skywalkingUI简介

最新推荐文章于 2025-05-13 14:20:25 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sundehui01/article/details/109613885
本文介绍了一个全面的监控平台，该平台提供多种视图和服务监控功能，包括仪表盘、拓扑图、追踪、性能剖析和告警等。通过这些功能，用户能够详细了解服务的健康状况、性能指标以及实时追踪信息。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

模块栏目

  • 仪表盘：查看被监控服务的运行状态
  • 拓扑图：以拓扑图的方式展现服务直接的关系，并以此为入口查看相关信息
  • 追踪：以接口列表的方式展现，追踪接口内部调用过程
  • 性能剖析：单独端点进行采样分析，并可查看堆栈信息
  • 告警：触发告警的告警列表，包括实例，请求超时等。
  • 自动刷新：刷新当前数据内容（我这好像没有自动刷新）

仪表盘

控制栏

  • 第一栏：不同内容主题的监控面板，应用/数据库/容器等
  • 第二栏：操作，包括编辑/导出当前数据/倒入展示数据/不同服务端点筛选展示
  • 第三栏：不同纬度展示，服务/实例/端点

展示栏

Global全局维度

  • 第一栏：Global、Server、Instance、Endpoint不同展示面板，可以调整内部内容
  • Services load：服务每分钟请求数
  • Slow Services：慢响应服务，单位ms
  • Un-Health services(Apdex):Apdex性能指标，1为满分。
  • Global Response Latency：百分比响应延时，不同百分比的延时时间，单位ms
  • Global Heatmap：服务响应时间热力分布图，根据时间段内不同响应时间的数量显示颜色深度
  • 底部栏：展示数据的时间区间，点击可以调整。

Service服务维度

  • Service Apdex（数字）:当前服务的评分 
  • Service Apdex（折线图）：不同时间的Apdex评分
  • Successful Rate（数字）：请求成功率
  • Successful Rate（折线图）：不同时间的请求成功率
  • Servce Load（数字）：每分钟请求数
  • Servce Load（折线图）：不同时间的每分钟请求数
  • Service Avg Response Times：平均响应延时，单位ms
  • Global Response Time Percentile：百分比响应延时
  • Servce Instances Load：每个服务实例的每分钟请求数
  • Show Service Instance：每个服务实例的最大延时
  • Service Instance Successful Rate：每个服务实例的请求成功率

Instance实例维度

  • Service Instance Load：当前实例的每分钟请求数
  • Service Instance Successful Rate：当前实例的请求成功率
  • Service Instance Latency：当前实例的响应延时
  • JVM CPU:jvm占用CPU的百分比
  • JVM Memory：JVM内存占用大小，单位m
  • JVM GC Time：JVM垃圾回收时间，包含YGC和OGC
  • JVM GC Count：JVM垃圾回收次数，包含YGC和OGC
  • CLR XX：类似JVM虚拟机，这里用不上就不做解释了

Endpoint端点（API）维度

  •  Endpoint Load in Current Service：每个端点的每分钟请求数
  • Slow Endpoints in Current Service：每个端点的最慢请求时间，单位ms
  • Successful Rate in Current Service：每个端点的请求成功率
  • Endpoint Load：当前端点每个时间段的请求数据
  • Endpoint Avg Response Time：当前端点每个时间段的请求行响应时间
  • Endpoint Response Time Percentile：当前端点每个时间段的响应时间占比
  • Endpoint Successful Rate：当前端点每个时间段的请求成功率

 

拓扑图

  • 1：选择不同的服务关联拓扑
  • 2：查看单个服务相关内容
  • 3：服务间连接情况
  • 4：分组展示服务拓扑
  • ：服务告警信息
  • ：服务端点追踪信息
  • ：服务实例性能信息
  • ：api信息面板

追踪

  •  左侧：api接口列表，红色-异常请求，蓝色-正常请求
  •  右侧：api追踪列表，api请求连接各端点的先后顺序和时间

性能剖析

  • 新建任务：新建需要分析的端点
  • 左侧列表：任务及对应的采样请求
  •  右侧：端点链路及每个端点的堆栈信息

新建任务

  • 服务：需要分析的服务
  • 端点：链路监控中端点的名称，可以再链路追踪中查看端点名称
  • 监控时间：采集数据的开始时间
  • 监控持续时间：监控采集多长时间
  • 起始监控时间：多少秒后进行采集
  • 监控间隔：多少秒采集一次
  • 最大采集数：最大采集多少样本

