skywalking是什么 分布式系统的应用程序性能监视 工具，专为微服务、云原生架构和基于容器（Docker、K8s、Mesos）架构而设计。SkyWalking 是观察性分析平台和应用性能管理系统，提供分布式追踪、服务网格遥测分析、度量聚合和可视化一体化解决方案。SkyWalking是本土开源的基于字节码注入的调用链分析，以及应用监控分析工具。特点是支持多种插件，UI功能较强，接入端无代码侵入
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2023-12-15 05:21:15
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关于如何分析、排查、解决Redis变慢问题，我总结的checklist如下：1、使用复杂度过高的命令（例如SORT/SUION/ZUNIONSTORE/KEYS），或一次查询全量数据（例如LRANGE key 0 N，但N很大） 分析：a) 查看slowlog是否存在这些命令 b) Redis进程CPU使用率是否飙升（聚合运算命令导致） 解决：a) 不使用复杂度过高的命令，或用其他方式代替实现（放
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2023-10-08 06:52:33
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微服务链路追踪组件 Skywalking1. skywalking 是什么对于一个大型的几十个、几百个微服务构成的微服务架构系统，通常会遇到下面一些问题，比如：如何串联整个调用链路，快速定位问题？如何理清各个微服务之间的依赖关系？如何进行各个微服务接口的性能分折？如何跟踪整个业务流程的调用处理顺序？skywalking 是一个国产开源框架，2015 年由吴晟开源 ， 2017 年加入 Apache
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2024-08-25 15:42:52
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前几天从github上看最近比较火的项目，发现了skywalking，就进行了些了解，发现这个领域自己目前知之甚少，打算通过对源码的分析深入了解一下分布式追踪。首先从对skywalking介绍开始。 目录一、简介二、整体架构三、源码下载四、系统搭建五、补充知识 一、简介skywalking是一个分布式追踪系统 , 它可以帮助我们看到一个请求经过的所有调用链路，比如中间调用了多少个微服务，访问了多少
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2023-10-11 12:25:33
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背景旁友，你的线上服务是不是偶尔来个超时，或者突然抖动一下，造成用户一堆反馈投诉。然后你费了九牛二虎之力，查了一圈圈代码和日志才总算定位到问题原因了。或者公司内部有链路追踪系统，虽然可以很轻松地通过监控判断问题出现的原因，但是对其中的逻辑完全摸不着头脑。只能上网搜索一番。旁友，skywalking分布式链路追踪框架了解一下。有的旁友会有疑惑，我的Spring Boot 就是一个单体应用么，不需要链
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2024-08-29 12:59:46
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上篇文章简单介绍了什么是微服务链路追踪，以及zipkin的用法。但是用于微服务链路追踪的技术有很多，而且zipkin也存在一些问题，今天就在记录一下skywalking的简单用法。skywalking我研究的也还不是很熟悉，所以今天只是先记录一下它的简单用法。 为什么了解了zip
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2024-01-28 15:11:42
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随着互联网时代的发展，很多企业为了快速响应业务的变化，开始使用微服务架构。微服务架构的系统常常被切分为多个独立的子系统并以集群的方式部署在数十甚至成百上千的机器上。虽然微服务架构带来更大的灵活性、更高的开发效率等等一系列好处，但是同样也面临着很多问题。为掌握系统的运行状态，确保系统正常对外提供服务，需要一些手段去监控系统，以了解系统行为，分析系统的性能，或在系统出现故障时，能发现问题、记录问题并发
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2024-08-26 16:33:43
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1、创建目录mkdir /usr/local/skywalking建议将虚拟机内存设置为3G并将CPU设置为2核，防止资源不足。2、将资源目录中的elasticsearch和skywalking安装包上传到虚拟机/usr/local/skywalking目录下。elasticsearch-6.4.0.tar.gz的安装包，skywalking对es版本号有一定的要求，最好使用6.3.2以上版本，如
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2023-12-14 21:16:24
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# 实现“SkyWalking Redis插件”指南
## 概述
在本文中，我将指导你如何实现“SkyWalking Redis插件”。首先，我会简要介绍整个过程的流程，并使用表格展示每个步骤。接下来，我将逐步告诉你每个步骤需要做什么，并提供相应的代码和注释。
