【实验0001】K8S环境下使用skywalking和Envoy 访问日志服务对service mesh进行观察

转载 已于 2022-11-09 10:44:32 修改 · 451 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://skywalking.incubator.apache.org/blog/obs-service-mesh-vm-with-sw-and-als/
文章标签：

#kubernetes #skywalking #service_mesh #istio

于 2022-11-09 10:41:14 首次发布

【实验0001】K8S环境下使用skywalking和Envoy 访问日志服务对service mesh进行观察

部分原创，部分缝合。

版本信息

  • centos version: 7.9 minimal
  • minikube version： v1.26.0
  • kubernetes version： v1.24.1
  • docker version: 20.10.21
  • istioctl version: 1.14.1
  • helm version: 3.9.2

硬件信息

  • ESXI5.5.0 虚拟机 ☆开启VMX☆
  • CPU：16c16T
  • MEM：64GB

开始实验

  • 安装操作系统centos 7.9 minimal 过程不表
  • minikube安装
#安装工具包，方便操作

yum install -y net-tools lrzsz wget unzip

# 关闭防火墙
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld

# 关闭selinux
sed -i 's/enforcing/disabled/' /etc/selinux/config  # 永久
setenforce 0  # 临时

# 关闭swap
swapoff -a  # 临时
sed -ri 's/.*swap.*/#&/' /etc/fstab    # 永久

cat > /etc/sysctl.d/k8s.conf << EOF
net.bridge.bridge-nf-call-iptables=1
net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables=1
net.ipv4.ip_forward=1
net.ipv4.tcp_tw_recycle=0
vm.swappiness=0 # 禁止使用 swap 空间，只有当系统 OOM 时才允许使用它
vm.overcommit_memory=1 # 不检查物理内存是否够用
vm.panic_on_oom=0 # 开启 OOM
fs.inotify.max_user_instances=8192
fs.inotify.max_user_watches=1048576
fs.file-max=52706963
fs.nr_open=52706963
net.ipv6.conf.all.disable_ipv6=1
net.netfilter.nf_conntrack_max=2310720
EOF

# 生效
sysctl --system  

wget https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo -O /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo
yum -y install docker-ce-20.10.21-3.el7
systemctl enable docker && systemctl start docker
cat > /etc/docker/daemon.json << EOF
{
  "registry-mirrors": ["https://docker.mirrors.ustc.edu.cn/"],
  "dns":["8.8.8.8","114.114.114.114"]
}
EOF
systemctl daemon-reload
systemctl restart docker

cat > /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo << EOF
[kubernetes]
name=Kubernetes
baseurl=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64
enabled=1
gpgcheck=0
repo_gpgcheck=0
gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/yum-key.gpg https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/rpm-package-key.gpg
EOF

#yum安装kubectl
yum install -y kubectl-1.24.1


#新建一个普通用户
useradd dev
passwd dev
usermod -a -G wheel dev
usermod -a -G docker dev

#切换到dev用户
su - dev
#后续命令全部使用dev用户执行
#如curl无法下载，请手动下载到本地再上传到服务器然后执行安装命令。
curl -LO https://storage.googleapis.com/minikube/releases/v1.26.0/minikube-linux-amd64
sudo install minikube-linux-amd64 /usr/local/bin/minikube

#上传minikube基础镜像（镜像下载神秘代码：1janEtbwY3TNH3a_c80npVg🐴pwov）
minikube_images_v1.24.1.tar 
docker load -i minikube_images_v1.24.1.tar

minikube start --cpus=4 --memory 8192 --disk-size 32g --kubernetes-version=v1.24.1
#会下载两个镜像，一个stable_v0.0.32,一个preloaded-images-k8s-v18-v1.24.1-docker-overlay2-amd64
#第一次启动肯定失败，不要慌，不要ctrl+c!!!等待他自己失败。