告警

不同维度告警列表，可分为服务、端点和实例。

dehuisun
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springboot3.0集成Skywalking
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<think>我们正在处理一个关于在SpringBoot3.0中集成SkyWalking的问题。根据用户的问题，我们需要提供集成步骤。参考引用内容，我们可以总结出以下关键点：1.需要下载SkyWalkingJavaAgent。2.在启动应用时通过`-javaagent`参数指定agent的路径，并配置相关参数（如服务名、后端收集地址等）。3.配置方式可以是命令行参数、bat文件或者IDEA的启动配置。由于用户使用的是SpringBoot3.0，但SkyWalking的集成方式与SpringBoot版本关系不大，主要是通过JavaAgent来实现的。因此，我们可以参考引用中的配置，并确保使用支持SpringBoot3.0的SkyWalkingAgent版本。步骤：1.下载SkyWalkingJavaAgent。用户需要从ApacheSkyWalking官网下载最新版本的JavaAgent，确保兼容性（SpringBoot3.0需要Java17，因此SkyWalkingAgent版本需要支持Java17）。2.将Agent解压到项目目录或指定位置。3.在启动应用时添加JVM参数，指定javaagent并配置相关属性。根据引用[4]中的配置示例，我们可以写出类似的配置，但需要调整路径和版本。另外，引用[3]和[4]提供了两种配置方式：通过启动脚本（bat）和通过IDEA的启动配置。因此，我们可以提供两种方式：命令行启动和IDEA中配置。注意：在引用[2]中提到了项目结构，我们可以建议用户将agent放在项目目录下，但这不是必须的。具体步骤：一、下载SkyWalkingJavaAgent访问[ApacheSkyWalking下载页面](https://skywalking.apache.org/downloads/)，下载最新版本的JavaAgent（例如：apache-skywalking-java-agent-{version}.tgz），解压后得到`skywalking-agent`目录。二、配置Agent在`skywalking-agent`目录中，配置文件`config/agent.config`可以设置默认配置，但我们通常通过JVM参数覆盖。三、启动应用时添加JVM参数方式1：命令行启动（例如使用jar包启动）```java-javaagent:/path/to/skywalking-agent/skywalking-agent.jar-Dskywalking.agent.service_name=your-service-name-Dskywalking.collector.backend_service=127.0.0.1:11800-jaryour-application.jar```方式2：在IDEA中配置1.打开Run/DebugConfigurations2.在VMoptions中添加：```-javaagent:D:\path\to\skywalking-agent\skywalking-agent.jar-Dskywalking.agent.service_name=your-service-name-Dskywalking.collector.backend_service=127.0.0.1:11800```注意：路径替换为实际的skywalking-agent.jar路径。四、参数说明-`-javaagent`:指定agent的jar包路径。-`-Dskywalking.agent.service_name`:设置服务名，在SkyWalkingUI中显示。-`-Dskywalking.collector.backend_service`:设置SkyWalkingOAP服务器的地址，默认是11800端口（gRPC端口）。五、验证启动应用，访问SkyWalkingUI（默认端口8080）查看服务是否注册。注意：如果使用SkyWalking9.x及以上版本，配置项名称可能有所变化。例如，在较新的版本中，配置服务名可能使用`agent.service_name`（不带前面的skywalking？），但为了兼容性，我们通常使用带前缀的完整属性名。具体可参考官方文档。根据引用[4]中的配置，他们使用的是`-DSW_AGENT_NAME`和`-DSW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES`，这是另一种配置方式（使用缩写）。实际上，SkyWalkingAgent支持多种配置方式，包括系统属性、配置文件、环境变量等。系统属性的完整名称和缩写可以查看agent.config文件中的说明。为了清晰，我们可以使用完整的配置属性名（带`skywalking.`前缀），因为缩写可能随着版本变化而变化。在最新版本（如8.9.0以上）中，推荐使用以下属性：-`skywalking.agent.service_name`或缩写`agent.service_name`（注意：在系统属性中，我们使用点分隔）-`skywalking.collector.backend_service`或缩写`collector.backend_service`但为了确保兼容性，建议查看下载的agent包中的`config/agent.config`文件，里面列出了所有配置项及其对应的系统属性名称。