[转帖]Spring Cloud 整合 SkyWalking

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小编点评

**Java Agent 服务器探针简介** 该页面介绍了如何使用 Java Agent 服务器探针收集和发送数据到归集器。 **设置步骤：** 1. 下载官方提供的探针代码。 2. 创建一个名为 `hello-spring-cloud-external-skywalking` 的目录。 3. 将探针代码完全复制到 `hello-spring-cloud-external-skywalking` 目录中。 4. 修改项目的 VM 运行参数，添加以下参数： ``` -javaagent:/path/to/skywalking-agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=nacos-provider -Dskywalking.collector.backend_service=localhost:11800 ``` 5. 运行应用程序。 **运行方式：** * **nacos-provider 项目**：通过观察日志发现 SkyWalking 服务器已经成功加载探针。 * **Spring Boot 项目**：通过菜单栏中的“Trace”菜单进入追踪页，可以看到服务调用拓扑关系、响应时间等数据。 **配置文件：** * `config/agent.config` 文件中设置探针的配置参数，例如服务名称、地址、端口等。 **调试开关：** * `is_open_debugging_class` 设置为 `true`，则将输出所有操作字节码的类输出到 `/debugging` 目录中。 **其他配置选项：** * `logging.file_name` 设置日志文件名称前缀。 * `logging.max_file_size` 设置日志文件最大大小。 * `logging.level` 设置日志级别。

正文

https://www.jianshu.com/p/e81e35dc6406

Java Agent 服务器探针

探针，用来收集和发送数据到归集器。
参考官网给出的帮助 Setup java agent，我们需要使用官方提供的探针为我们达到监控的目的，按照实际情况我们需要实现三种部署方式

IDEA 部署探针
Java 启动方式部署探针（我们是 Spring Boot 应用程序，需要使用 java -jar 的方式启动应用）
Docker 启动方式部署探针（需要做到一次构建到处运行的持续集成效果，本章节暂不提供解决方案，到后面的实战环节再实现）

探针文件在 apache-skywalking-apm-incubating/agent 目录下

源码目录

IDEA 部署探针

继续之前的案例项目，创建一个名为 hello-spring-cloud-external-skywalking 的目录，并将 agent 整个目录拷贝进来

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修改项目的 VM 运行参数，点击菜单栏中的 Run -> EditConfigurations...，此处我们以 nacos-provider 项目为例，修改参数如下

-javaagent:D:\Workspace\Others\hello-spring-cloud-alibaba\hello-spring-cloud-external-skywalking\agent\skywalking-agent.jar
-Dskywalking.agent.service_name=nacos-provider
-Dskywalking.collector.backend_service=localhost:11800

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-javaagent：用于指定探针路径
-Dskywalking.agent.service_name：用于重写 agent/config/agent.config 配置文件中的服务名
-Dskywalking.collector.backend_service：用于重写 agent/config/agent.config 配置文件中的服务地址

Java 命令行启动方式

java -javaagent:/path/to/skywalking-agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=nacos-provider -Dskywalking.collector.backend_service=localhost:11800 -jar yourApp.jar

测试监控

启动 nacos-provider 项目，通过观察日志可以发现，已经成功加载探针
注: 如果无法访问到，请重启skywalking容器

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访问之前写好的接口 http://localhost:8081/echo/hi 之后再刷新 SkyWalking Web UI，你会发现 Service 与 Endpoint 已经成功检测到了

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至此，表示 SkyWalking 链路追踪配置成功

SkyWalking Trace 监控

SkyWalking 通过业务调用监控进行依赖分析，提供给我们了服务之间的服务调用拓扑关系、以及针对每个 Endpoint 的 Trace 记录。

调用链路监控

点击 Trace 菜单，进入追踪页

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点击 Trace ID 展开详细信息

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上图展示了一次正常的响应，总响应时间为 185ms 共有一个 Span（基本工作单元，表示一次完整的请求，包含响应，即请求并响应）

Span /echo/{message} 说明如下：

Duration：响应时间 185 毫秒
component：组件类型为 SpringMVC
url：请求地址
http.method：请求类型

服务性能指标监控

点击 Service 菜单，进入服务性能指标监控页

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选择希望监控的服务

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Avg SLA：服务可用性（主要是通过请求成功与失败次数来计算）
CPM：每分钟调用次数
Avg Response Time：平均响应时间

点击 More Server Details... 还可以查看详细信息

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上图中展示了服务在一定时间范围内的相关数据，包括：

服务可用性指标 SLA
每分钟平均响应数
平均响应时间
服务进程 PID
服务所在物理机的 IP、Host、OS
运行时 CPU 使用率
运行时堆内存使用率
运行时非堆内存使用率
GC 情况

附A: 配置文件详解

/config/agent.config

# 当前的应用编码，最终会显示在webui上。
# 建议一个应用的多个实例，使用有相同的application_code。请使用英文
agent.application_code=Your_ApplicationName

# 每三秒采样的Trace数量
# 默认为负数，代表在保证不超过内存Buffer区的前提下，采集所有的Trace
# agent.sample_n_per_3_secs=-1

# 设置需要忽略的请求地址
# 默认配置如下
# agent.ignore_suffix=.jpg,.jpeg,.js,.css,.png,.bmp,.gif,.ico,.mp3,.mp4,.html,.svg

# 探针调试开关，如果设置为true，探针会将所有操作字节码的类输出到/debugging目录下
# skywalking团队可能在调试，需要此文件
# agent.is_open_debugging_class = true

# 对应Collector的config/application.yml配置文件中 agent_server/jetty/port 配置内容
# 例如：
# 单节点配置：SERVERS="127.0.0.1:8080" 
# 集群配置：SERVERS="10.2.45.126:8080,10.2.45.127:7600" 
collector.servers=127.0.0.1:10800

# 日志文件名称前缀
logging.file_name=skywalking-agent.log

# 日志文件最大大小
# 如果超过此大小，则会生成新文件。
# 默认为300M
logging.max_file_size=314572800

# 日志级别，默认为DEBUG。
logging.level=DEBUG