微服务链路追踪-SkyWalking

一、为什么需要链路追踪？

由于微服务化项目拆分，会导致系统服务间调用链路愈发复杂，此时，一个前端请求可能最终需要调用多个后端服务才能完成实现。

微服务间调用链路可能是这样：

当整个请求不可用出现问题时，我们是没有办法判断请求是由哪个服务端引发问题，这时我们需要浏览多个服务端的日志去快速定位故障点，找到调用异常的服务，跟进一个请求到底有哪些服务参与，参与顺序是怎样，从而达到每个请求的步骤清晰可见并且如果有新同事加入，不能快速的知道自己所负责的服务在哪一环等等，于是就有了分布式系统调用跟踪的需求。

链路追踪已经不是什么新兴技术和概念了，其可使用组件有很多，比如：sleuth、Zipkin、阿里鹰眼、大众点评Cat、SkyWalkIng等等…

这些组件有一个共同的名字： APM 工具 （Application Performance Management）即应用性能监控工具。

二、链路追踪组件之SkyWalking

（1）是什么是SkyWalking

 SkyWalking是中国人吴晟（华为）开源的一款APM工具，现在已属于Apache旗下开源项目, 是一个观察性分析平台和应用性能管理系统。提供分布式追踪、服务网格遥测分析、度量聚合和可视化一体化解决方案。

（2）SkyWalkIng与ZipKin对比

至于为什么要采用此二者对比，因为我目前就用过这两个，zipkin是最早接触spring cloud项目用过，目前呢，是在学习SkyWalkIng。

ZipKin：Twitter公司开源的一个分布式追踪工具，被Spring Cloud Sleuth集成，使用广泛而稳定。

ZIpKIn优缺点：

优点：轻量级，springcloud集成，使用人数多，成熟。

缺点：侵入性，功能简单，欠缺APM报表能力（能力弱）。

Sleuth的作用是在系统中自动埋点并把数据发送给zipkin,zipkin的作用是存储这些数据并展现。

SkyWalking：中国人吴晟（华为）开源的一款分布式追踪，分析，告警的工具，现已属于Apache旗下开源项目。

SkyWalking 优缺点：

优点：多种监控手段多语言自动探针，Java，.NET Core 和 Node.JS，轻量高效，不需要大数据，模块化，UI、存储、集群管理多种机制可选，支持告警，社区活跃。

缺点：较为新兴，成熟度不够高。

(3) SkyWalking 组成部分

Probes：探针，探针因使用的语言不同而不通，收集数据并且格式化为skywalking所需的格式。

Platform backend ：平台后端，对应于zipkin server，可以集群部署，聚合，分析，将数据展示在UI中。

Storage：存储，可扩展的存储，可以使es，H2，MySQL集群默认 h2。

UI ：丰富的可视化功能，提供身