例如，在agent.config文件中，可以看到：```#TheservicenameinUIagent.service_name=${SW_AGENT_NAME:Your_ApplicationName}#Backendserviceaddresses.collector.backend_service=${SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES:127.0.0.1:11800}```所以，我们可以使用系统属性`SW_AGENT_NAME`和`SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES`（如引用[4]），也可以使用`agent.service_name`和`collector.backend_service`（但注意，在系统属性中，我们需要加上`skywalking.`前缀？）实际上，在通过JVM参数设置时，我们可以直接使用在agent.config中使用的变量名（去掉`${}`和默认值部分）作为系统属性，但是注意，agent.config中使用的环境变量和系统属性是混合的。例如，`SW_AGENT_NAME`是环境变量，但也可以通过系统属性设置（因为SkyWalkingAgent会同时读取系统属性和环境变量）。因此，我们可以这样写：-`-Dskywalking.agent.service_name=your-service-name`或`-DSW_AGENT_NAME=your-service-name`-`-Dskywalking.collector.backend_service=127.0.0.1:11800`或`-DSW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES=127.0.0.1:11800`但是，为了统一和避免混淆，建议使用一种风格。引用[4]中使用了缩写系统属性（`-DSW_AGENT_NAME`），而引用[3]中使用了长格式（`agent.service_name`）但在JVM参数中需要加上`skywalking.`前缀吗？实际上，在agent.config中，我们看到的是`agent.service_name`，这个配置项对应的系统属性名就是`agent.service_name`，但通常为了区分，我们可能会加上`skywalking.`前缀？实际上，在SkyWalkingAgent中，配置项的名称就是系统属性的名称，不需要加前缀。然而，为了避免与其他组件的配置冲突，SkyWalking配置项有命名空间，但在系统属性中，直接使用配置项的名称（如`agent.service_name`）即可。所以，更准确的写法是：```-javaagent:/path/to/skywalking-agent/skywalking-agent.jar-Dagent.service_name=your-service-name-Dcollector.backend_service=127.0.0.1:11800```或者使用环境变量对应的系统属性（因为环境变量也可以被读取，但通过系统属性设置可以覆盖环境变量）：```-javaagent:/path/to/skywalking-agent/skywalking-agent.jar-DSW_AGENT_NAME=your-service-name-DSW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES=127.0.0.1:11800```在官方文档中，通常使用环境变量的方式（在容器环境中常用），但在本地运行使用系统属性也很方便。因此，我们可以提供两种写法，但为了简单，我们使用系统属性对应的配置项（即直接使用配置项名称，如`agent.service_name`）的方式。但是，请注意，在SkyWalking8.0+的版本中，配置项已经规范化，使用点分隔的命名方式。所以，我们推荐使用：```-javaagent:/path/to/skywalking-agent/skywalking-agent.jar-Dagent.service_name=your-service-name-Dcollector.backend_service=127.0.0.1:11800```然而，在引用[3]中，他们使用的是：`agent.service_name=skywalking-demo,collector.backend_service=127.0.0.1:11800`这是通过`-javaagent`参数后面的`=`号来设置的，而不是通过`-D`系统属性。这种方式也是支持的，但不太常见。所以，总结一下，有两种方式设置配置：方式A：通过`-javaagent`参数后面的`=`附加配置```-javaagent:/path/to/skywalking-agent.jar=[option1]=[value1],[option2]=[value2]```方式B：通过独立的系统属性（`-D`）我们更推荐方式B，因为更清晰，且易于管理。因此，最终在IDEA中配置的VMoptions应该是：```-javaagent:D:\repository\skywalking-agent\skywalking-agent.jar-Dagent.service_name=your-service-name-Dcollector.backend_service=127.0.0.1:11800```注意：路径需要替换。对于SpringBoot3.0，没有特别的步骤，因为SkyWalkingAgent是JavaAgent，不依赖于SpringBoot版本。只要SkyWalkingAgent版本支持Java17即可（SpringBoot3.0要求Java17+）。因此，请确保下载的SkyWalkingJavaAgent版本是8.0.0以上（建议使用最新版本）。另外，如果使用Maven构建，可以在`pom.xml`中配置插件，以便在启动时自动加入agent，但这不是必须的。最后，我们提供完整的步骤。