#导入基础镜像到minikube（全入一遍以防万一）
minikube image load k8s.gcr.io/pause:3.7
minikube image load k8s.gcr.io/pause:3.6
minikube image load k8s.gcr.io/kube-scheduler:v1.24.1
minikube image load k8s.gcr.io/kube-proxy:v1.24.1
minikube image load k8s.gcr.io/kube-controller-manager:v1.24.1
minikube image load k8s.gcr.io/kube-apiserver:v1.24.1
minikube image load k8s.gcr.io/etcd:3.5.3-0
minikube image load k8s.gcr.io/coredns/coredns:v1.8.6
minikube image load gcr.io/k8s-minikube/storage-provisioner:v5

minikube stop
minikube start --cpus=4 --memory 8192 --disk-size 32g --kubernetes-version=v1.24.1
##给阿姨倒一杯卡不踢no！！！！！等待
##出现  Done! kubectl is now configured to use "minikube" cluster and "default" namespace by default 完成
kubectl get no 出现minikube节点，minikube的安装到此结束。
  • 安装istio（使用dev用户）
export ISTIO_VERSION=1.7.1

curl -L https://istio.io/downloadIstio | sh - 

sudo mv $PWD/istio-$ISTIO_VERSION/bin/istioctl /usr/local/bin/

istioctl install --set profile=demo

#启动访问日志服务
istioctl  manifest install \
        --set meshConfig.enableEnvoyAccessLogService=true \
        --set meshConfig.defaultConfig.envoyAccessLogService.address=skywalking-oap.istio-system:11800

#给命名空间干上标签        
kubectl label namespace default istio-injection=enabled
  • 安装helm
curl -sSLO https://get.helm.sh/helm-v3.0.0-linux-amd64.tar.gz

sudo tar xz -C /usr/local/bin --strip-components=1 linux-amd64/helm -f helm-v3.0.0-linux-amd64.tar.gz

# Clone SkyWalking Helm Chart

git clone https://ghproxy.com/https://github.com/apache/skywalking-kubernetes

cd skywalking-kubernetes/chart

git reset --hard dd749f25913830c47a97430618cefc4167612e75

# Update dependencies

helm dep up skywalking

# 发布 SkyWalking

helm -n istio-system install skywalking skywalking \
        --set oap.storageType='h2'\
        --set ui.image.tag=8.4.0 \
        --set oap.image.tag=8.4.0-es7 \
        --set oap.replicas=1 \
        --set oap.env.SW_ENVOY_METRIC_ALS_HTTP_ANALYSIS=k8s-mesh \
        --set oap.env.JAVA_OPTS='-Dmode=' \
        --set oap.envoy.als.enabled=true \
        --set elasticsearch.enabled=false

export POD_NAME=$(kubectl get pods -A -l "app=skywalking,release=skywalking,component=ui" -o name)

echo $POD_NAME

kubectl -n istio-system --address 0.0.0.0 port-forward $POD_NAME 8080:8080
##此时通过ip:port已经可以访问skywalking页面了，但是没有数据，在部署demo系统以后我们回来再看。

到此最恶心的一步来了！（可以直接跳过步骤，方法在最后）

  • 安装skaffold
curl -Lo skaffold https://storage.googleapis.com/skaffold/releases/v2.0.0/skaffold-linux-amd64 && \
sudo install skaffold /usr/local/bin/
  • 下载源码
git clone https://ghproxy.com/https://github.com/GoogleCloudPlatform/microservices-demo.git
  • 修改代码中所有出现的githubURL前面增加代理https://ghproxy.com
  • 修改pip源，增加go代理，入下图示例：
#下图中的修改的字符串如下：
RUN go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn

https://ghproxy.com/

-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

在这里插入图片描述

  • 最后是进入microservices-demo目录下，直接执行
skaffold run
  • 漫长的等待后，kubectl get po -n default 就会出现11个微服务了，其中各种报错，大家自行google或者百度吧。
kubectl --address 0.0.0.0 port-forward svc/frontend-external 8090:80

访问ip:port 即可访问demo了

在这里插入图片描述

此时再去看skywalking的仪表盘

在这里插入图片描述

直接下载目标镜像

docker pull gcr.io/google-samples/microservices-demo/emailservice:v0.4.1
docker pull gcr.io/google-samples/microservices-demo/checkoutservice:v0.4.1
docker pull gcr.io/google-samples/microservices-demo/recommendationservice:v0.4.1
docker pull gcr.io/google-samples/microservices-demo/frontend:v0.4.1
docker pull gcr.io/google-samples/microservices-demo/paymentservice:v0.4.1
docker pull gcr.io/google-samples/microservices-demo/productcatalogservice:v0.4.1
docker pull gcr.io/google-samples/microservices-demo/cartservice:v0.4.1
docker pull gcr.io/google-samples/microservices-demo/loadgenerator:v0.4.1
docker pull gcr.io/google-samples/microservices-demo/currencyservice:v0.4.1
docker pull gcr.io/google-samples/microservices-demo/shippingservice:v0.4.1
docker pull gcr.io/google-samples/microservices-demo/adservice:v0.4.1


