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"从零开始，用Docker-compose打造SkyWalking、Elasticsearch和Spring Cloud的完美融合
- 前言
- 准备工作
- 编写docker-compose.yml文件
- 为什么使用本机ip
- 为什么skywalking-oap-server要映射两个端口
- 启动后为什么skywalking-oap-server会挂掉
- 下载skywalking-agent
- 整合springcloud
- maven坐标实现
- logback.xml实现
- idea中配置
- 最终实现展示
前言
在当今微服务架构的世界中，了解和监控系统的运行状态至关重要。本文将带你进入一个有趣的探险，使用Docker-Compose一键搭建起SkyWalking、Elasticsearch和Spring Cloud的完整监控平台。无需复杂的配置，让我们一起开始这场容器化监控的冒险之旅。
准备工作
- 确保安装了Docker和Docker-Compose。
docker常用命令
docker-compose文件详解以及常用命令
编写docker-compose.yml文件
version: "3"
services:
# SkyWalking OAP server with Elasticsearch storage
skywalking-oap:
image: apache/skywalking-oap-server:8.9.0
container_name: skywalking-oap
ports:
- "12800:12800"
- "11800:11800"
networks:
- skywalking-network
depends_on:
- skywalking-elasticsearch
environment:
- SW_STORAGE=elasticsearch
- TZ=Asia/Shanghai
- SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES=192.168.100.118:19200
#volumes:
# - ./oap-config:/skywalking/config # 挂载本地目录到容器中
# Elasticsearch
skywalking-elasticsearch:
image: elasticsearch:7.16.3
container_name: skywalking-elasticsearch
ports:
- "19200:9200"
- "19300:9300"
networks:
- skywalking-network
environment:
- discovery.type=single-node
- TZ=Asia/Shanghai
ulimits:
memlock:
soft: -1
hard: -1
nofile:
soft: 65536
hard: 65536
mem_limit: 2g
#volumes:
# - ./es-data:/usr/share/elasticsearch/data/nodes # 挂载本地目录到容器中
# SkyWalking UI
skywalking-ui:
image: apache/skywalking-ui:8.9.0
container_name: skywalking-ui
ports:
- "18080:8080"
networks:
- skywalking-network
environment:
- SW_OAP_ADDRESS=http://192.168.100.118:12800
- TZ=Asia/Shanghai
volumes:
- ./ui-config:/app/config # 挂载本地目录到容器中
networks:
skywalking-network:
driver: bridge
针对上面的yml我下面提几点
为什么使用本机ip
因为我使用的是mac系统，本机与docker不通讯，这里如果你是linux，可以直接写service
为什么skywalking-oap-server要映射两个端口
因为11800端口是服务中gRPC端口，在整合springcloud的时候需要用到
启动后为什么skywalking-oap-server会挂掉
从报错日志可以清楚的观察到，没有找到STORAGE，这里我猜测是因为es还没有完全启动导致的，即使加上depends_on好像也没作用,你也可以设置总是重启，或者手动重启一下
下载skywalking-agent
skywalking-agent,找到你对应版本即可
整合springcloud
maven坐标实现
<dependency>
<groupId>org.apache.skywalking</groupId>
<artifactId>apm-toolkit-trace</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.skywalking</groupId>
<artifactId>apm-toolkit-logback-1.x</artifactId>
</dependency>
logback.xml实现
<configuration>
<!-- 引用 Spring Boot 的 logback 基础配置 -->
<include resource="org/springframework/boot/logging/logback/defaults.xml" />
<!-- 格式化输出：%d 表示日期，%X{tid} SkWalking 链路追踪编号，%thread 表示线程名，%-5level：级别从左显示 5 个字符宽度，%msg：日志消息，%n是换行符 -->
<property name="PATTERN_DEFAULT" value="%d{${LOG_DATEFORMAT_PATTERN:-yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}} ${LOG_LEVEL_PATTERN:-%5p} ${PID:- } --- [%thread] [%tid] %-40.40logger{39} : %m%n${LOG_EXCEPTION_CONVERSION_WORD:-%wEx}"/>