## 流程图
首先，让我们通过一个流程图来了解整个实现过程。
```mermaid
erDiagram
起始 --> 步骤1
原创
2023-12-16 08:01:39
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# Skywalking与Redis命令
## 引言
在现代软件架构中，分布式系统越来越普遍。为了监控和分析这些系统，Apache SkyWalking作为一款开源的APM（Application Performance Management）解决方案，变得尤为重要。结合使用Redis作为缓存数据库，可以显著提升应用的响应速度和性能。本文将介绍SkyWalking与Redis命令的基本用法，并
# 使用Skywalking监控Redis
## 简介
在分布式系统中，Redis是常用的缓存和消息中间件，对其进行监控可以帮助我们更好地了解和优化系统的性能。Skywalking是一个开源的分布式追踪系统，可以帮助我们实时监控和分析分布式系统的性能和调用链信息。本文将介绍如何使用Skywalking监控Redis。
## 流程图
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flowchart TD
A
原创
2023-12-25 04:44:08
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概述之前几篇文章，我们着重介绍了在对SkyWalking进行二次开发之前的环境搭建问题，因此本篇文章将基于SkyWalking-8.1.0版本，以开发webflux-webclent插件为例，分享一下对SkyWalking插件开发以及贡献PR的过程(PR地址)，以其能为大家了解SkyWalking java agent插件的开发有所帮助。概念spanSpan应该是分布式链路追踪系统一个非常重要而且
Apache SkyWalking是一个开源的应用性能监控系统，它可以帮助用户跟踪和分析分布式应用程序的性能问题。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Apache SkyWalking监控Redis的性能，并提供一些代码示例来说明其用法。
在开始之前，让我们先了解一下Redis和SkyWalking的基本概念。
Redis是一个高性能的键值存储数据库，它常用于缓存、队列和实时分析等场景。SkyWa
原创
2023-12-21 08:43:53
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# SkyWalking 设置 Redis 的指南
Apache SkyWalking 是一个开源的 APM（应用性能监控）系统，它提供了对微服务、云原生、容器应用以及网络服务的实时监控和管理功能。在分布式架构中，Redis 作为一个高性能的键值数据库，常常用于缓存、消息队列和数据存储等场景。将 SkyWalking 与 Redis 结合使用，可以更好地监控和分析 Redis 的性能和健康状况。
# 如何使用 SkyWalking 追踪 Redis
在微服务架构中，Redis 是一种广泛使用的高性能存储系统。为了更好地监控和优化系统性能，我们可以使用 Apache SkyWalking 来追踪 Redis 的调用。SkyWalking 是一个开源的 APM（应用性能管理）工具，可以帮助开发者监控微服务系统的性能。本文将详细讲解如何实现 SkyWalking 对 Redis 的追踪，按照以
# 使用 SkyWalking 监控 Redis 的完整指南
随着微服务架构的不断普及，监控系统如 SkyWalking 成为了解决性能瓶颈与故障排除的重要工具。本文将详细教你如何使用 SkyWalking 监控 Redis，帮助你在生产环境中更好地管理你的应用性能。
## 流程概述
整个流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 | 代
# Skywalking监控Redis
在分布式系统中，监控是非常重要的一环。它可以帮助我们实时了解系统的运行状态，分析问题，并进行性能优化。Skywalking是一款开源的分布式系统监控工具，它可以帮助我们监控和追踪分布式系统中的各种组件。本文将介绍如何使用Skywalking监控Redis，并提供相应的代码示例。
## Skywalking简介
Skywalking是一个基于APM（Ap
原创
2023-07-21 22:04:24
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接下来，我们将讨论如何将 SkyWalking 集成到 Redis 中。这会涵盖从环境准备到性能优化的各个步骤。通过多种图表和代码示例，我们来详细呈现这一过程。
## 环境准备
首先，在进行集成之前，需要确保安装及配置的环境满足技术栈的兼容性。在此步骤中，我们将展示兼容性矩阵和技术栈匹配度。
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quadrantChart
title 技术栈兼容性
x-ax
在这篇博文中，我们将深入探讨如何解决“skywalking redis 接入”问题。这包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展等内容。我们将对SkyWalking与Redis集成的整个过程进行复盘，分享从具体操作到问题解决的经验，旨在为你提供一份详尽的参考。
### 版本对比与兼容性分析
SkyWalking 和 Redis 的集成经历了多个版本的演进。以下是两个项目
结论先行【结论】 SkyWalking通过字节码增强技术实现，结合依赖注入和控制反转思想，以SkyWalking方式将追踪身份traceId编织到链路追踪上下文TraceContext中。是不是很有趣，很有意思！！！【收获】skywalking-agent启用的插件列表plugins/要有所取舍与衡量，组件开启的越多对链路追踪和拓扑的越复杂，影响面越大，未知不可控的因素也会增多。背景发现问题生产环
