前言
最近在哔哩哔哩做了一期直播技术分享，算是人生中第一次吧🙂内容是基于 Kubernetes 和 Skywalking 的 Spring 微服务监控实践，实现 Spring 云原生可观测性。自己排练的时候，准备了一个多小时的内容，结果直播时太紧张，半个多小时就讲完了😂
本来打算用 PPT 整理一些概念和注意点来讲，然后结合项目讲解项目怎么配置、怎么部署，以及请求进来了，怎么通过 Skywalking“观测”请求走过的调用栈，以及查看日志等。由于时间问题，部署这一块就省略掉了，只展示了最终的效果，毕竟部署特别费时间。后面也打算从 0 开始，搭建 K8S，然后部署 nacos、redis、数据库之类的，再把项目和 skywalking 给部署上去。直播录屏正好可以拿来做项目的视频部署教程，也锻炼锻炼自己临场实践能力，以及出问题了怎么查资料去解决。
开播前后有很多朋友的鼓励和支持，这里谢谢大家！本文的内容算是与视频内容的互补。
让我们开始
为什么需要 Skywalking？
在 Spring 微服务场景中开发过的小伙伴应该都了解，我们在排查问题的过程中，往往会因为调用栈太长、跨过的服务太多、请求量太大、无法准确追踪异步线程等，浪费大量的时间。这种情况并不像单元测试对功能性方法测试一样，很方便的就能看到报错信息以及 Debug，我们需要有一种方式，帮我们追踪每一个”请求“线程，来实现”观测“。
拿图中的架构来举例子，请求打到外部网关入口，然后被转发到 Spring-Gateway 所在的 Service 的 NodePort，对应的流量会负载均衡到每一个这个 Service 内的 Pod。然后 Spring Gateway 会根据路由，将流量转发到对应的业务服务。业务服务可能会操作数据库、redis 以及消息队列之类的中间件，最终处理完之后，将响应回对应的请求。而这个过程产生的日志和监控数据，将会被上报给 Skywalking OAP，我们访问 Skywalking UI 的 Service 就能看到界面了，通过各个图表获取我们需要的信息。
程序在出现异常时，会将 traceId 一并响应给请求方，这样就可以通过 traceId 去 Skywalking 查询相应的数据了。在上线前，它有一个典型的案例场景：测试自己复现了 Bug 之后，拿到 traceId 给开发，开发去 UI 查看日志和数据。极大地降低了测试和开发人员间的友好互动频率、维护了团队的良好氛围形象、提升了 bug 响应修复的速度，同时避免了在测试电脑上有 bug 但在开发电脑上世界和平的现象（笑死
注意：这里每个负载间都是通过 Service 的虚拟 IP 来通信的，不能够使用 Pod IP，因为重新部署后 IP 会发生变化，同时也将无法做到负载均衡了。
Skywalking 是什么？
SkyWalking 是一个开源可观测平台，用于收集、分析、聚合和可视化来自服务和云原生基础设施的数据。SkyWalking 提供了一种简单的方法来保持分布式系统的清晰视图，甚至跨云。它是一种现代 APM，专为云原生、基于容器的分布式系统而设计。
SkyWalking 为服务(Service)、服务实例(Service Instance)、端点(Endpoint)、进程(Process)提供可观察性能力。
服务可以映射成我们的 Spring 的每一个服务，在 Kubernetes 中也就是 Service，而服务实例对应着 Service 内的 Pod（举个例子：咱们的 Spring Gateway 网关”服务“，可以启动多个实例对吧？）。而在开发中我们最常关注的是端点，端点用于传入请求的服务中的路径，例如 HTTP URI 路径或 gRPC 服务类 + 方法签名。
举个例子，前端请求后端的登录接口，http://127.0.0.1:8000/pisces-admin/user/login，就可以是一个 endpoint，这个 endpoint 的内容是 POST:/user/login。
SkyWalking 在逻辑上分为四个部分：Probes、Platform backend、Storage 和 UI。作为开发，我们最需要关注
的是 probes 和 ui，probes 可以理解为程序中的“探针”，而 ui 是我们“观测”数据指标的界面。
如何收集 Java 程序的数据？
介绍完 Skywalking 的一些概念之后，我们最关心的肯定就是如何从 Java 程序中收集数据。刚才我们说到了”探针“，我们就是要靠它来实现。
在 SkyWalking 中，探针是指集成到目标系统中的代理或 SDK 库，负责收集遥测数据，包括跟踪和指标。
SkyWalking Probes 可以分为四种不同的类别：
- Language based native agent，也就是基于语言的原生代理
- Service Mesh probes
- 3rd-party instrument library
- eBPF agent
显而易见，我们要用的就是针对于 Java 的基于语言的原生代理，也就是 Skywalking Java Agent，它为 Java 项目提供本机跟踪/指标/日志记录/事件功能。
如何使用
在项目中使用 skywalking agent
本文以 logback 日志实现为例，首先我们要将下面的包引入进我们的项目：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
|
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.skywalking</groupId>
<artifactId>apm-toolkit-logback-1.x</artifactId>
<version>${skywalking.version}</version>
</dependency>
|
注意：只要你的微服务项目配置了全局的 spring-cloud 版本，那么这里的 sleuth 就不需要单独指定版本，它会默认继承你当前 spring-cloud-dependencies 指定的版本。
- 在
logback-spring.xml 中添加 gRPC reporter.