minikube image load gcr.io/google-samples/microservices-demo/emailservice:v0.4.0
minikube image load gcr.io/google-samples/microservices-demo/checkoutservice:v0.4.0
minikube image load gcr.io/google-samples/microservices-demo/recommendationservice:v0.4.0
minikube image load gcr.io/google-samples/microservices-demo/frontend:v0.4.0
minikube image load gcr.io/google-samples/microservices-demo/paymentservice:v0.4.0
minikube image load gcr.io/google-samples/microservices-demo/productcatalogservice:v0.4.0
minikube image load gcr.io/google-samples/microservices-demo/cartservice:v0.4.0
minikube image load gcr.io/google-samples/microservices-demo/loadgenerator:v0.4.0
minikube image load gcr.io/google-samples/microservices-demo/currencyservice:v0.4.0
minikube image load gcr.io/google-samples/microservices-demo/shippingservice:v0.4.0
minikube image load gcr.io/google-samples/microservices-demo/adservice:v0.4.0

kubectl apply -f https://ghproxy.com/https://github.com/GoogleCloudPlatform/microservices-demo/blob/main/release/kubernetes-manifests.yaml

kubectl --address 0.0.0.0 port-forward svc/frontend-external 8090:80
【Kubernetes】 Service Mesh详解
陈书予
03-23 8869
服务网格是一种基于网络代理的微服务架构形式，它包含一组网络代理和其他服务间通信所需的辅助组件，旨在自动化和简化复杂的微服务网络中的任务。服务网格通过抽象出通信和服务间关系，简化了微服务的开发、部署、管理和维护等工作。Kubernetes Service Mesh是容器编排工具Kubernetes生态系统中的一种服务网格解决方案，它是一个在应用层面构建网络框架，通过自动化、监测、调整应用程序的微服务间通信，简化了服务间通信的管理和维护。
y107.第六章 微服务、服务网格及Envoy实战 -- 可观测应用之指标和日志(十八)
Raymond的博客
08-19 361
Envoy的TCP Proxy和HTTP Connection Manager过滤器可通过特定的extension支持访问日志 ，在功能上，它具有如下特性：类似于统计数据，访问日志也支持将数据保存于相应的后端存储系统（Sink）中，目前Envoy支持以下几种与访问日志有关的Sink：envoy本身支持多种协议的代理功能，包括tcp协议代理和http协议代理，还有一些与其它特定应用层协议相关的比如像redis、dubbo、zookeeper等等，目前对于tcp proxy和http connection ma
使用 Skywalking 对 Kubernetes（K8s）中的微服务进行监控
追风人的博客
12-05 4416
目录 1. 概述 2. 场景介绍 3. Skywalking 控制台的搭建 4. 在微服务中植入 Skywalking Java 代理 5. 综述 6. 个人公众号 1. 概述 老话说的好：任何成功都不是轻易得来的，是不断地坚持与面对的结果。 言归正传，之前我们聊了 SpringCloud 开发的微服务是如何部署在Kubernetes（K8s）集群中的，今天我们来聊聊在Kubernetes（K8s）集群中是如何监控这些微服务的。 apache 的 Skywalking 就是一...
K8S部署skywalking
运维@小兵的博客
10-17 5045
文章目录一、安装K8S集群kubeadm部署K8s集群V1.19.0二、部署skywalking`2.1.创建命名空间``2.2.给节点打标签``2.3.skywalking-oap.yml``2.4.skywalking-ui.yml``2.5.访问`三、sidecar 模式挂载 agent四、微服务对接skywalking 一、安装K8S集群 kubeadm部署K8s集群V1.19.0 二、部署skywalking 2.1.创建命名空间 kubectl create ns skywalking 2
k8s：服务网格Service Mesh（服务网格）istio和envoy
