SkyWalking：从源码角度解析分布式追踪原理

zhao ⋅ 2024-12-07 11:33:13 ⋅ 0 阅读 ⋅ 云杉

分布式追踪系统是现代微服务架构中不可或缺的一部分，它能够帮助我们追踪微服务之间的调用关系，监控服务性能，及时发现并解决问题。SkyWalking 是一个开源的分布式追踪系统，本文将从源码角度解析 SkyWalking 的分布式追踪原理。

一、SkyWalking 概述

SkyWalking 是一个开源的分布式追踪系统，它支持多种语言和框架，包括 Java、.NET、Python、Node.js 等。SkyWalking 的核心功能包括：

分布式追踪：追踪服务之间的调用关系，帮助开发者了解服务之间的依赖关系。
性能监控：监控服务的性能指标，如响应时间、吞吐量等。
异常追踪：追踪异常信息的传播路径，帮助开发者快速定位问题。
数据可视化：将追踪数据以图表的形式展示，方便开发者查看和分析。

二、SkyWalking 分布式追踪原理

数据采集

SkyWalking 通过 Agent 技术在各个服务实例中采集数据。Agent 可以分为 Java Agent 和 .NET Agent，分别针对 Java 和 .NET 语言。以下是 Java Agent 采集数据的原理：

（1）Java Agent 在服务启动时，会动态加载到服务进程中。

（2）Java Agent 监听服务中的方法调用，捕获方法的入参、出参和执行时间等信息。

（3）Java Agent 将捕获的数据封装成 Span 对象，并按照调用关系组织成 Trace 对象。

（4）Java Agent 将 Span 和 Trace 数据发送到 SkyWalking 后端。

数据传输

采集到的数据通过 HTTP 协议传输到 SkyWalking 后端。以下是数据传输的流程：

（1）Java Agent 将 Span 和 Trace 数据序列化成 JSON 格式。

（2）Java Agent 将序列化后的数据发送到 SkyWalking 后端。

（3）SkyWalking 后端接收数据，并进行存储和处理。

数据存储

SkyWalking 后端将接收到的数据存储在数据库中。目前，SkyWalking 支持多种数据库，如 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等。以下是数据存储的流程：

（1）SkyWalking 后端将接收到的数据解析成实体类，并存储到数据库中。

（2）数据库中的数据以关系型表的形式存储，便于查询和分析。

数据查询

开发者可以通过 SkyWalking 的 Web 界面查询分布式追踪数据。以下是数据查询的流程：

（1）开发者登录 SkyWalking Web 界面。

（2）开发者选择需要查询的服务和时间段。

（3）SkyWalking Web 界面根据查询条件从数据库中检索数据。

（4）SkyWalking Web 界面将检索到的数据展示给开发者。

三、总结

SkyWalking 通过 Agent 技术采集分布式追踪数据，将数据传输到后端存储，并支持数据查询和分析。本文从源码角度解析了 SkyWalking 的分布式追踪原理，包括数据采集、传输、存储和查询等环节。了解 SkyWalking 的分布式追踪原理有助于开发者更好地使用该系统，提高微服务架构的性能和稳定性。