从入门到实践：玩转分布式链路追踪利器SkyWalking-平芜编程栈

1.概述

在当今微服务架构盛行的时代，一个看似简单的前端请求，背后往往涉及数十个甚至上百个服务的协同调用。当系统出现性能问题或异常时，仅靠传统日志监控往往如同“大海捞针”，难以迅速定位问题根源。

正是在这样的背景下，SkyWalking—— 一款优秀的国产开源分布式链路追踪与性能监控系统应运而生。该项目最初由吴晟（华为开发者）个人开源，于2017年进入Apache孵化器，并最终成为Apache顶级项目。截至目前，SkyWalking在GitHub上已收获超过25k的Star，足以证明其强大的影响力和广泛的应用前景

1.1 SkyWalking 是什么？

SkyWalking 是一个开源的可观测性平台，用于从服务、云原生基础设施中收集、分析、聚合和可视化数据。它提供了清晰的分布式系统观测能力，并支持跨云、跨集群的统一监控。作为现代化的应用性能监控（APM）系统，SkyWalking 尤其适合云原生和基于容器的微服务架构。

核心优势：

无侵入探针：通过Java Agent字节码增强实现监控，无需修改业务代码
高性能通信：采用gRPC进行数据传输，效率高、延迟低
功能全面：支持链路追踪、JVM监控、服务依赖分析、告警等
生态友好：完美支持Spring Cloud、Spring Boot等主流微服务框架

典型应用场景：

性能瓶颈诊断：快速定位慢查询、高延迟接口
全链路追踪：可视化展示请求在微服务间的完整调用路径
服务依赖分析：自动绘制服务拓扑，识别关键依赖与瓶颈点
异常根因定位：结合链路、指标与日志，迅速定位故障源头
容量规划参考：基于历史性能数据进行资源预测与扩容决策

1.2 主流链路追踪框架对比

随着微服务架构的普及，分布式链路追踪技术也日趋成熟，目前主流的开源方案包括：

Spring Cloud Sleuth + Zipkin：需代码埋点，侵入性强
大众点评 Cat：同样需要侵入式埋点，接入成本较高
Pinpoint：韩国团队开发，同样基于字节码增强，无侵入
SkyWalking：国产开源，无侵入、性能好、社区活跃

SkyWalking 与 Pinpoint 均通过字节码注入实现监控，对业务代码零侵入，是目前企业级APM系统的优选方案。对于国内开发者而言，SkyWalking 具有中文文档丰富、社区响应快、与国内技术栈整合度高等优势，更值得推荐。

2.SkyWalking 架构与原理

SkyWalking 核心架构组件逻辑上分为四部分: 探针(Agent)、平台后端(OAP)，存储(Storage)和用户界面(UI)

探针(Agent):收集监控数据, 将数据格式化为 SkyWalking 适用的格式，然后传递给中间的OAP服务器。
OAP:全称即图上的Observabilitiy Analysis Platform，完成数据聚合, 数据分析以及驱动数据流从探针到用户界面的流程
存储通过开放的插件化的接口存放 SkyWalking 数据. 你可以选择一个既有的存储系统, 如 ElasticSearch, H2 或 MySQL 集群(Sharding-Sphere 管理),也可以选择自己实现一个存储系统. 当然, 我们非常欢迎你贡献新的存储系统实现。
UI一个基于接口高度定制化的Web系统，用户可以可视化查看和管理 SkyWalking 数据。

SkyWalking 利用Java Agent技术，在类加载阶段动态注入监控逻辑，无需改动源码：

// Skywalking通过javaagent在类加载时动态注入监控代码// 不需要修改业务代码publicclassSkywalkingAgent{publicstaticvoidpremain(Stringargs,Instrumentationinst){// 1. 注册类文件转换器inst.addTransformer(newClassFileTransformer(){publicbyte[]transform(...){// 2. 使用ByteBuddy/Javassist修改字节码// 3. 在方法入口/出口插入监控逻辑}});}}

