_rule 规则：

该规则表示服务{name}的响应时间在最近 10 分钟的 3 分钟内超过 1000ms；

测试：

编写接口，模拟慢查询:

@RequestMapping("/info/{id}")
public User info(@PathVariable("id") Integer id){

    try {
        Thread.sleep(2000);
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }

    return userService.getById(id);
}

回调接口

@RequestMapping("/notify")
public String notify(@RequestBody Object obj){
    //TODO 告警信息，给技术负责人发短信，钉钉消息，邮件，微信通知等
    System.err.println(obj.toString());
    return "notify successfully";
}

在 config/alarm-settings.yml 中配置回调接口，并重启 skywalking 服务

测试访问：http://localhost:8000/user/info/1，满足告警规则后，控制台输出告警信息,SkyWalking UI 显示告警信息

参考：https://github.com/apache/skywalking/blob/master/docs/en/setup/backend/backend-alarm.md

对接钉钉：

Webhook 回调通知

SkyWalking 告警 Webhook 回调要求接收方是一个 Web 容器（比如 tomcat 服务），告警的消息会通过 HTTP 请求进行发送, 请求方法为 POST, Content-Type 为 application/json, JSON 格式基于 List<org.apache.skywalking.oap.server.core.alarm.AlarmMessage>的集合对象数据, 集合中的每个 AlarmMessage 包含以下信息：

scopeId. 所有可用的 Scope，参考：org.apache.skywalking.oap.server.core.source.DefaultScopeDefine；
name. 目标 Scope 的实体名称；
id0. Scope 实体的 ID；
id1. 未使用；
ruleName. 在 alarm-settings.yml 中配置的规则名；
alarmMessage. 报警消息内容；
startTime. 告警时间, 位于当前时间与 UTC 1970/1/1 之间；

[{
  scopeId = 2,
  scope = SERVICE_INSTANCE,
  name = 98e1839 a6fdf48b0aedb0ecabb8ea5f7 @192 .168 .233 .1 of springboot - skywalking - demo,
  id0 = c3ByaW5nYm9vdC1za3l3YWxraW5nLWRlbW8 = .1 _OThlMTgzOWE2ZmRmNDhiMGFlZGIwZWNhYmI4ZWE1ZjdAMTkyLjE2OC4yMzMuMQ == ,
  id1 = ,
  ruleName = service_instance_resp_time_rule,
  alarmMessage = Response time of service instance 98e1839 a6fdf48b0aedb0ecabb8ea5f7 @192 .168 .233 .1 of springboot - skywalking - demo is more than 1000 ms in 2 minutes of last 10 minutes,
  startTime = 1613913565462
}, {
  scopeId = 6,
  scope = ENDPOINT_RELATION,
  name = User in User to / user / info / {
    id
  } in springboot - skywalking - demo,
  id0 = VXNlcg == .0 _VXNlcg == ,
  id1 = c3ByaW5nYm9vdC1za3l3YWxraW5nLWRlbW8 = .1 _L3VzZXIvaW5mby97aWR9,
  ruleName = endpoint_relation_resp_time_rule,
  alarmMessage = Response time of endpoint relation User in User to / user / info / {
    id
  } in springboot - skywalking - demo is more than 1000 ms in 2 minutes of last 10 minutes,
  startTime = 1613913565462
}]

2.3 Skywalking 持久化跟踪数据

2.3.1 基于 mysql 持久化

docker-compose已经实现，容器启动即可，不坐过多赘述。

查看对应的数据库，可以看到生成了很多表。

说明启动成功了，打开配置对应的地址http://192.168.3.100:8080/，可以看到 skywalking 的 web 界面。

2.3.2 基于 elasticsearch 持久化

不做过多赘述。

2.4 自定义 SkyWalking 链路追踪

如果我们希望对项目中的业务方法，实现链路追踪，方便我们排查问题，可以使用如下的代码

在业务方法中可以 TraceContext 获取到 traceId

@RequestMapping("/list")
public List<User> list(){

    //TraceContext可以绑定key-value
    TraceContext.putCorrelation("name", "fox");
    Optional<String> op = TraceContext.getCorrelation("name");
    log.info("name = {} ", op.get());
    //获取跟踪的traceId
    String traceId = TraceContext.traceId();
    log.info("traceId = {} ", traceId);

    return userService.list();
}

2.4.1 @Trace 将方法加入追踪链路

如果一个业务方法想在 ui 界面的跟踪链路上显示出来，只需要在业务方法上加上 @Trace 注解即可

2.4.2 加入 @Tags 或 @Tag

我们还可以为追踪链路增加其他额外的信息，比如记录参数和返回信息。实现方式：在方法上增加 @Tag 或者 @Tags。

@Trace
@Tag(key = "list", value = "returnedObj")
public List<User> list(){
    return userMapper.list();
}

@Trace
@Tags({@Tag(key = "param", value = "arg[0]"),
        @Tag(key = "user", value = "returnedObj")})
public User getById(Integer id){
    return userMapper.getById(id);
}

2.5 Skywalking 集成日志框架

logback官方配置

log4j官方配置

log4j2j官方配置

添加 logback-spring.xml 文件，并配置 %tid 占位符

Skywalking 通过 grpc 上报日志（需要 >=v8.4.0）

gRPC 报告程序可以将收集到的日志转发到 SkyWalking OAP 服务器上

logback-spring.xml 中添加

 <!-- v8.4.0提供 -->
 <appender name="grpc-log" class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.log.GRPCLogClientAppender"/>
<root level="info">
    <appender-ref ref="grpc-log" />
</root>

打开 agent/config/agent.config 配置文件，添加如下配置信息：

plugin.toolkit.log.grpc.reporter.server_host=${SW_GRPC_LOG_SERVER_HOST:192.168.3.100}
plugin.toolkit.log.grpc.reporter.server_port=${SW_GRPC_LOG_SERVER_PORT:11800}
plugin.toolkit.log.grpc.reporter.max_message_size=${SW_GRPC_LOG_MAX_MESSAGE_SIZE:10485760}
plugin.toolkit.log.grpc.reporter.upstream_timeout=${SW_GRPC_LOG_GRPC_UPSTREAM_TIMEOUT:30}

以上配置是默认配置信息,agent 与 oap 在本地的可以不配

2.6 Skywalking 集群部署

Skywalking 集群是将 skywalking oap 作为一个服务注册到 nacos 上，只要 skywalking oap 服务没有全部宕机，保证有一个 skywalking oap 在运行，就能进行跟踪。

搭建一个 skywalking oap 集群需要：

（1）至少一个 Nacos（也可以是 nacos 集群）

（2）至少一个 ElasticSearch（也可以是 es 集群）

（3）至少 2 个 skywalking oap 服务；

（4）至少 1 个 UI（UI 也可以集群多个，用 Nginx 代理统一入口）

修改 config/application.yml 文件

使用 nacos 作为注册中心

修改 nacos 配置

可以选择性修改监听端口

修改存储策略，使用 elasticsearch7 作为 storage

2. 配置 ui 服务 webapp.yml 文件的 listOfServers，写两个地址

3.启动服务测试

启动 Skywalking 服务，指定 springboot 应用的 jvm 参数

-DSW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES=192.168.3.10:11800,192.168.3.12:11800

这篇关于微服务链路追踪组件 Skywalking的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！

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