skywalking各项指标说明

全局指标

  • all_p99:所有服务响应时间的第99百分位数(p99),即99%的请求响应时间都小于这个值。
  • all_p95:所有服务响应时间的第95百分位数(p95),即95%的请求响应时间都小于这个值。
  • all_p90:所有服务响应时间的第90百分位数(p90),即90%的请求响应时间都小于这个值。
  • all_p75:所有服务响应时间的第75百分位数(p75),即75%的请求响应时间都小于这个值。
  • all_p70:所有服务响应时间的第70百分位数(p70),即70%的请求响应时间都小于这个值。
  • all_heatmap:所有服务响应时间的热点图,用于可视化不同时间段内的服务响应时间分布。

服务指标

  • service_resp_time:服务的平均响应时间,即所有请求的平均处理时间。
  • service_sla:服务的成功率,通常定义为成功请求数除以总请求数。
  • service_cpm:服务每分钟调用次数,即每分钟对服务的调用次数。
  • service_p99:服务响应时间的第99百分位数(p99)。
  • service_p95:服务响应时间的第95百分位数(p95)。
  • service_p90:服务响应时间的第90百分位数(p90)。
  • service_p75:服务响应时间的第75百分位数(p75)。
  • service_p50:服务响应时间的第50百分位数(p50),即中位数。

服务实例指标

  • service_instance_sla:服务实例的成功率。
  • service_instance_resp_time:服务实例的平均响应时间。
  • service_instance_cpm:服务实例每分钟调用次数。

端点指标

  • endpoint_cpm:端点每分钟调用次数。
  • endpoint_
### 如何在 Docker 中部署 ELK 和 SkyWalking 并实现集成 #### 部署准备 为了成功完成 ELK 和 SkyWalking 的集成,需确保已安装并配置好 Docker 及 Docker Compose 工具。可以通过以下命令验证工具版本: ```bash docker --version docker-compose --version ``` #### 使用 `docker-compose` 启动 ELK 堆栈 通过指定自定义路径下的 `docker-compose.yml` 文件来启动 ELK 容器堆栈。具体命令如下: ```bash docker-compose -f /opt/elk/elk-docker-compose.yml up -d [^1] ``` 此命令会基于给定的 YAML 文件创建网络和服务容器。 如果希望在同一目录下运行,则可以简化为: ```bash docker-compose up --build -d [^2] ``` 上述操作将构建镜像(如有必要),并将服务以后台模式启动。 #### 集成 SkyWalking 到现有架构中 对于更复杂的场景,比如同时部署 ELK 和 SkyWalking,可参考以下方法: ##### 创建复合环境 在一个统一的 `docker-compose.yml` 文件中定义所有必要的服务组件。以下是可能的服务列表及其功能描述: - **Elasticsearch**: 存储日志数据。 - **Logstash**: 数据处理管道。 - **Kibana**: 提供可视化界面。 - **SkyWalking OAP Server**: 负责接收和分析 APM 数据。 - **SkyWalking UI**: 展示性能监控指标。 实际样例文件片段展示如下: ```yaml version: '3' services: elasticsearch: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.0 ports: - "9200:9200" environment: discovery.type: single-node logstash: image: docker.elastic.co/logstash/logstash:7.10.0 volumes: - ./logstash/config/:/usr/share/logstash/config/ depends_on: - elasticsearch kibana: image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.10.0 ports: - "5601:5601" depends_on: - elasticsearch skywalking-oap: image: apache/skywalking-oap-server:8.6.0-es7 environment: SW_STORAGE: elasticsearch7 SW_ELASTICSEARCH_CLUSTER_NODES: elasticsearch:9200 depends_on: - elasticsearch skywalking-ui: image: apache/skywalking-ui:8.6.0 ports: - "8080:80" depends_on: - skywalking-oap ``` 执行完整的 `docker-compose` 构建与启动流程时,应遵循以下指令集: ```bash docker-compose build docker-compose up -d [^3] ``` 这一步骤不仅初始化了基础的日志管理平台 (ELK),还引入了一个强大的应用性能监测解决方案——Apache SkyWalking[^4]。 #### 关键点说明 - Elasticsearch 是整个系统的共享存储层;因此,在设计阶段要特别注意其资源配置以及高可用性的规划。 - Logstash 主要用于从不同来源提取结构化或非结构化的原始事件流,并将其转换为目标格式后再写入到 ES 当中去。 - Kibana 提供给最终用户的交互方式用来查询、过滤和呈现来自底层索引的数据集合。 - Apache SkyWalking 支持多种编程语言的应用程序跟踪,默认情况下也支持对接 ElasticSearch 来持久保存采集所得的各项统计信息。 #### 测试连接性 确认各模块正常工作之后,可通过浏览器访问对应的前端页面地址来进行初步的功能检验: - 访问 Kibana 控制板:http://localhost:5601 - 查看 SkyWalking 用户界面上报来的实时拓扑图谱和其他诊断详情:http://localhost:8080 以上即完成了利用 Docker 技术快速搭建起一套包含有日志管理和性能调优能力的企业级运维支撑体系的整体过程概述。
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