这种方式既保证了监控的全面性，又实现了对业务的完全透明。关于javaagent知识点请另外自行查阅资料。

3.SkyWalking 安装与部署

基于上面对Skywalking架构原理的介绍，相信大家已经对它已经有了一定的认识了解，接下来我们就来开始搭建一个强大的监控系统。

3.1 下载安装包

去官网：https://skywalking.incubator.apache.org/downloads/ 下载，我这里选择版本是:v9.7.0

3.2 解压与调整配置

tar-zxvf apache-skywalking-apm-9.7.0.tar.gz

解压之后有一个文件夹，文件信息如下：

bin：存放一些可执行的脚本，比如说启动Skywalking OAP服务的脚本

**config：**存放配置文件，这里是我们需要关注的，有OAP服务的配置文件applicaiton.yml。配置项太多了所以这里我随便列举两项看看

cluster:# 默认单例部署，也可以集群部署，比如说通过注册中心nacosselector:${SW_CLUSTER:standalone}storage:# 数据存储默认是内存数据库h2，生产环境一般推荐elasticsearch，官方也强烈建议selector:${SW_STORAGE:h2}

由于我是本地搭建演示，就完全按照默认的即可，没有做任何修改

**webapp：**UI服务，默认端口是8080，但一般这个端口被占用了，所以需要修改一下webapp/application.yml，我这里改成：8181

serverPort:${SW_SERVER_PORT:-8181}# Comma seperated list of OAP addresses.oapServices:${SW_OAP_ADDRESS:-http://localhost:12800}zipkinServices:${SW_ZIPKIN_ADDRESS:-http://localhost:9412}

3.3 启动服务

# 启动OAP后端bin/oapService.sh# 启动UI前端bin/webappService.sh

启动后访问http://localhost:8181即可进入SkyWalking监控控制台。

4.Spring Boot接入指南

在启动命令中添加Java Agent参数

-javaagent:/Users/shepherdmy/skywalking/skywalking-agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=shepherd-demo01-service -Dskywalking.collector.backend_service=localhost:11800

项目启动成功之后，Skywalking会监控到一个名为shepherd-demo01-service的服务，如上图所示。可看到对应的服务名称、实例、接口调用链路等信息

服务概览：展示服务负载量、接口请求平均响应时间、成功率等关键指标

点击服务名进入监控指标概览页：

实例详情：查看实例下的监控指标信息，如JVM内存、CPU、GC等情况

点击Instance，可以查到该服务的实例列表

点击实例名进入，可以查看这个实例下的监控信息：

查看实例的jvm信息：

查看EndPoint端点信息

端点可以简单理解为是被监控服务所接收的请求。

点击GET:/user/page端点进去，可以查看这个请求的监控信息：

该请求GET:/user/page逻辑是先查询Redis，有缓存数据就直接返回，没有再根据参数去数据库MySQL查询数据存入Redis之后返回，这里详细展示了请求的整个调用链路，非常清晰直观。

拓扑图：可视化服务间依赖关系

5.总结

SkyWalking 提供多层级的监控指标，助力全方位系统可观测：

层级	监控指标示例
服务级别	P99/P95延迟、请求量、错误率
实例级别	CPU使用率、JVM堆内存、线程数、GC次数
接口端点	慢接口TOP10、错误接口TOP5、调用链详情
数据库	慢SQL查询、连接池状态、执行时间分布

SkyWalking 作为一款开源APM系统，凭借其无侵入的设计、卓越的性能表现以及活跃的中文社区，已成为众多企业微服务监控的首选方案。无论是开发调试、性能优化，还是线上故障排查，SkyWalking 都能提供强大的数据支持和可视化能力。

合理部署与使用SkyWalking，不仅能提升系统稳定性，还能显著降低运维复杂度，是现代分布式系统可观测性建设中不可或缺的一环。