在K8S集群中部署SkyWalking

news2024/12/23 3:57:05

1. 环境准备

K8S 集群
kubectl
helm

2. 为什么要部署SkyWalking？

我也不道啊，老板说要咱就得上啊。咦，好像可以看到服务的各项指标，像SLA，Apdex这些，主要是能够进行请求的链路追踪，bug排查的利器。

总之就是不管三七二十一，先整上去。

3. 部署

部署其实很简单，参考这个仓库的内容

https://github.com/apache/skywalking-helm

3.1 准备配置文件：

oap:
  image:
    tag: 9.7.0
  storageType: elasticsearch
  replicas: 1
  env: 
    SW_CORE_RECORD_DATA_TTL: "10" # 设置记录数据的保留时间
    SW_CORE_METRICS_DATA_TTL: "10" # 经过聚合处理的指标数据的保留时间
    SW_TELEMETRY: "prometheus"
    SW_HEALTH_CHECKER: "default"
    SW_ENABLE_UPDATE_UI_TEMPLATE: "true"
  readinessProbe: 
    tcpSocket:
      port: 12800
    initialDelaySeconds: 50
    periodSeconds: 10
    failureThreshold: 30
  resources:
    requests:
      memory: 2.6Gi

ui:
  image:
    tag: 9.7.0

elasticsearch:
  enabled: true
  replicas: 1
  minimumMasterNodes: 1
  nodeGroup: "single-node"
  persistence: 
    enabled: true
  initResources:
    requests:
      memory: 1.5Gi
  clusterHealthCheckParams: "wait_for_status=yellow&timeout=1s"
  volumeClaimTemplate:
    accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
    storageClassName: ebs-hdd
    resources:
      requests:
        storage: 512Gi

本来我的Skywalking版本是 9.6.0 但是有个bug，Endpoints 页面如果涉及的Endpoint过多就会报错后面我升级了 9.7.0 版本。

底层的存储组件使用单节点ES，存储卷我用的是hdd的，因为是测试的，就省着用。对性能有要求的同学可以使用多节点，挂载SSD类型的磁盘。

注意调整这两个参数，SW_CORE_RECORD_DATA_TTL和SW_CORE_METRICS_DATA_TTL。

我使用机械盘，保持10天的数据就到顶了。如果这个值加大，会比较慢。这个根据自己的需求来确定。

3.2 开始部署

# helm chat 的版本
export SKYWALKING_RELEASE_VERSION=4.5.0
# helm 的 release name
export SKYWALKING_RELEASE_NAME=skywalking
# k8s 的命名空间
export SKYWALKING_RELEASE_NAMESPACE=skywalking

# 部署
helm install "${SKYWALKING_RELEASE_NAME}" \
  oci://registry-1.docker.io/apache/skywalking-helm \
  --version "${SKYWALKING_RELEASE_VERSION}" \
  -n "${SKYWALKING_RELEASE_NAMESPACE}" -f ./values-my-es.yaml

执行需要一些时间，完成后可以在K8S中看到

ES 的 Stateful Sets

SkyWalking 的 Deployments

3.3 更新

修改配置文件时，需要更新对应的 helm release


export HELM_EXPERIMENTAL_OCI=1
export SKYWALKING_RELEASE_VERSION=4.5.0

helm upgrade -f ./values-my-es.yaml "skywalking" oci://registry-1.docker.io/apache/skywalking-helm --version "${SKYWALKING_RELEASE_VERSION}" -n skywalking

4. 项目集成

接入采用initContainer无侵入方式在K8s集成，原理是共享磁盘。

4.1 增加挂载点

- name: skywalking-agent
  emptyDir: {}

4.2 创建initContainer

initContainers:
- name: agent-container
      image: apache/skywalking-java-agent:9.1.0-alpine
      imagePullPolicy: IfNotPresent
      volumeMounts:
      - name: skywalking-agent
      mountPath: /agent
      command: [ "/bin/sh" ]
      args: [ "-c", "cp -R /skywalking/agent /agent/" ]
- name: skywalking-agent
      emptyDir: {}

4.3 Container 增加skywalking的配置

containers:  
- name: <example-name>
  image: <image>
  ports:
  - containerPort: <port>
  env:
  - name: VA_OPTS
    value: "-Dfile.encoding=utf-8 -Duser.timezone=UTC"
  - name: JAVA_TOOL_OPTIONS
    value: "-javaagent:/skywalking/agent/skywalking-agent.jar"
  - name: SW_AGENT_NAMESPACE
    value: "dev"
  - name: SW_AGENT_NAME
    value: "dev::example-name"
  - name: SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES
    value: "skywalking-skywalking-helm-oap.skywalking.svc.cluster.local:11800"
    
volumeMounts:
- name: skywalking-agent
  mountPath: /skywalking

这样配置之后，启动 deployment 时，会先初始化一个 initContainer，然后在启动核心的 container pod。