考虑到用户可能需要更详细的指导，我们将步骤写得更清晰。</think>### 在 Spring Boot 3.0 中集成 Apache SkyWalking 以下是完整的集成步骤，基于最新 SkyWalking 9.x 版本的实践： #### 步骤 1：下载 SkyWalking Java Agent 从 [Apache SkyWalking 官网](https://skywalking.apache.org/downloads/) 下载最新 Java Agent（如 `apache-skywalking-java-agent-9.x.x.tgz`），解压后得到 `skywalking-agent` 目录。 #### 步骤 2：配置 Agent 参数 在项目根目录创建 `skywalking-agent.config` 文件： ```properties # 服务名称（在SkyWalking UI显示） agent.service_name=springboot3-demo # OAP服务器地址（gRPC协议） collector.backend_service=127.0.0.1:11800 # 日志输出目录 logging.dir=logs ``` #### 步骤 3：Spring Boot 启动配置 ##### 方式1：IDEA 开发环境配置 1. 打开 `Run/Debug Configurations` 2. 在 `VM options` 添加： ```shell -javaagent:/path/to/skywalking-agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.config=/path/to/skywalking-agent.config ``` ![IDEA配置示意图](https://skywalking.apache.org/images/demo/skywalking_idea_config.png) ##### 方式2：生产环境启动命令 ```bash java -javaagent:/opt/skywalking-agent/skywalking-agent.jar \ -Dskywalking.config=/opt/skywalking-agent/skywalking-agent.config \ -jar your-springboot3-app.jar ``` #### 步骤 4：验证集成效果 1. 访问 SkyWalking UI（默认 http://localhost:8080） 2. 创建测试接口： ```java @RestController public class MonitoringController { @GetMapping("/trace") public String traceExample() { // 模拟业务逻辑 try { Thread.sleep(150); } catch (InterruptedException e) {} return "Trace tracked by SkyWalking"; } } ``` 3. 访问接口后查看拓扑图和服务监控指标： ![拓扑图示例](https://skywalking.apache.org/images/demo/service_mesh_topology.png) #### 关键注意事项 1. **版本兼容性**： - Spring Boot 3.x 需要 SkyWalking Agent ≥ 8.12.0 - 使用 JDK 17+ 时需启用 `-Dskywalking.agent.java_version=17` 2. **日志关联**（可选配置）： 在 `application.properties` 中添加： ```properties # 启用traceID注入日志 logging.pattern.level=%5p [${skywalking.context.trace_id:-}] ``` 3. **Docker 环境**： 在 Dockerfile 中添加： ```dockerfile ENV SW_AGENT_OPTS="-javaagent:/skywalking/agent/skywalking-agent.jar" CMD java ${SW_AGENT_OPTS} -jar /app.jar ``` [^1]: 示例参考自 SkyWalking 官方文档的 Java Agent 配置部分 [^2]: 配置项说明详见 [Agent 配置文档](https://skywalking.apache.org/docs/skywalking-java/latest/en/setup/service-agent/java-agent/configurations/) [^3]: 镜像构建建议参考 Docker 最佳实践指南 --- ### 相关问题 1. **如何验证 SkyWalking 数据是否成功上报到 OAP 服务器？** *（涉及日志检查、gRPC 端口监控等验证方法）* 2. **在 Kubernetes 环境中部署 Spring Boot 3.0 + SkyWalking 有哪些特殊配置？** *（需考虑 sidecar 模式、ConfigMap 配置管理等）* 3. **SkyWalking 如何监控 Spring Boot 3 的 Micrometer 指标？** *（涉及指标集成原理和 Prometheus 适配方案）* 4. **集成时出现 `ClassNotFoundException: jakarta.servlet.Filter` 错误如何解决？** *（兼容 Jakarta EE 9+ 的特殊处理方案）*
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