02-APM监控微服务项目

微服务监控需求

随着微服务架构的流行，服务按照不同的维度进行拆分，一次请求往往需要涉及到多个服务。这些服务可能不同编程语言开发，不同团队开发，可能部署很多副本。因此，就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具，以便发生故障的时候，能够快速定位和解决问题。“APM系统”就在这样的问题背景下产生了。

APM系统从整体维度到局部维度展示各项指标，将跨应用的所有调用链性能信息集中展现，可方便度量整体和局部性能，并且方便找到故障产生的源头，生产上可极大缩短故障排除时间。

APM监控系统是什么

APM（ApplicationPerformance Management）是一种应用性能监控工具，通过汇聚业务系统各处理环节的实时数据，分析业务系统各事务处理的交易路径和处理时间，实现对应用的全链路性能监测。

相比接触的Prometheus、Zabbix这类监控系统，APM系统主要监控对应用程序内部，例如：

请求链路追踪：通过分析服务调用关系，绘制运行时拓扑信息，可视化展示
调用情况衡量：各个调用环节的性能分析，例如吞吐量、响应时间、错误次数
运行情况反馈：告警，通过调用链结合业务日志快速定位错误信息

APM监控系统选择依据

APM类监控系统有：Skywalking、Pinpoint、Zipkin

关于选型，可以从以下方面考虑：

探针的性能消耗
APM组件服务的影响应该做到足够小，数据分析要快，性能占用小。

代码的侵入性
即也作为业务组件，应当尽可能少入侵或者无入侵其他业务系统，对于使用方透明，减少开发人员的负担。

监控维度
分析的维度尽可能多。

可扩展性
一个优秀的调用跟踪系统必须支持分布式部署，具备良好的可扩展性。能够支持的组件越多当然越好。

Skywalking介绍

Skywalking 是一个分布式应用程序性能监控系统，针对微服务体系结构而设计。

功能：
•多种监控手段。可以通过语言探针和service mesh 获得监控式数据。
•多个语言自动探针。包括Java，.NET Core 和Node.JS。
•轻量高效。无需大数据平台，和大量的服务器资源。
•模块化。UI、存储、集群管理都有多种机制可选。
•支持告警。
•优秀的可视化解决方案。

Skywalking架构

Skywalking部署(这里选择192.168.1.13这台机器)

1、部署ES数据库

docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -e "discovery.type=single-node" -d elasticsearch:7.7.0

2、部署Skywalking OAP

# 软件包下载地址：
https://archive.apache.org/dist/skywalking/8.3.0/
yum install java-11-openjdk –y
tar zxvf apache-skywalking-apm-es7-8.3.0.tar.gz
cd apache-skywalking-apm-bin-es7/

指定数据源：

vi config/application.yml
storage:
  selector: ${SW_STORAGE:elasticsearch7} #这里使用elasticsearch7
  ...
  elasticsearch7:
    nameSpace: ${SW_NAMESPACE:""}
    clusterNodes: ${SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES:192.168.1.13:9200} # 指定ES地址

启动OAP和UI：

./bin/startup.sh

访问UI：http://IP:8080

微服务接入Skywalking监控

内置Agent包路径：apache-skywalking-apm-bin-es7/agent/

启动Java程序以探针方式集成Agent：

将服务端安装的apache-skywalking-apm-bin-es7/agent下的内容复制到客户端每个微服务的skywalking目录下

simple-microservice/eureka-service/skywalking
simple-microservice/gateway-service/skywalking
simple-microservice/order-service/order-service-biz/skywalking
simple-microservice/portal-service/skywalking
simple-microservice/product-service/product-service-biz/skywalking
simple-microservice/stock-service/stock-service-biz/skywalking

Dockerfile最后指定监控并最后修改为：

java -jar -javaagent:/skywalking/skywalking-agent.jar=agent.service_name=<项目名称>,agent.instance_name=<实例名称>,collector.backend_service=<Skywalking服务器>:11800xxx.jar

下面修改的Dockerfile有：

simple-microservice/product-service/product-service-biz/Dockerfile

FROM lizhenliang/java:8-jdk-alpine
LABEL maintainer www.aliangedu.cn
RUN  sed -i 's/dl-cdn.alpinelinux.org/mirrors.aliyun.com/g' /etc/apk/repositories && \
     apk add -U tzdata && \
     ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
COPY ./target/product-service-biz.jar ./
COPY skywalking /skywalking
EXPOSE 8010
CMD java -jar -javaagent:/skywalking/skywalking-agent.jar=agent.service_name=ms-product,agent.instance_name=$(echo $HOSTNAME | awk -F- '{print $1"-"$NF}'),collector.backend_service=192.168.1.13:11800 /product-service-biz.jar

simple-microservice/order-service/order-service-biz/Dockerfile

FROM lizhenliang/java:8-jdk-alpine
LABEL maintainer www.aliangedu.cn
RUN  sed -i 's/dl-cdn.alpinelinux.org/mirrors.aliyun.com/g' /etc/apk/repositories && \
     apk add -U tzdata && \
     ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
COPY ./target/order-service-biz.jar ./
COPY skywalking /skywalking
EXPOSE 8020
CMD java -jar -javaagent:/skywalking/skywalking-agent.jar=agent.service_name=ms-order,agent.instance_name=$(echo $HOSTNAME | awk -F- '{print $1"-"$NF}'),collector.backend_service=192.168.1.13:11800 /order-service-biz.jar