最新发布
qq_35693377的博客
11-23 467
摘要： 服务网格（Service Mesh）是微服务治理的进化方向，它将复杂的服务治理功能（如流量管理、安全、可观测性等）从业务代码剥离到基础设施层，通过Sidecar代理（如Envoy）自动实现。相比传统SDK方案，服务网格无需修改业务代码，由控制面（如Istio）统一管理策略，数据面（Envoy）执行智能流量控制。在K8s中，Envoy部分取代kube-proxy的负载均衡功能，但两者协同工作：kube-proxy保障基础网络，Envoy提供高阶治理能力。服务网格并非取代微服务，而是优化其治理模式，使开
k8s集成skywalking
进行中
11-29 2088
k8s集成skywalking组件
envoy代理skywalking提供服务
love58的博客
03-31 361
skywalking服务启动后，默认监听127.0.0.1,本着玩的目的，我们使用envoy代理提供对外服务!
k8s启动Envoy Deployment
patrick090747的博客
06-19 712
k8s启动envoydeployment
k8s离线安装安装skywalking9.4
流月up的博客
07-04 1604
k8s离线安装安装skywalking9.4
k8s部署skywalking
青春不流名
09-01 2488
部署skywalking
K8S 部署全链路监控skywalking8.7和9.1
ice_bird的专栏
12-21 5115
Skywalking是一个可观测性分析平台（Observability Analysis Platform简称OAP）和应用性能管理系统（Application Performance Management简称APM）。提供分布式链路追踪、服务网格(Service Mesh)遥测分析、度量(Metric)聚合和可视化一体化解决方案。Agent多语言支持Java, .Net Core, PHP, NodeJS, Golang, LUA, C++, Python。 使用nacos统一注册服务，ES存.
Kubernetes 中部署 SkyWalking
guyougao的博客
03-15 2019
在 Kubernetes (K8s) 中部署 SkyWalking 集群可以帮助你监控和分析微服务的性能。SkyWalking 是一个开源的应用性能管理 (APM) 工具，可以对微服务、云原生和容器化环境进行监控
Skywalking8.0.1在K8s中的使用
Ryze
08-11 2423
Skywalking8.0.1在K8s中的使用 1. 准备 ElasticSearch 7.5.1 SkyWalking APM 8.0.1 2. ElasticSearch准备 此处es使用helm3部署，地址 https://github.com/elastic/helm-charts/tree/7.8.1/elasticsearch clone 将 helm-charts clone 到本地 git clone https://github.com/elastic/helm-charts.git gi
k8s部署skywalking(helm)
罗伯特是疯子丶
05-06 3302
k8s部署skywalking以及期间的踩坑点
envoy入门(2)（k8s环境）
docker、kubernetes学习笔记
05-09 2556
今天，让我们一起来在k8s环境下，体验一下envoy. 环境说明： centos 7.9 Harbor-2.4 ，域名：hb.cn docker: 实验的目标： 使用envoy POD做反向代理，访问另一个POD tomcat（业务容器），并通过NodePort的方式，把envoy的服务暴露去出，实现可以在k8s中任意node节点上访问，如下。 操作步骤： 第1步：准备tomcat 的文件. 上图中设置了tomcat服务的名称为：tomcat-9-svc，端口为80.
基于K8s/K3s 的 Envoy简介
weixin_36532747的博客
03-29 935
Envoy是什么？ Envoy 是一个面向服务架构的 L7 代理和通信总线而设计的，这个项目诞生是出于以下目标 1 对于应用程序而言，网络应该是透明的，当发生网络和应用程序故障时，能够很容易定位出问题的根源 Envoy 的核心功能： 非侵入的架构：Envoy 是和应用服务并行运行的，透明地代理应用服务发出/接收的流量。应用服务只需要和 Envoy 通信，无需知道其他微服务应用在哪里。 基于 Modern C++11 实现，性能优异。 L3/L4 过滤器架构：Envoy 的核心是一个 L3/L4
基于 K8s/K3s 的 Envoy 入门
weixin_36532747的博客
03-29 2045
Envoy基础 Envoy 是一个开源的边缘服务代理，也是 Istio Service Mesh 默认的数据平面，专为云原生应用程序设计。 下面我们通过一个简单的示例来介绍 Envoy 的基本使用。 1 代理配置 Envoy 使用 YAML 配置文件来控制代理的行为。在下面的步骤中，我们将使用静态配置接口来构建配置，也意味着所有设置都是预定义在配置文件中的。此外 Envoy 也支持动态配置，这样可以通过外部一些源来自动发现进行设置。 1.1 静态资源 Envoy 配置的第一行定义了正在使用的接口配置，在
