1.Skywalking概述

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1.1 什么是APM系统

1.1.1 APM系统概述

APM (Application Performance Management) 即应用性能管理系统，是对企业系统即时监控以实现对应用程序性能管理和故障管理的系统化的解决方案。应用性能管理，主要指对企业的关键业务应用进行监测、优化，提高企业应用的可靠性和质量，保证用户得到良好的服务，降低IT总拥有成本。 APM系统是可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具，以便发生故障的时候，能够快速定位和 解决问题。

1.1.2 分布式链路追踪

随着分布式系统和微服务架构的出现，一次用户的请求会经过多个系统，不同服务之间的调用关系十分复杂，任何一个系统出错都可能影响整个请求的处理结果。以往的监控系统往往只能知道单个系统的健康状况、一次请求的成功失败，无法快速定位失败的根本原因。

除此之外，复杂的分布式系统也面临这下面这些问题：性能分析：一个服务依赖很多服务，被依赖的服务也依赖了其他服务。如果某个接口耗时突然变长了，那未必是直接调用的下游服务慢了，也可能是下游的下游慢了造成的，如何快速定位耗时变长的根本原因呢？链路梳理：需求迭代很快，系统之间调用关系变化频繁，靠人工很难梳理清楚系统链路拓扑(系统之间的调用关系)。 **为了解决这些问题，Google 推出了一个分布式链路跟踪系统 **Dapper ，之后各个互联网公司都参照 Dapper 的思想推出了自己的分布式链路跟踪系统，而这些系统就是分布式系统下的APM系统。

1.1.3 什么是OpenTracing

分布式链路跟踪最先由Google在Dapper论文中提出，而OpenTracing通过提供平台无关、厂商无关 的API，使得开发人员能够方便的添加（或更换）追踪系统的实现。 下图是一个分布式调用的例子，客户端发起请求，请求首先到达负载均衡器，接着经过认证服务，订单服务，然后请求资源，最后返回结果。

2.Skywalking基础

2.1 agent的使用

agent探针可以让我们不修改代码的情况下，对java应用上使用到的组件进行动态监控，获取运行数据发送到OAP上进行统计和存储。agent探针在java中是使用java agent技术实现的，不需要更改任何代码，java agent会通过虚拟机(VM)接口来在运行期更改代码。 Agent探针支持 JDK 1.6 - 12的版本，Agent探针所有的文件在Skywalking的agent文件夹下。文件目录如下：

2.2 RocketBot的使用

模块栏目

仪表盘：查看被监控服务的运行状态
拓扑图：以拓扑图的方式展现服务直接的关系，并以此为入口查看相关信息
追踪：以接口列表的方式展现，追踪接口内部调用过程
性能剖析：单独端点进行采样分析，并可查看堆栈信息
告警：触发告警的告警列表，包括实例，请求超时等。
自动刷新：刷新当前数据内容（我这好像没有自动刷新）

2.2.1 仪表盘

2.2.1.1 控制栏

第一栏：不同内容主题的监控面板，应用/数据库/容器等
第二栏：操作，包括编辑/导出当前数据/倒入展示数据/不同服务端点筛选展示
第三栏：不同纬度展示，服务/实例/端点

2.2.1.2 展示栏

Global全局维度

第一栏：Global、Server、Instance、Endpoint不同展示面板，可以调整内部内容
Services load：服务每分钟请求数
Slow Services：慢响应服务，单位ms
Un-Health services(Apdex):Apdex性能指标，1为满分。
Global Response Latency：百分比响应延时，不同百分比的延时时间，单位ms
Global Heatmap：服务响应时间热力分布图，根据时间段内不同响应时间的数量显示颜色深度
底部栏：展示数据的时间区间，点击可以调整。

Service服务维度

Service Apdex（数字）:当前服务的评分
Service Apdex（折线图）：不同时间的Apdex评分
Successful Rate（数字）：请求成功率
Successful Rate（折线图）：不同时间的请求成功率
Servce Load（数字）：每分钟请求数
Servce Load（折线图）：不同时间的每分钟请求数
Service Avg Response Times：平均响应延时，单位ms
Global Response Time Percentile：百分比响应延时
Servce Instances Load：每个服务实例的每分钟请求数
Show Service Instance：每个服务实例的最大延时
Service Instance Successful Rate：每个服务实例的请求成功率

Instance实例维度

Service Instance Load：当前实例的每分钟请求数
Service Instance Successful Rate：当前实例的请求成功率
Service Instance Latency：当前实例的响应延时
JVM CPU:jvm占用CPU的百分比
JVM Memory：JVM内存占用大小，单位m
JVM GC Time：JVM垃圾回收时间，包含YGC和OGC
JVM GC Count：JVM垃圾回收次数，包含YGC和OGC
CLR XX：类似JVM虚拟机，这里用不上就不做解释了

Endpoint端点（API）维度

Endpoint Load in Current Service：每个端点的每分钟请求数
Slow Endpoints in Current Service：每个端点的最慢请求时间，单位ms
Successful Rate in Current Service：每个端点的请求成功率
Endpoint Load：当前端点每个时间段的请求数据
Endpoint Avg Response Time：当前端点每个时间段的请求行响应时间
Endpoint Response Time Percentile：当前端点每个时间段的响应时间占比
Endpoint Successful Rate：当前端点每个时间段的请求成功率

2.2.2 拓扑图

1：选择不同的服务关联拓扑
2：查看单个服务相关内容
3：服务间连接情况
4：分组展示服务拓扑
- 服务告警信息
- 服务端点追踪信息
- 服务实例性能信息
- api信息面板

2.2.3 追踪

左侧：api接口列表，红色-异常请求，蓝色-正常请求
右侧：api追踪列表，api请求连接各端点的先后顺序和时间

2.2.4 性能剖析

新建任务：新建需要分析的端点
左侧列表：任务及对应的采样请求
右侧：端点链路及每个端点的堆栈信息

新建任务

服务：需要分析的服务
端点：链路监控中端点的名称，可以再链路追踪中查看端点名称
监控时间：采集数据的开始时间
监控持续时间：监控采集多长时间
起始监控时间：多少秒后进行采集
监控间隔：多少秒采集一次
最大采集数：最大采集多少样本

2.2.5 告警

不同维度告警列表，可分为服务、端点和实例。

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