一、什么是SkyWalking
SkyWalking是一个开源的观测平台，用于从服务和云原生等基础设施中收集、分析、聚合以及可视化数据。SkyWalking 提供了一种简便的方式来清晰地观测分布式系统。相比较zipkin而言，skywalking利用agent字节码增强技术实现代码无侵入，通信方式采用GRPC，性能较好，实现方式是java探针，支持告警，支持JVM监控，支持全局调用统计，UI界面更加强大等优点。

二、SkyWalking的搭建

skywalking使用Agent代理技术，相当于JVM层面的AOP 技术，在执行我们项目的时候，skywalking经过代理，然后收集我们的系统数据，然后经过可视化界面展示。

安装skywalking

从8.8.0开始，Java Agent从原始的主存储库中分离出来。所以我们需要下载两个文件

Apache Downloads 主程序

Apache Downloads agent代理

在apache-skywalking-apm-9.0.0apache-skywalking-apm-binbin路径下启动，在webapp中的webapp.yml中可以修改启动端口，默认是8080

然后访问 ip:8080

agent模块解压后有skywalking-agent.jar

三、整合springboot

1、整合skywalking

由于skywalking是无代码侵入式的，启动项目时需要配置jvm参数

#skywalking-agent.jar的路径
-javaagent:E:java-toolsskywalkingskywalking-agentskywalking-agent.jar
#启动服务的名称
-Dskywalking.agent.service_name=xiaojie-sso
#连接到skywalking的地址
-Dskywalking.collector.backend_service=127.0.0.1:11800

2、初识skywalking界面

安装好之后可以随意点点，提供了CPU、JVM、垃圾回收，数据库、线程池、日志、拓扑图等等很多信息。

3、上报日志

maven依赖


    org.apache.skywalking
    apm-toolkit-logback-1.x
    8.10.0

logback.yml


        

    
    
    

    
        
            ${CONSOLE_LOG_PATTERN}
        
    

    
        
            ERROR
            
            DENY
            ACCEPT
        
        ${LOG_FILE_LOCATION}/info.log
        
            
                ${FILE_LOG_PATTERN}
            
        
        
        
            
            ${LOG_FILE_LOCATION}/bak/info.%d{yyyy-MM-dd}.%i.log.gz
            
            30
            10MB
        

    

    
        
            ERROR
        
        ${LOG_FILE_LOCATION}/error.log
        
            
                ${FILE_LOG_PATTERN}
                
            
        
        
        
            
            ${LOG_FILE_LOCATION}/bak/error.%d{yyyy-MM-dd}.%i.log.gz
            
            30
            10MB
        

    
    
    
        
            
                %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%X{tid}] [%thread] %-5level %logger{36} -%msg%n
            
        
    

    
        0
        1024
        true
        
    
    
    
        
            
                %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%X{tid}] [%thread] %-5level %logger{36} -%msg%n

4、持久化配置

修改apache-skywalking-apm-9.0.0apache-skywalking-apm-binconfig路径下的application.yml

第一处、修改storage为mysql,我这里以mysql为例，支持多种修改

第二处、修改mysql的连接

需要手动在数据库创建swtest的数据库，然后启动skywalking,表自动创建。

四、报警系统

apache-skywalking-apm-9.0.0apache-skywalking-apm-binconfig路径下的alarm-settings.yml配置了告警策略

rules:
  # Rule unique name, must be ended with `_rule`.
  service_resp_time_rule:
    metrics-name: service_resp_time
    op: ">"
    threshold: 1000
    period: 10
    count: 3
    silence-period: 5
    #过去3分钟内服务平均响应时间超过1秒
    message: Response time of service {name} is more than 1000ms in 3 minutes of last 10 minutes.
  service_sla_rule:
    # Metrics value need to be long, double or int
    metrics-name: service_sla
    op: "<"
    threshold: 8000
    # The length of time to evaluate the metrics
    period: 10
    # How many times after the metrics match the condition, will trigger alarm 
    count: 2
    # How many times of checks, the alarm keeps silence after alarm triggered, default as same as period.
    silence-period: 3
    #服务成功率在过去2分钟内低于80%
    message: Successful rate of service {name} is lower than 80% in 2 minutes of last 10 minutes
  service_resp_time_percentile_rule:
    # Metrics value need to be long, double or int
    metrics-name: service_percentile
    op: ">"
    threshold: 1000,1000,1000,1000,1000
    period: 10
    count: 3
    silence-period: 5
    #再过去的3分钟内有超过50%,75%，90%，95%，99%响应时间大于1000毫秒
    message: Percentile response time of service {name} alarm in 3 minutes of last 10 minutes, due to more than one condition of p50 > 1000, p75 > 1000, p90 > 1000, p95 > 1000, p99 > 1000
  service_instance_resp_time_rule:
    metrics-name: service_instance_resp_time
    op: ">"
    threshold: 1000
    period: 10
    count: 2
    silence-period: 5
    #最近2分钟内服务实例的平均响应时间超过1秒 
    message: Response time of service instance {name} is more than 1000ms in 2 minutes of last 10 minutes
  database_access_resp_time_rule:
    metrics-name: database_access_resp_time
    threshold: 1000
    op: ">"
    period: 10
    count: 2
    #最近2分钟内数据库的平均响应时间超过1秒 
    message: Response time of database access {name} is more than 1000ms in 2 minutes of last 10 minutes
  endpoint_relation_resp_time_rule:
    metrics-name: endpoint_relation_resp_time
    threshold: 1000
    op: ">"
    period: 10
    count: 2
    #端点平均响应时间过去2分钟超过1秒，断点可以理解为某个路径
    message: Response time of endpoint relation {name} is more than 1000ms in 2 minutes of last 10 minutes
#  Active endpoint related metrics alarm will cost more memory than service and service instance metrics alarm.
#  Because the number of endpoint is much more than service and instance.
#
#  endpoint_resp_time_rule:
#    metrics-name: endpoint_resp_time
#    op: ">"
#    threshold: 1000
#    period: 10
#    count: 2
#    silence-period: 5
#    message: Response time of endpoint {name} is more than 1000ms in 2 minutes of last 10 minutes

webhooks:
  - http://127.0.0.1:8090/notify/ #告警路径，需要我们自定义接口实现，post接口
#  - http://127.0.0.1/go-wechat/

属性参照如下

定义告警实体类

@Data
public class AlarmMessageDto {
    private String scopeId;
    private String name;
    private String id0;
    private String id1;
    private String alarmMessage;
    private long startTime;
}

定义接口

  @Override
    public void send(List alarmMessageList) {
        //实际生产中应当单独建立一个监控系统的服务，使用mq 发送短信，邮件或者微信公众号模板方式解决,此处只是演示
        for (AlarmMessageDto alarm: alarmMessageList) {
            log.info("报警信息为>>>>>>>>{}",alarm.getAlarmMessage());
        }
    }

完整代码参考 spring-boot: Springboot整合redis、消息中间件等相关代码

基于Apache SkyWalking构建企业级APM(Application Performance Monitoring)监控系统

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