使用 Helm 在 Kubernetes 上部署 Apache SkyWalking
weixin_34640289的博客
08-08 823
Apache SkyWalking 是一个开源的分布式追踪系统，专门用于监控和诊断基于微服务、云原生以及容器化应用的性能问题。它提供了易用的界面和强大的数据聚合与分析能力，支持实时监控和故障诊断，尤其适合在复杂的服务网格环境中使用。服务网格最初是由Linkerd项目提出并推广的，现已成为微服务架构中的标准组件。服务网格通过在服务间注入轻量级的网络代理（sidecar），实现服务发现、负载均衡、故障恢复、安全策略和监控等功能，从而解耦应用代码与基础架构。
使用 SkyWalking 和 Envoy 访问日志服务对服务网格进行观察
ServiceMesher
12-10 1572
作者：柯振旭、吴晟Apache Skywalking[1]︰特别为微服务、云原生和容器化（Docker、Kubernetes、Mesos）架构而设计的 APM（应用性能监控）系统。Env...
skywalking minikube
08-19
<think>我们正在使用Minikube部署Kubernetes集群，并希望在其上部署Apache SkyWalking。根据引用，我们可以使用Helm Chart来简化部署过程。以下是部署步骤的详细说明： 1. **启动Minikube**：确保Minikube有足够的资源。根据引用[1]，我们需要至少4GB内存和2个CPU核心。 ```bash minikube start --memory=4096 --cpus=2 ``` 2. **安装Helm**：Helm是Kubernetes的包管理工具。根据引用[3]和引用[5]，我们需要安装Helm。 ```bash # 下载并安装Helm curl -sSLO https://get.helm.sh/helm-v3.0.0-linux-amd64.tar.gz sudo tar xz -C /usr/local/bin --strip-components=1 linux-amd64/helm -f helm-v3.0.0-linux-amd64.tar.gz ``` 3. **克隆SkyWalking Helm Chart仓库**：使用Git克隆SkyWalking的Helm Chart仓库。 ```bash git clone https://github.com/apache/skywalking-kubernetes cd skywalking-kubernetes/chart ``` 4. **更新依赖**：进入chart目录后，更新Helm依赖。 ```bash helm dep up skywalking ``` 5. **部署SkyWalking**：使用Helm安装SkyWalking。由于我们是在Minikube环境中，可能不需要使用Elasticsearch，可以使用H2作为存储（但注意H2仅适用于测试）。根据引用[3]中的命令，我们进行修改以适应Minikube环境（例如，使用H2存储，并设置合适的镜像标签）。 ```bash helm -n istio-system install skywalking skywalking \ --set oap.storageType='h2' \ --set ui.image.tag=8.3.0 \ --set oap.image.tag=8.3.0-es7 \ --set oap.replicas=1 \ --set oap.env.SW_ENVOY_METRIC_ALS_HTTP_ANALYSIS=k8s-mesh \ --set oap.env.JAVA_OPTS='-Dmode=' \ --set oap.envoy.als.enabled=true \ --set elasticsearch.enabled=false ``` 注意：这里我们创建了一个命名空间`istio-system`，如果不存在，请先创建： ```bash kubectl create namespace istio-system ``` 6. **访问SkyWalking UI**：部署完成后，我们可以通过端口转发来访问SkyWalking UI。 ```bash kubectl -n istio-system port-forward svc/skywalking-ui 8080:80 ``` 然后在浏览器中访问 http://localhost:8080。 **注意事项**： - 上述步骤中，我们使用了H2作为存储，这意味着数据不会持久化，重启后数据会丢失。对于生产环境，应该使用持久化存储（如Elasticsearch）。 - 在Minikube中，我们可能还需要启用Ingress等插件，但上述部署中并没有使用Ingress，而是通过端口转发来访问。 **验证部署**： - 可以使用`kubectl get pods -n istio-system`来查看SkyWalking的OAP和UI等Pod是否正常运行。 **引用说明**： - 我们参考了引用[3]中提供的Helm部署命令，但根据Minikube环境做了调整（例如，使用H2存储并禁用Elasticsearch）[^3]。 - 引用[1]提供了Minikube启动的配置参数[^1]。 **相关问题**： 1. 