java请求链路头部加参数 java链路追踪

什么是Skywalking？

上一篇文章介绍了分布式链路追踪的一种方式：Spring Cloud Sleuth+ZipKin，这种方案目前也是有很多企业在用，但是作为程序员要的追逐一些新奇的技术，Skywalking作为后起之秀也是值得大家去学习的。

skywalking是一个优秀的国产开源框架，2015年由个人吴晟（华为开发者）开源 ， 2017年加入Apache孵化器。短短两年就被Apache收入麾下，实力可见一斑。

skywalking支持dubbo，SpringCloud，SpringBoot集成，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，支持全局调用统计等等，功能较完善。

Skywalking和Spring Cloud Sleuth+ZipKin如何选型？

zipKin 被Spring Cloud Sleuth所集成了，其分为客户端和服务端（如同eureka ，一个或集群下的服务端，然后所有被监控的服务都是其客户端）

Zipkin是一个分布式跟踪系统。它有助于收集解决服务体系结构中的延迟问题所需的时序数据。功能包括该数据的收集和查找。

Skywalking相比于zipkin还是有很大的优势的，如下：

skywalking采用字节码增强的技术实现代码无侵入，zipKin代码侵入性比较高
skywalking功能比较丰富，报表统计，UI界面更加人性化
个人建议：如果是新的架构，建议优先选择skywalking。

Skywalking架构是怎样的？

skywalking和zipkin一样，也分为服务端和客户端，服务端负责收集日志数据并且展示，架构如下：

上述架构图中主要分为四个部分，如下：

• 上面的Agent：负责收集日志数据，并且传递给中间的OAP服务器
• 中间的OAP：负责接收 Agent 发送的 Tracing 和Metric的数据信息，然后进行分析(Analysis Core) ，存储到外部存储器( Storage )，最终提供查询( Query )功能。
• 左面的UI：负责提供web控制台，查看链路，查看各种指标，性能等等。
• 右面Storage：负责数据的存储，支持多种存储类型。

Agent负责收集日志传输数据，通过GRPC的方式传递给OAP进行分析并且存储到数据库中，最终通过UI界面将分析的统计报表、服务依赖、拓扑关系图展示出来。