除了类似的项目对比,还有一些核心应用场景可以帮助你理解天行 。
天行不是一个方法诊断系统 。
首先 , 从技术角度来说 , 方法级跟踪是天巡技术栈可以实现的技术,但政府并不推荐,尤其是在生产环境中 。方法级别
当然,SkyWalking考虑了不同团队的使用场景,在可选插件中提供了Spring托管类的方法级跟踪 。作为APM系统,SkyWalking不推荐使用新的span方法进行常规诊断,而是为生产环境的性能诊断提供了一种更高效、更合理的方式——性能分析 。
天行道可以跟踪方法参数 。
参数跟踪类似于方法跟踪 。甚至对于HTTP请求的方法参数追踪也会给应用系统和APM带来很大的压力 。目前天巡的部分插件(如MySQL)虽然支持用户手动开启参数跟踪 , 但还是提醒注意性能消耗 。此外,SkyWalking7还引入了新的性能诊断功能,方法参数将被自动捕获 。
(2)人行天桥建筑设计
天行官方架构图对天行的整体架构做了非常直观的描述 。天行道由以下四个核心部分组成 。
探针 。探针(对应图1-1中Tracing和Mestrics部分)可以是语言探针 , 也可以是其他项目的协议 。OAP平台(ObservabilityAnalysisPlatform) , 或称OAPServer 。它是一个高度组件化的轻量级分析程序,由兼容各种探针的Receiver、流式分析内核和查询内核三部分构成 。存储实现(StorageImplementors) 。SkyWalking的OAPServer支持多种存储实现,并且提供了标准接口 , 可以实现其他存储 。UI模块(SkyWalking) 。通过标准的GraphQL协议进行统计数据查询和展现 。
从设计的角度来看,天桥一般遵循以下三个设计原则:
面向协议设计模块化设计轻量化设计
高空漫步的优点
天行的优势在于紧跟当前技术发展趋势,确保同一个APM系统同时适用于传统架构和云原生架构 。此外,在技术设计理念上,天巡提供了更大的包容性和扩展性,适用于不同的用户场景和定制需求 。
传统架构和原生云之间的一致性支持
随着最近十年服务和微服务的进程,RPC和HTTP服务是通信技术的核心 , registry是服务注册和服务发现的框架,已经成为国内成熟的微服务“传统”框架 。主流技术有SpringCloud、ApacheDubbo等 。SkyWalking自2015年项目诞生以来,就以这种传统的分布式架构和自动探头为核心功能 。天巡可以无缝支持稳定的分布式服务架构,在不增加运维团队和开发团队工作量的情况下,方便替代传统的监控方式 。
与此同时 , 自2018年以来 , 由谷歌、Lyft和CNCF的Istio和Envoy组成的ServiceMesh开始流行,在Kubernetes上提供创新的分布式服务管理、监控和安全管理能力 。SkyWalking项目组一直紧跟这一趋势,在Istio1.0.4的同时发布了SkyWalking6的测试版,三个月后开始发布SkyWalking6的稳定版 。在6.x版本中,SkyWalking为Istio和Envoy组成的ServiceMesh方案提供了核心适应性 。用户可以认为ServiceMesh构成了一种新的独立于语言的探测形式SkyWalking 。借助后端OAP平台和SkyWalking的UI , 可以为ServiceMesh管理中的服务提供相同的依赖拓扑、服务性能指标、告警等能力 。90%以上的配置与使用其他语言的探针(如Java探针)时完全相同 。这也是第一个在开源软件中实现语言探针和ServiceMesh一致性解决方案的项目 。为不同公司的技术栈提供统一的监控能力,更有利于在未来的系统架构升级中保持监控系统的一致性 。
这种一致性不仅仅指天巡的使用,还包括用户在天巡中构建的生态系统的一致性,如报警平台、AIOps、指标基线计算系统、弹性计算等 。
易于维护
天巡始终坚持以易维护为核心需求,不引入过多的技术栈,以免成为过于复杂的监控系统 。这其中的深层逻辑在于,监控系统作为二线甚至三线系统,要利用有限的环境资源 , 提供尽可能多的监控价值,同时尽量降低对运维的要求 。在SkyWalking集群模式下,大量公司每天需要收集超过100亿级别的监控数据和细节 。天行不需要使用复杂的大数据平台,降低入门难度和维护负担 。同时,SkyWalking的集群架构相对简单 。用户只要具备根据自身数据量,针对不同存储平台(如MySQL、TiDB或Elasticsearch)的基本集群运维能力,就可以轻松监控数百亿流量系统 。
高性能的
SkyWalking并没有因为简单易维护而降低其性能要求 。SkyWalking内置了一个专门为分布式监控设计的可扩展流计算框架 。这个计算框架专门设计了监控数据的具体流程,并通过使用字节码技术,兼顾了可扩展性和系统性能 。
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