基于Skywalking开发分布式监控(二)

news2024/9/24 21:17:52

续上篇,上一篇主要是讲了为啥选skywalking,以及怎么有针对性改造SW Agent,现在我们继续看看如何构建自定义Trace跟踪链

  1. 要对SW Agent插件做适当剪裁,原来包括customize插件在内SW 8.9有100多个插件,如果没有作用也就罢了,但是有些插件会产生大量trace和span数据,用处不大,但是会干扰需要聚焦的数据,例如一次最多查10000个trace,但有可能绝大部分都不是用户关注的,而用户关注的数据,又被淹没在无用数据中——因为运行中系统还在大量产生新的数据。
    裁剪的原则是,根据应用实际,用户关注什么技术/框架,就留什么SW Agent,然后漏掉什么加什么,比如需要跟踪kafka再加,我们最终裁剪到大约30个左右,专门建立一个目录,然后把目录路径加载到JVM变量里。
    另外需要注意,不同节点/服务所使用插件可以不同,但要注意衔接,例如dubbo,生成者服务和消费者服务都需要配置相关的有效SW Agent。

  2. 构建customize-enhance.xml
    这部分的基本方法就不赘述了,可以看官方文档https://skywalking.apache.org/docs/skywalking-java/next/en/setup/service-agent/java-agent/customize-enhance-trace/
    这里说两点:
    1) tag标签设计,customize-enhance中的tag数据如果设计得当不仅仅能显示运行时的状态,而且可以在筛选指定类型trace方面发挥作用,这个需要和SW OAP配置文件application.yml中searchableTracesTags配置项配合使用,可以通过UI组件 Trace板块中实现按tag搜索所需的trace list,实际上可以实现在整个业务流程中根据标签精准跟踪相关业务,后续可以进一步结合导出SW OAP数据进行深加工
    例如

<enhanced>
     <class class_name="com.quant.trade.service.baseImpl.OrderServiceImpl">
          <method method="sendOrder(com.quant.trade.service.contract.OrderVO)" operation_name="/sendOrder" static="false">
                 <operation_name_suffix>arg[0].modelId</operation_name_suffix>
                            <tag key="modelId">arg[0].modelId</tag>
	<tag key="userNumber">arg[0].userNumber</tag>
	<tag key="refId">arg[0].refId</tag>
	<tag key="systemFlag">arg[0].getSystemFlag()</tag>
	<log key="infoMsg">arg[0].getSystemFlag()</log>
         </method>
         ...
</class>
...
</enhanced>

OAP的application.yml中配置

# Define the set of span tag keys, which should be searchable through the GraphQL.
searchableTracesTags: ${SW_SEARCHABLE_TAG_KEYS:http.method,status_code,db.type,db.instance,mq.queue,mq.topic,mq.broker,modelId,refId,systemFlag}

其中modelId(策略编号),refId(报价编号),systemFlag(系统标志,)是用户自定义增加的, 可以在UI组件按上述tags进行查询
例如,按systemFlag=2查询
按
2) 关于customize-enhance.xml 跟踪方法入参如果是复杂类型怎么提取tag数据,这部分官网说的不太清楚,可以参考我之前的写的blog
关于Skywalking Agent customize-enhance-trace对应用复杂参数类型取值
总之要对入参的类型和方法要有充分了解,不要机械套用官网的说明

完成Agent的修补和customize-enhance.xml 就可以构建自定义Trace链,可以在UI的查询,一般可以用两种方式定位Trace
1) 按Service Instance Endpoint名字搜索定位,注意 Endpoint需要SW Agent构建的EntrySpan才能搜索,如果是自定义的Local则不能用这个办法
在这里插入图片描述

2) 用刚才提到的tag查询,不再赘述。

到目前位置,我们已经完成自定义监控构建,那是不是已经万事大吉了,还没有,思考几个问题

  1. Scope Metrics 只有SW Agent构建的标准化的Endpoint,instance和Service才有比较多监控项,但是用户定义的Trace却没有办法计算和展示监控项(metrics)

  2. 虽然SW UI结合Tags搜索较为灵活,但终究是作用于一个span上,即同一个操作或者方法上,但如果要求同时满足,调用方法1(span1)按策略号搜索,且endpointName为XXX的trace,则力不从心。比如搜索 网页发起(按endpointName)的某个策略号(tag systemFlag=2)统计跟踪情况,就无能为力了

  3. 如果要深入分析哪些操作方法最耗时的,需要跨trace综合分析span的信息,肯定也是做不到的

拿怎么解决这个问题呢,下一篇我们会讨论基于GraphQL用户接口的二次开发,解决上述问题

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