如何在Minikube中启用持久化存储来部署SkyWalking？ 2. 如何配置SkyWalking以使用Elasticsearch作为存储后端？ 3. 如何将应用程序与SkyWalking集成以进行监控？</think>### 在 Minikube 上部署 Apache SkyWalking 的步骤 #### 1. **启动 Minikube 集群** 确保分配足够资源（参考引用[1]）： ```bash minikube start --memory=4096 --cpus=2 --driver=docker ``` > 说明：`--memory=4096` 保证 4GB 内存，`--cpus=2` 分配 2 个 CPU 核心，满足 SkyWalking 基础运行需求[^1]。 #### 2. **安装 Helm** ```bash # 下载 Helm curl -sSLO https://get.helm.sh/helm-v3.0.0-linux-amd64.tar.gz # 解压并安装 sudo tar xz -C /usr/local/bin --strip-components=1 linux-amd64/helm -f helm-v3.0.0-linux-amd64.tar.gz # 验证安装 helm version ``` #### 3. **部署 SkyWalking Helm Chart** ```bash # 克隆 SkyWalking 仓库 git clone https://github.com/apache/skywalking-kubernetes cd skywalking-kubernetes/chart # 更新依赖并部署（简化版） helm dep update skywalking helm -n istio-system install skywalking skywalking \ --set oap.storageType='h2' \ # 使用轻量级 H2 存储（适合测试） --set elasticsearch.enabled=false \ # 禁用 ES 以节省资源 --set oap.replicas=1 \ # 单节点 OAP --set ui.image.tag=8.3.0 \ # 指定 UI 版本 --set oap.image.tag=8.3.0-es7 # 指定 OAP 版本 ``` > **关键参数说明**： > - `storageType='h2'`：使用嵌入式数据库，无需额外存储组件[^3]。 > - `elasticsearch.enabled=false`：在 Minikube 中禁用 ES 以降低资源消耗。 > - 完整参数参考 [SkyWalking Helm Chart](https://github.com/apache/skywalking-kubernetes/tree/master/chart)[^5]。 #### 4. **验证部署** ```bash # 检查 Pod 状态 kubectl -n istio-system get pods -l app=skywalking # 预期输出示例 NAME READY STATUS RESTARTS AGE skywalking-oap-86c95ff6c9-2jqkz 1/1 Running 0 3m skywalking-ui-5d9f6d8f6d-7xwzv 1/1 Running 0 3m ``` #### 5. **访问 SkyWalking UI** ```bash # 端口转发 kubectl -n istio-system port-forward svc/skywalking-ui 8080:80 ``` 浏览器访问：`http://localhost:8080` --- ### 部署注意事项 1. **资源限制**：Minikube 默认资源有限，务必通过 `minikube start` 分配足够资源（至少 4GB 内存）[^1]。 2. **存储选择**： - 测试环境：使用 `H2`（嵌入式数据库），无需持久化卷。 - 生产环境：需启用 Elasticsearch 并配置持久化存储（需额外调整 Minikube 存储配置）。 3. **版本兼容性**：确保 Helm Chart 版本与 SkyWalking 版本匹配（示例使用 v8.3.0）[^3]。 4. **服务网格集成**：若需监控 Istio 服务，启用 `oap.envoy.als.enabled=true` 参数[^2]。 --- ### 性能优化建议 - **降低资源消耗**：在 `values.yaml` 中调低 OAP 的 `JAVA_OPTS` 内存参数（如 `-Xms512m -Xmx512m`）。 - **启用缓存**：配置 OAP 的 `Caffeine` 缓存减少数据库压力。 - **精简组件**：通过 `--set` 禁用非必要模块（如 `skywalking-so11y`）。 > 提示：完整部署示例可参考 [SkyWalking Showcase](https://skywalking.apache.org/docs/skywalking-showcase/next/readme/)[^4]，其中包含微服务监控实践。 ---
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值