1
2
3
4
5
6
7
|
<appender name="grpc-log" class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.log.GRPCLogClientAppender">
<encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
<layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.mdc.TraceIdMDCPatternLogbackLayout">
<Pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%X{tid}] [%thread] %-5level %logger{36} -%msg%n</Pattern>
</layout>
</encoder>
</appender>
|
注意，name 参数可以自定义，但是记得加上 appender：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration scan="true" scanPeriod="10 seconds">
<!-- gRPC reporter 在这一层级 -->
<root level="info">
<!-- 就是下面这一行 -->
<appender-ref ref="grpc-log"/>
</root>
</configuration>
|
- 下面这行插件的配置，如果不添加的话，会使用默认值：
log.max_message_size=${SW_GRPC_LOG_MAX_MESSAGE_SIZE:10485760}
到这里，我们已经配置好基本的内容，这下你的服务已经可以上报数据了。
Skywalking 服务配置
程序中配置好了，那么我们把数据上报到哪里，以及如何查看呢？这里以开发环境为例子，毕竟如果在本地开发的话，还是需要调试的。
我们先去官网下载 Skywalking APM，下载完之后解压，本地我们不做特殊配置，直接双击 apache-skywalking-apm-bin\bin\startup.bat 就可以启动了。启动之后，访问 http://localhost:8080，就可以看到页面啦！
启动完之后进去是没有数据的，等程序上报数据就好了。
我们需要在程序启动时，让 agent 以插件的形式加载进来，当然也需要下载这些包了。去官网下载 Skywalking Java Agent，然后解压之后得到 skywalking-agent 文件夹。点进去之后我们可以看到一个 jar 包 skywalking-agent.jar，记住这个包在你硬盘上的绝对路径。
由于 Spring Gateway 是基于 WebFlux 的，所以我们要添加 2 个插件进来。进入 skywalking-agent\optional-plugins 文件夹，找到如下 2 个 jar 包：
apm-spring-cloud-gateway-3.x-plugin-8.13.0.jar
apm-spring-webflux-5.x-plugin-8.13.0.jar
然后复制到 skywalking-agent\plugins 文件夹下就行了。
注意，具体的版本，取决于你当前所用的版本！
idea 配置
接下来我们去 idea 中配置，以便让 idea 中的 Java 服务启动时能顺利加载插件。
我们先打开 Run/Debug Configurations，然后找到我们对应的服务（没有的就添加），选择 Modify options，勾选 Environment variables 和 Add VM options 选项。
然后添加对应的启动参数：
第一个红框框的内容，是 JVM Options 参数：
-javaagent:D:\env\skywalking\skywalking-agent\skywalking-agent.jar
在 -javaagent: 后面的是你开发环境的 skywalking-agent.jar 包的绝对路径位置。
第二个红框框，是配置 SkyWalking Agent 的环境变量：
SW_AGENT_NAME=pisces-gateway;SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES=127.0.0.1:11800
SW_AGENT_NAME 的值填写你要指定的 Service Names，如果你需要同时配置 Service Groups，你可以这样写：
SW_AGENT_NAME=Pisces-Cloud::pisces-gateway;
:: 符号前面的就是 Service Groups，后面的就是 Service Names。
SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES 的值填写你的 SkyWalking OAP 的 Agent Backend Service 的地址。
图表信息
直播时基本上都介绍过了，这里挑几个典型大致讲讲吧。
图中我们看到的是服务概览，以及整个服务链路的拓扑图。当然，关于链路追踪重要的部分，还得是 Trace 和 Log，下面我以 POST:/user/login 这个登录的端点来举例子。
调用链路信息
我们可以看到每一个上报过的端点，以及端点对应的信息。图中端点的请求走过的每一个不同的服务，都是用了不同的颜色区分开了。而竖着的直线，就是对应着当前的服务，中间的每一个跨度都能点开查看日志，包括执行的 SQL 语句，然后只要输出了日志信息，都可以关联到对应的 LOG，是不是特别方便？下面放一张全貌图。
服务业务数据图表
图中的注释已经说的很详细了，有一点需要注意的是，消息队列相关的那 2 个图表，需要你当前服务具有”消息消费者“的时候，才会显示数据的，毕竟是展示 Consuming 数据嘛。
JVM 数据图表
每一个实例进去，都能够看到对应的 JVM 的信息，毕竟有时候需要诊断 JVM 数据来定位问题嘛。我们可以看到有内存/CPU占用情况，新生代、老年代的 gc 时间和次数，各种状态的线程（守护线程、阻塞线程、可运行线程、等待线程）次数啦等等。
