SkyWalking1.是什么skywalking是一个包含监控，追踪，并拥有故障诊断能力的分布式系统。它主要的作用是全链路监控，收集数据，分析处理数据，然后可视化呈现。这么说有点抽象，接下来画图来说这是skywalking的架构。它通过Service（client agent）收集数据，然后传输给receiver cluster，然后接下来在内部部分需要原始数据或者需要进行整合的下发给aggre
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2024-04-29 21:56:56
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1、什么是SkywalkingSkywalking是一个可观察性分析平台和应用性能管理系统，分布式系统的应用性能监视工具，专门为微服务，云原生和基于容器（Docker，Kubernetes，Mesos）的体系结构而设计。跟踪，指标和日志记录多合一解决方案。支持Java、.NET Core、PHP、NodeJS、Golang、Lua、C++代理支持Istio + Envoy Service Mesh
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2024-03-26 16:17:08
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APM系统SkyWalking入门介绍APM全称Application Performance Management应用性能管理，目的是通过各种探针采集数据，收集关键指标，同时搭配数据呈现以实现对应用程序性能管理和故障管理的系统化解决方案。Zabbix、Premetheus、open-falcon等监控系统主要关注服务器硬件指标与系统服务运行状态等，而APM系统则更重视程序内部执行过程
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2024-10-11 20:42:24
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文章目录前言基础架构和概念部署使用准备部署单机部署集群部署总结 前言由于之前项目的业务需求而使用了微服务的架构体系，而微服务架构中对于服务的监控治理能力甚为重要，所以在分析了市面上常见的一些链路追踪框架之后，最终选择了国产开源框架SkyWalking，同时它也是Apache基金会中的孵化项目，项目VP为吴晟大佬。最初使用它的本意仅仅是因为其服务之间链路追踪的功能，了解使用之后，发现其功能强大远不
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2024-03-19 07:10:13
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一、背景介绍近一年内对公司的 ELK 日志系统做过性能优化，也对 SkyWalking 使用的 ES 存储进行过性能优化，在此做一些总结。本篇主要是讲 ES 在 ELK 架构中作为日志存储时的性能优化方案。ELK 架构作为日志存储方案 ELK日志架构.png
二、现状分析1. 版本及硬件配置JDK：JDK1.8_171-b11 (64 位)ES集群：由3台16核32G的虚拟机部署 ES
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2024-10-28 11:41:48
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1.背景1.1 项目背景和遇到的问题 当时在某个公司做tob私有化的后端研发工作，工作中需要给某个媒体公司提供推荐服务。 项目的后端模块使用java+sprintBoot+maven开发，算法模块采用python开发，部署方式分两种：jar包部署（测试环境）和kubernetes+docke
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2024-03-07 09:16:46
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Skywalking部署Skywalking简单介绍Skywalking是一个应用性能管理(APM)分布式链路跟踪系统，具有服务器性能监测，应用程序间调用关系及性能监测等功能，Skywalking分为服务端、管理界面、以及嵌入到程序中的探针部分，由程序中的探针采集各类调用数据发送给服务端保存，在管理界面上可以查看各类性能数据。本文介绍服务端及管理界面的安装。官方部署架构图部署Skywalking部
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2024-05-29 12:11:04
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为啥使用链路？当微服务的数量庞大，微服务之间的相互调用复杂时，就需做链路追踪。链路追踪可以理清微服务之间的调用关系，快速定位问题。对于微服务数量较少，可以不做链路。官方地址Apache SkyWalkinghttps://skywalking.apache.org/Skywalking 前置条件JDK: 1.8+数据库：MySQL/Elasticsearch（持久化部署），这里使用的是Elasti
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2024-05-09 13:42:05
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作者：可观测伴随着分布式应用、Serverless 应用被越来越多开发者及企业所接受，但其背后所隐藏的运维问题也逐渐凸显出来–微服务架构中请求链路过长从而导致问题定位时间长，运维想要日常监控也非常困难。以一个具体问题举例，在分布式应用中完成一个单一用户请求可能会需要多个不同的微服务处理，这其中任何一个服务失败或性能拉垮，都会对用户请求响应造成极大影响。随着业务不断扩张，这个调用链也越来越复杂。仅凭
作者：张震一. 简介SkyWalking 是一个开源可观察性平台，用于收集、分析、聚合和可视化来自服务和云原生基础设施的数据。支持分布式追踪、性能指标分析、应用和服务依赖分析等；它是一种现代 APM，专为云原生、基于容器的分布式系统而设计。本文整合的目标要达成，运行在Rainbond上的应用，通过开启Rainbond的SkyWalking插件，自动对接SkyWalking Server，灵活开启A