<!-- 控制台 Appender -->
<appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
<layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.TraceIdPatternLogbackLayout">
<pattern>${PATTERN_DEFAULT}</pattern>
</layout>
</encoder>
</appender>
<!-- 文件 Appender -->
<!-- 参考 Spring Boot 的 file-appender.xml 编写 -->
<appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
<layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.TraceIdPatternLogbackLayout">
<pattern>${PATTERN_DEFAULT}</pattern>
</layout>
</encoder>
<!-- 日志文件名 -->
<file>${LOG_FILE}</file>
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
<!-- 滚动后的日志文件名 -->
<fileNamePattern>${LOGBACK_ROLLINGPOLICY_FILE_NAME_PATTERN:-${LOG_FILE}.%d{yyyy-MM-dd}.%i.gz}</fileNamePattern>
<!-- 启动服务时，是否清理历史日志，一般不建议清理 -->
<cleanHistoryOnStart>${LOGBACK_ROLLINGPOLICY_CLEAN_HISTORY_ON_START:-false}</cleanHistoryOnStart>
<!-- 日志文件，到达多少容量，进行滚动 -->
<maxFileSize>${LOGBACK_ROLLINGPOLICY_MAX_FILE_SIZE:-10MB}</maxFileSize>
<!-- 日志文件的总大小，0 表示不限制 -->
<totalSizeCap>${LOGBACK_ROLLINGPOLICY_TOTAL_SIZE_CAP:-0}</totalSizeCap>
<!-- 日志文件的保留天数 -->
<maxHistory>${LOGBACK_ROLLINGPOLICY_MAX_HISTORY:-30}</maxHistory>
</rollingPolicy>
</appender>
<!-- 异步写入日志，提升性能 -->
<appender name="ASYNC" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender">
<!-- 不丢失日志。默认的，如果队列的 80% 已满,则会丢弃 TRACT、DEBUG、INFO 级别的日志 -->
<discardingThreshold>0</discardingThreshold>
<!-- 更改默认的队列的深度，该值会影响性能。默认值为 256 -->
<queueSize>256</queueSize>
<appender-ref ref="FILE"/>
</appender>
<!-- SkyWalking GRPC 日志收集，实现日志中心。注意：SkyWalking 8.4.0 版本开始支持 -->
<appender name="GRPC" class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.log.GRPCLogClientAppender">
<encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
<layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.TraceIdPatternLogbackLayout">
<pattern>${PATTERN_DEFAULT}</pattern>
</layout>
</encoder>
</appender>
<!-- 本地环境 -->
<springProfile name="local">
<root level="INFO">
<appender-ref ref="STDOUT"/>
<appender-ref ref="GRPC"/> <!-- 本地环境下，如果不想接入 SkyWalking 日志服务，可以注释掉本行 -->
<appender-ref ref="ASYNC"/> <!-- 本地环境下，如果不想打印日志，可以注释掉本行 -->
</root>
</springProfile>
<!-- 其它环境 -->
<springProfile name="dev,test,stage,prod,default">
<root level="INFO">
<appender-ref ref="STDOUT"/>
<appender-ref ref="ASYNC"/>
<appender-ref ref="GRPC"/>
</root>
</springProfile>
</configuration>
idea中配置
这里一定要注意，配置到环境变量我的没有作用，配置到vm才可行
# 第一个是你服务名称，第二个是对应的skywalking-agent.jar，第三个是你skywalking-aop-server的gRPC地址
-Dskywalking.agent.service_name=study-gateway -javaagent:/Users/xiaobo/webSoft/skywalking-agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.collector.backend_service=127.0.0.1:11800
🔚：springcloud项目启动实现效果图如下
最终实现展示
