本文作者：拉勾教育专栏作者 徐俊明
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I F 2 |甚至成百上千的机器上。
--《3[ d K i1讲带你搞懂 SkyWalking 》
你好，我是你的 SkyWax k i o C . 7lking 老师徐郡明。今天呢，我给大家讲解一下APM 系统~ 4 J的概念以及目前市面上常见的 APM 实现，SkyWalking 的整体架构以及 Service、Endpoint、ServiceInstance 等核心概念。
01PART 常见 APM 系统
APM 系统（Application Per$ ^ ! O Uformance ManageH k q ument，即应用性能管理）
国内比较常见的 APM 如下：
1.CAT： 由国内美团点评开源的，基于 Java 语言开发，目前提供 Java、C/O EC++、Node.js、Python、Go 等语言的客户端，监控数据会全量统计。国内很多公司在用，例如美团点评、携程、拼多多等。CAT 需要开发人员手动在应用程序r Z I中埋点，对代码侵入性比较强。
2.Zipkin： 由 Twitter 公司开l b $ | 3 E z *发并开源，Java 语言实现。侵入性相对于 CAT 要低一点，需要对web.xml 等相关配置文件进行修改，但依然对系统有一定的侵u ] s ; # z P i入性。Zip| Y *kin 可以轻松与 Sprin- + } Z Jg Cloud 进行集成，也是 Spring Cloud 推荐的 APM 系统。
3P a { |.Pinpoint： 韩国团队开源的 APM 产品，运用了字节码增强技术，只需要在启动时添 b O 5 O )加启动参数即可实现 APM 功能，对代码无侵入。目前支持 J+ S u c ^ | |ava 和 PHP 语言，底层采用 HR Y 8 l # vBase 来存储数据，探针收集的数据粒度非常细，但性能损耗较大，因其出现的时间较长Q 5 i，完成度也很高，文档也较为丰富，应用的公司较多。
4.SkyWalking： 国人开源的产品，2019 年 4 月 17 日 SkyWalkiH b U L A Dng 从 Apache 基金} & 5 B _ ? h z h会的孵化器毕业成为顶级项目。目前 SkyWalking 支持 Java、.Netd K C @、Node.js 等探针，数据存储支持MySQL、ElasticSearch等。SkyWalking 与 Pinpoint 相同，Java 探针采用字节码| s 5 v | - _ 1增强技术i ^ x q f e D ( a实现，对业务代码无侵入。探针采集数据粒度相较于 Pinpoint 来说略粗，但性能表现优秀。目1 9 2 # _前，SkyWalking 增长势头强劲，社区活跃，中文文档齐全，没有语言障碍，支持多语言d 2 z ? ~ t q t探针，这些都是 SkyWalking 的优势所在，还有就是 SkyWalking 支持很多框架，包括很多国产框架，例如，Dubbo、gRPC、SOFARPC 等等，也有很多开发者正在不1 a g r l u ) d断向社区提供更多插件以支持更多组件无缝接入 SkyWalking。
还有很多不开源的 APM= ^ ) 9 t I 系统，例如，淘宝鹰眼、Google Dapper 等等，不H a c再展开c v 0 n e i M ,介绍了。
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02PART SkyWalking 架构与概念
SkyWalking 是一个基于 OpenTracing 规范的、开源的 APM 系统，它是专门为微服务架构以及云原生1 ^ m k M C A架构而设计的。从n u 4 = 7 SkyWalking 6.0 开始，SkyWalking 将自d # , ) 6 t R |身定义为一个观测性分析平台（Observab1 r F 7 F V c 1ility Analysis Platform，OAP）。
SkyWalking 的核心功能有：
- 服务、服务实例、端点指标分析。
- 服务拓扑图分析# W $ i 5 m { 2 h
- 服务、服务实例和端点（Endpoint）SLA 分析
- 慢查询检` $ A v m测
- 告警
SkyWalking 如下特点：
- 多语言自动探针，支持 Java、.NET Code 等多种语言。
- 为多种开源项目提供了插件，为 Tomcat、 HttpClient、Spring、RabbitMQ、MySQL 等常见基础设施和组件提供了自动探针。
- 微内核 + 插件的架构，存储、集群管理、使用插件集合都可以进行a g 6 C f q ~自由选择。
- 支持告警。
- 优秀的可视化效果。
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SkyWalking 的架构图如下所示：
SkyWalking 分为三个核心部分& N } C J o z：
- Agent（探针）：Agent 运行在各个服务实例中，负责采集服务实例的 Trace 、Metrics 等数据，然后通过 gRPC 方式上报给 SkyWalking 后端。
- OAP：SkyWalking 的后端服务，其主要责任有两个。一个是负责接收 Agent 上报上来的 Tray P Q I ace、Metrics 等数据，交给 Analysis Core （涉及 SkyWalking OAP 中的多个模块）进行流式分析s C R i，最终将分析得到的结果写x ! k 6入持久化存储中。SkyWalking 可以使用 ElasticSearch、u ( yH2、MySQL 等作为其持久化存储，一般线上使用 ElasticSD p 7earch 集群作为其后端存w j o J ` z `储。另一个是负责响应 Sk q O ykyWalking UI 界q s 6 q U v ~ f z面x o }发送来的查询请求，将前面持久化i , i D ~ = w n 3的数据查T ? f O j r询出来，组成正确的响应结果返回给 UI 界面进行u ] K V q k展示。
- UIQ d ^ E 1 g 界P 1 L & ( #面：SkyWalking 前后端进行分离，该 UI 界面负责将用户的查询操作封装为 GraphQL 请求提交给 OAP 后端触发后续的查询操作，待拿到查询结果之后会在前端负责展示。
这里通过电商系统中的一个接口（请求 path 为\"/query/userInfo\"），来介绍一下 SkyWalking 中的三个核心概念，如下图所示：q 8 Q B t }
1.Service（服务）：用户服务是一个提供独立功能的模块，单独部署成一个集群并对外提供服务，这就是 SkyWalking 中的 Service（服务），这与微服务架构中的一个服务几乎是一样的。
2.ServiceInstance（服务实例）：用户服务的集群是由多个部署了同一套代码的 JVM 节点构成的，对外提供了相同q I 8 * e u Y h )的处理能力，当请求进入系统时，由接入Z U A &层进行? W l ; Z负载均衡选择一个节5 ~ ] X点处理请求。用户D S 0服务中一个 JVM 节点即为一个 ServiceInstance（服务实例）。
3.Endpoint（端点）：服务对外暴露7 H R @ & o的接口，S . l % ( f W例如这里W K _ u F H的 \"/query/userInfK 5 J & _o\" 接口，或是其他的 RPC 接口，就是 SkyWalking 中的 Endpoint（端点）。
在后面的分享中，这三个概念会频繁的出现，希望你仔细理解这三个概念之后，再开K E 8始后续的学习。今天的分享就到这里啦~
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