前言在微服务架构中，众多的微服务之间互相调用，如何清晰地记录服务的调用链路是一个需要解决的问题。同时，由于各种原因，跨进程的服务调用失败时，运维人员希望能够通过查看日志和查看服务之间的调用关系来定位问题，而Spring cloud sleuth组件正是为了解决微服务跟踪的组件。一、背景1、微服务的现状？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。在复杂
Prometheus、SkyWalking和Splunk这三个工具在功能上各有特色，以下是它们各自的主要功能特点：Prometheus是一个开源的系统监控和警报工具。它的主要功能包括：实时监控与警报：Prometheus可以实时监控各种指标，并根据预定义的规则进行警报和通知。它提供了一个灵活的警报管理系统，可以定义警报规则、接收警报通知，并对警报进行静音或处理。数据可视化：Prometheus内置
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2024-06-17 07:24:38
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Apache SkyWalking1、SkyWalking是什么2、SkyWalking功能3、整体架构4、SkyWalking实战4.1 ElasticSearch搭建4.2 安装配置SkyWalking5、服务添加至SkyWalking6、SkyWalking UI查看 1、SkyWalking是什么官网地址：http://skywalking.apache.org/SkyWalking是分
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2024-06-18 14:07:42
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Part1 前言 大家好，我是ABC_123。我曾经花费时间搭建各种Web服务器、数据库环境去研究分析日志，使用的工具从使用系统自带命令去分析日志，到自动化的360星图，再到后期的Logparser、ELK（ElastiSearch、Kibana、Logstash）等等。到最后我发现还是Splunk这款商业版工具用起来更顺手一些，我个人认为这款软件比ELK要好用得多，只不过E
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2024-05-21 19:30:13
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前言最近公司skywalking服务经常出现大盘空白的情况，经查明，是由于ES的写入瓶颈造成线程阻塞，数据没有落地到ES造成。后综合运维成本等方面考虑，准备使用阿里云提供的Elasticsearch服务，阿里云的ES无论内外网都加上了Http Basic认证，但是skywalking6.x提供的RestHighLevelClient客户端并没有适配带Http Basic基础认证的ES服务，所
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2024-08-19 14:45:37
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SkywalkingSkyWalking开源项目由吴晟于2015年创建，同年10月在GitHub上作为个人项目开源。SkyWalking项目的核心目标，是针对微服务、Cloud Native、容器化架构，提供应用性能监控（APM）和分布式调用链追踪能力。2017年11月，SkyWalking社区正式决定，寻求加入Apache基金会，希望能使项目成为更为开放、全球化和强大的APM开源产品，并加强来自
前言在微服务架构中，一次请求往往涉及到多个模块，多个中间件，多台机器的相互协作才能完成。这一系列调用请求中，有些是串行的，有些是并行的，那么如何确定这个请求背后调用了哪些应用，哪些模块，哪些节点及调用的先后顺序？如何定位每个模块的性能问题？本文将为你揭晓答案。本文将会从以下几个方面来阐述分布式追踪系统原理及作用SkyWalking的原理及架构设计我司在分布式调用链上的实践分布式追踪系统的原理及作用
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2024-09-18 11:55:42
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缓存一致性CHA的出现是为了协调通信，解决缓存一致性的问题，也称为代理agent。内存中的一份数据在处理器的多个core的cache line中存在的时候，每个core称为一个client。为了实现缓存一致性必须有两个属性，第一写传播，第二写操作序列事务化。总体意思是一个client对cache的操作必须按照顺序传播到所有其他的client。实现缓存一致性的两种方法Snooping，侦听方法；可以
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2024-10-09 16:20:29
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==== Splunk 是面向云的日志搜索引擎。使用 Splunk 可收集、索引和利用所有应用程序、服务器和设备（物理、虚拟和云中）生成的快速移动型计算机数据 。从一个位置搜索并分析所有实时和历史数据。使用 Splunking 处理计算机数据，可让您在几分钟内（而不是几个小时或几天）解决问题和调查安全事件。监视您的端对端基础结构，避免服务性能降低或中断。以较低成本满足合规性要求关联并分
1.用途现实是我们的处理和测量模型都是非线性的，结果就是一个不规则分布，KF能够使用的前提就是所处理的状态是满足高斯分布的，为了解决这个问题，EKF是寻找一个线性函数来近似这个非线性函数，而UKF就是去找一个与真实分布近似的高斯分布。KF处理线性模型:EKF 通过雅克比和偏导数近似非线性模型，但是忽略了高阶导数：（强非线性系统下误差大，另一方面Jacobian矩阵的计算复杂）UKF 通过去点的方式
