背景
旁友，你的线上服务是不是偶尔来个超时，或者突然抖动一下，造成用户一堆反馈投诉。然后你费了九牛二虎之力，查了一圈圈代码和日志才总算定位到问题原因了。或者公司内部有链路追踪系统，虽然可以很轻松地通过监控判断问题出现的原因，但是对其中的逻辑完全摸不着头脑。只能上网搜索一番。
旁友，skywalking分布式链路追踪框架了解一下。
有的旁友会有疑惑，我的Spring Boot 就是一个单体应用么，不需要链路追踪？有问题直接翻日志就行了，但是即使是一个 Spring Boot 单体应用，也会和以下服务打交道：
- 关系数据库，例如说 MySQL、PostgreSQL 等等。
- 缓存数据库，例如说 Redis、Memcached 等等。
- 外部三方服务，例如说微信公众号、微信支付、支付宝支付、短信平台等等
可见，仅仅一个 Spring Boot 单体应用，就已经涉及到分布在不同进程中的服务了。此时，就非常有必要用上skywalking。例如说，线上某个 接口访问非常慢，用SkyWalking 可以定位是MySQL 查询比较慢呢，还是调用的第三方服务比较慢。
而在分布式服务中，各个大厂内部系统成百上千的，链路关系更加复杂。比如你在外卖平台上的一个点击请求可能跨了内部几十个Java应用了，在这么长的链路里去排查问题，没有好使的工具怎么行呢。如图是当前分布式系统的现状，图片来源：鹰眼下的淘宝分布式调用跟踪系统介绍
根据上图，我们设想：
1.系统中有可能每天都在增加新服务或删除旧服务，也可能进行升级，当系统出现错误，我们如何定位问题？
2.当用户请求时，响应缓慢，怎么定位问题？
3.服务可能由不同的编程语言开发，1、2 定位问题的方式，是否适合所有编程语言？
Skywalking框架
1.介绍
SkyWalking 是什么？
官方网址 skywalking.apache.org/
skywalking是一个优秀的国产开源框架，2015年由个人吴晟（华为开发者）开源 ， 2017年加入Apache孵化器。短短两年就被Apache收入麾下，实力可见一斑。
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。
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。
代码无侵入，通信方式采用GRPC，实现方式是java探针，支持告警，JVM监控，支持全局调用统计等等
skywalking的架构参考了谷歌的Dapper框架的论文，Dapper并没有开源，只给了篇论文，感兴趣但又不喜英文文档的旁友可以看看论文的中文翻译Dapper，大规模分布式系统的跟踪系统
整体架构如下：
- Tracing Metrics Logging ：负责从应用中，收集链路信息，发送给 SkyWalking OAP 服务器。目前支持 SkyWalking、Zikpin、Jaeger 等提供的 Tracing 数据信息。Java应用通常使用SkyWalking Agent 收集数据
- SkyWalking OAP ：skywalking服务端（Transport layer，Receiver cluster，Aggregator cluster）负责接收 Agent 发送的 Tracing 数据信息，然后进行分析，存储到外部存储器( Storage )，最终提供查询功能。
- Storage option ：Tracing 数据存储。目前支持 ES、H2 多种存储器。我们用ES存储即可 。
- GUI ：负责提供可视化控台，查看链路等
- Alarm：提供告警功能，这里不展示讲
2.Docker方式搭建Skywalking环境
为了快速搭建环境，避免各种系统、配置环境不同造成踩坑的情况。我们用docker直接创建ElasticSearch、Skywalking-OAP、Skywalking-UI以及ES的管理工具Kibana。这样一套运行环境直接就能用了。话不多说，直接开干
整体架构如下：
用到的工具版本号如下表：
工具
版本号
ElasticSearch
7.14.2
Kibana
7.14.2
skywalking-oap-server
9.1.0
skywalking-ui
9.1.0
其中skywalking的docker-compos.yml运行脚本可以从官方的Github上获取apache/skywalking/docker
脚本需要修改，直接参考我的就行，不懂的参数都有具体说明：
version: '3'services: elasticsearch: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.14.2 container_name: elasticsearch ports: - 9200:9200 - 9300:9300 environment: - "cluster.name=elasticsearch" - "bootstrap.memory_lock=true" - "ES_JAVA_OPTS=-Xms256m -Xmx512m" - "discovery.type=single-node" kibana: image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.14.2 container_name: kibana depends_on: - elasticsearch ports: - 5601:5601 environment: # IP地址为运行电脑的IP地址，Mac上通过 ifconfig en0 命令获取 - "elasticsearch.hosts=http://192.168.1.5:9200" skywalking-oap: image: apache/skywalking-oap-server:9.1.0 container_name: skywalking-oap depends_on: - elasticsearch ports: - "11800:11800" - "12800:12800" healthcheck: test: [ "CMD-SHELL", "/skywalking/bin/swctl ch" ] interval: 30s timeout: 10s retries: 3 start_period: 10s environment: TZ: Asia/Shanghai SW_STORAGE: elasticsearch SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES: elasticsearch:9200 SW_HEALTH_CHECKER: default SW_TELEMETRY: prometheus skywalking-ui: image: apache/skywalking-ui:9.1.0 container_name: skywalking-ui depends_on: - skywalking-oap links: - skywalking-oap ports: # UI界面程序占用的端口 - "8080:8080" environment: TZ: Asia/Shanghai # IP地址为运行电脑的IP地址，Mac上通过 ifconfig en0 命令获取 SW_OAP_ADDRESS: http://192.168.1.8:128002.1 Docker镜像加速
按上述配好docker-compose.yml文件后，命令行到所在目录下执行docker-compose up可以拉起镜像，第一次运行时会下载镜像，docker默认的镜像仓库在国外，所以下载速度和蜗牛一样慢。为了加速下载，需要配置国内的docker镜像
获取国内docker镜像库地址的方法：
- 网易云 hub-mirror.c.163.com
- 百度云 mirror.baidubce.com
配置方法：
Docker桌面版Preference -> Docker Engine 在Json配置里加上，加好之后重启Docker，然后再重新拉镜像，速度立马快得飞起