毕竟对于初学者来说，学习使用各种工具去查看这些指标，是需要一定的精力的。尤其是碰到线上不给任何权限的那种，这时候程序能够主动上报数据，我们就能直观的看到了。
注意，线上环境的任何观测/上报数据的接口，都不建议对外公开访问，做好白名单/黑名单机制拦住它。
开发中的注意点
跨线程追踪
程序中教程会碰到，需要用异步线程处理的情况，那么这种时候如果需要对异步线程进行追踪的话，可以采用跨线程追踪方案。
1
2
3
4
5
|
<dependency>
<groupId>org.apache.skywalking</groupId>
<artifactId>apm-toolkit-trace</artifactId>
<version>${skywalking.version}</version>
</dependency>
|
1
2
3
|
CompletableFuture.runAsync(() -> {
messageSender.sendBark(String.format("时间：%s，用户：%s 登录系统！", LocalDateTime.now(), account));
});
|
这种写法是无法追踪到的，在引入包之后，我们可以这么写：
1
2
3
|
CompletableFuture.runAsync(RunnableWrapper.of(() -> {
messageSender.sendBark(String.format("时间：%s，用户：%s 登录系统！", LocalDateTime.now(), account));
}));
|
值得注意的是，CompletableFuture.runAsync() 是没有返回值的，所以用的是 RunnableWrapper.of()，如果我们用的是 CompletableFuture.supplyAsync() 的话，就需要换成支持返回值的 SupplierWrapper.of() 方法。
全局异常处理
全局异常处理这基本上业务开发都会用到，但是我们抛给前端的信息中，需要带上 traceId，这样不管是用户还是测试，都可以根据报错信息中的 traceId 反馈问题，排查也就减轻了一些负担。
1
2
3
4
5
|
<dependency>
<groupId>org.apache.skywalking</groupId>
<artifactId>apm-toolkit-trace</artifactId>
<version>${skywalking.version}</version>
</dependency>
|
- 通过 Skywalking 手动 API，我们可以获取到 traceId：
1
|
String traceId = TraceContext.traceId();
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
|
@Slf4j
@ControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler {
/**
* 全局异常拦截 handleException
*/
@ResponseBody
@ExceptionHandler(Exception.class)
public CommonResult<?> handleException(Exception ex) {
log.error("全局异常信息.[异常原因={}]", ex.getMessage(), ex);
return CommonResult.failed(HttpStatus.ERROR, "系统异常，请联系管理员！", null,"traceId=" + TraceContext.traceId());
}
}
|
1
2
3
4
5
6
|
{
code: 500,
message: "系统异常，请联系管理员！",
data: null,
traceId: "traceId=7d2705aebedb40a1985af4ed20f569b0.510.16686682751090531"
}
|
traceId 生成规则
生成的 traceId 一大串，怎么读懂它？（虽然只是个符号而已，但是我们也可以了解下）
先看源码：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
|
private static final String PROCESS_ID = UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-", "");
private static final ThreadLocal<IDContext> THREAD_ID_SEQUENCE = ThreadLocal.withInitial(
() -> new IDContext(System.currentTimeMillis(), (short) 0));
public static String generate() {
return StringUtil.join(
'.',
PROCESS_ID,
String.valueOf(Thread.currentThread().getId()),
String.valueOf(THREAD_ID_SEQUENCE.get().nextSeq())
);
}
|
我们知道，traceId 是由 2 个点分隔开的一串长字符串。第一个点前面是生成的 UUID，并替换掉了 - 符号；中间的三个数字，是当前线程的线程 ID；最后的内容是根据时间戳 * 10000 + 当前线程中的 seq 生成的。UUID 生成后就不会变了，线程 ID 也是一样。
注意，这里的线程 ID，并不是请求线程的线程 ID，说它是当前实例的生成器的线程 ID 更合适。而且 UUID 和线程 ID，每一个不同的实例生成的也是不同的，只是每一个实例下相同。这点其实也很好验证，每个 Service 启动多个实例，然后来一波多线程压测就显而易见了。
最后
这是第一次做直播技术分享，也非常感谢大家的支持！虽然第一次看的人不多，但是也留下了录屏，而且依旧可以写博客发出来，算是一次不错的经历，以后也打算继续做直播技术了，偶尔直播技术分享，同时也欢迎大家多多跟我交流技术呀！