simple-microservice/stock-service/stock-service-biz/Dockerfile

FROM lizhenliang/java:8-jdk-alpine
LABEL maintainer www.aliangedu.cn
RUN  sed -i 's/dl-cdn.alpinelinux.org/mirrors.aliyun.com/g' /etc/apk/repositories && \
     apk add -U tzdata && \
     ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
COPY ./target/stock-service-biz.jar ./
COPY skywalking /skywalking
EXPOSE 8030
CMD java -jar -javaagent:/skywalking/skywalking-agent.jar=agent.service_name=ms-stock,agent.instance_name=$(echo $HOSTNAME | awk -F- '{print $1"-"$NF}'),collector.backend_service=192.168.1.13:11800 /stock-service-biz.jar

simple-microservice/eureka-service/Dockerfile

FROM lizhenliang/java:8-jdk-alpine
LABEL maintainer www.aliangedu.cn
RUN  sed -i 's/dl-cdn.alpinelinux.org/mirrors.aliyun.com/g' /etc/apk/repositories && \
     apk add -U tzdata && \
     ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
COPY ./target/eureka-service.jar ./
COPY skywalking /skywalking
EXPOSE 8888
CMD java -jar -javaagent:/skywalking/skywalking-agent.jar=agent.service_name=ms-eureka,agent.instance_name=$(echo $HOSTNAME | awk -F- '{print $1"-"$NF}'),collector.backend_service=192.168.1.13:11800 -Deureka.instance.hostname=${MY_POD_NAME}.eureka.ms /eureka-service.jar

simple-microservice/gateway-service/Dockerfile

FROM lizhenliang/java:8-jdk-alpine
LABEL maintainer www.aliangedu.cn
RUN  sed -i 's/dl-cdn.alpinelinux.org/mirrors.aliyun.com/g' /etc/apk/repositories && \
     apk add -U tzdata && \
     ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
COPY ./target/gateway-service.jar ./
COPY skywalking /skywalking
EXPOSE 9999
CMD java -jar -javaagent:/skywalking/skywalking-agent.jar=agent.service_name=ms-gateway,agent.instance_name=$(echo $HOSTNAME | awk -F- '{print $1"-"$NF}'),collector.backend_service=192.168.1.13:11800 /gateway-service.jar

simple-microservice/portal-service/Dockerfile

FROM lizhenliang/java:8-jdk-alpine
LABEL maintainer www.aliangedu.cn
RUN  sed -i 's/dl-cdn.alpinelinux.org/mirrors.aliyun.com/g' /etc/apk/repositories && \
     apk add -U tzdata && \
     ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
COPY ./target/portal-service.jar ./
COPY skywalking /skywalking
EXPOSE 8080
CMD java -jar -javaagent:/skywalking/skywalking-agent.jar=agent.service_name=ms-portal,agent.instance_name=$(echo $HOSTNAME | awk -F- '{print $1"-"$NF}'),collector.backend_service=192.168.1.13:11800 /portal-service.jar

重新按照顺序部署所有微服务应用

Skywalking UI使用

更新后相关微服务会更新到服务端：

UI介绍：

全局：
•Service Load：CPM 每分钟回调次数
•Slow Services：慢响应服务，单位ms
•Un-Health Services：不健康的服务，1为满分
•Slow Endpoints：慢端点，单位ms
•Global Response Latency：百分比响应延时，不同百分比的延时时间，单位ms
•Global Heatmap：服务响应时间热力分布图，根据时间段内不同响应时间的数量显示颜色深度
•底部栏：展示数据的时间区间，点击可以调整。

Service（当前服务和service UI都需要点击）：
•Service Apdex（数字）:当前服务的评分
•ServiceApdex（折线图）：当前服务评分趋势图
•Service Avg Response Times：服务平均响应时间，单位ms
•Service Response Time Percentile：服务响应时间百分比，单位ms
•Successful Rate（数字）：请求成功率
•Successful Rate（折线图）：请求成功率趋势图
•Servce Load（数字）：每分钟请求数
•Servce Load（折线图）：每分钟请求数趋势图
•Servce Instances Load：服务实例的每分钟请求数
•Slow Service Instance：慢服务实例，单位ms
•Service Instance Successful Rate：服务实例成功率

Instance：
•Service Instance Load：当前实例的每分钟请求数
•Service Instance Successful Rate：当前实例的请求成功率
•Service Instance Latency：当前实例的响应延时
•JVM CPU：jvm占用CPU的百分比
•JVM Memory：JVM堆内存，单位MB
•JVM GC Time：JVM垃圾回收时间，包含YGC和OGC
•JVM GC Count：JVM垃圾回收次数，包含YGC和OGC
•JVM Thread Count：JVM线程统计CLR XX：.NET服务的指标，类似JVM虚拟机

Endpoint：
•Endpoint Load in Current Service：每个端点的每分钟请求数
•Slow Endpoints in Current Service：每个端点的最慢请求时间，单位ms
•Successful Rate in Current Service：每个端点的请求成功率
•Endpoint Load：端点请求数趋势图
•Endpoint Avg Response Time：端点平均响应时间趋势图
•Endpoint Response Time Percentile：端口响应时间的百分位数
•Endpoint Successful Rate：端点请求成功率

拓扑图

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02-APM监控微服务项目

微服务监控需求

APM监控系统是什么

APM监控系统选择依据

Skywalking介绍

Skywalking部署(这里选择192.168.1.13这台机器)

微服务接入Skywalking监控

Skywalking UI使用

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