Skywalking的存储配置与调优

https://blog.csdn.net/smooth00/article/details/96479544

 作为一款APM和全链路监控平台，Skywalking算是挺出色的。Skywalking是APM监控平台的后起之秀，大有超越其他开源APM监控平台的趋势。它通过探针自动收集所需的指标，并进行分布式追踪。通过这些调用链路以及指标，Skywalking APM会感知应用间关系和服务间关系，并进行相应的指标统计。

        目前Skywalking支持h2、mysql、ElasticSearch作为数据存储，我就说一下，这三个种库的优缺点和使用要求：

     

        ElasticSearch不是自带的，需要安装，考虑到轻量级，我选用的是elasticsearch-6.2.4，原因是包小免安装，解压完也才30多M，而且目前最新版本的Skywalking 6.2.0是能够支持该版本的ElasticSearch。

        Skywalking启用ES，只需要配置文件设置如下：

storage:
  elasticsearch:
    nameSpace: ${SW_NAMESPACE:""}
    clusterNodes: ${SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES:localhost:9200}
    user: ${SW_ES_USER:""}
    password: ${SW_ES_PASSWORD:""}
    indexShardsNumber: ${SW_STORAGE_ES_INDEX_SHARDS_NUMBER:2}
    indexReplicasNumber: ${SW_STORAGE_ES_INDEX_REPLICAS_NUMBER:0}
    # Those data TTL settings will override the same settings in core module.
    recordDataTTL: ${SW_STORAGE_ES_RECORD_DATA_TTL:7} # Unit is day
    otherMetricsDataTTL: ${SW_STORAGE_ES_OTHER_METRIC_DATA_TTL:45} # Unit is day
    monthMetricsDataTTL: ${SW_STORAGE_ES_MONTH_METRIC_DATA_TTL:18} # Unit is month
    bulkActions: ${SW_STORAGE_ES_BULK_ACTIONS:2000} # Execute the bulk every 2000 requests
    bulkSize: ${SW_STORAGE_ES_BULK_SIZE:20} # flush the bulk every 20mb
    flushInterval: ${SW_STORAGE_ES_FLUSH_INTERVAL:10} # flush the bulk every 10 seconds whatever the number of requests
    concurrentRequests: ${SW_STORAGE_ES_CONCURRENT_REQUESTS:2} # the number of concurrent requests
    metadataQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_ES_QUERY_MAX_SIZE:5000}
    segmentQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_ES_QUERY_SEGMENT_SIZE:200}

 另外如果，想让ES能同时被本地和远程访问到，可以改一下ES的配置文件，IP改为如下：

network.host: 0.0.0.0

    我专门写了linux下的ES启动脚本（脚本放在skywalking的bin目录下，ES放在Skywalking的根目录下），由于ES不能以root用户启动，所以脚本里加了用户的自动创建：

#!/bin/bash 
check_user()
{
    #判断用户是否存在passwd中
    i=`cat /etc/passwd | cut -f1 -d':' | grep -w "$1" -c`
    if [ $i -le 0 ]; then
        echo "User $1 is not in the passwd"
        return 0
    else
    #显示用户存在
        echo "User $1 is in then use"
        return 1
    fi
}
 
uname=elsearch
check_user $uname
if [ $? -eq 0 ]
then
    #添加此用户
    sudo useradd $uname
    passwd $uname  --stdin "123456"
    echo "user $uname add!!!"
fi
Cur_Dir=$(cd "$(dirname "$0")"; pwd)
chown $uname:$uname -R $Cur_Dir/../elasticsearch
chmod -R 766 $Cur_Dir/../elasticsearch
chmod -R 777 $Cur_Dir/../elasticsearch/bin
su - $uname -c "nohup $Cur_Dir/../elasticsearch/bin/elasticsearch > $Cur_Dir/../elasticsearch/logs/output.log 2>&1 &"
echo "elasticsearch start success!"

   考虑到ES也是需要先启动，确保端口监听正常了，才能启动oapService，所以我改造了skywalking自带的启动脚本，加了端口监听判断： 

#!/usr/bin/env sh
check_port()
{
  grep_port=`netstat -tlpn | grep "\b$1\b"`
  echo "grep port is $grep_port"
  if [ -n "$grep_port" ]
  then
    echo "port $port is in use"
    return 1
  else
    echo "port is not established,please wait a moment......"
    return 0
  fi
}
 
PRG="$0"
PRGDIR=`dirname "$PRG"`
OAP_EXE=oapService.sh
WEBAPP_EXE=webappService.sh
elsearch_EXE=elasticsearchStart.sh
 
"$PRGDIR"/"$elsearch_EXE"
 
port=9200
echo "check $port"
for i in $(seq 1 20)
do
  check_port $port
  if [ $? -eq 0 ]
  then
    sleep 2s
  else
    break
  fi
done
 
"$PRGDIR"/"$OAP_EXE"
 
"$PRGDIR"/"$WEBAPP_EXE"

以上的准备，就是为Skywalking应用ES存储做好了准备，但是Elasticsearch本身也是存在写入瓶颈的，也就是说ES也会崩溃，一但崩溃，就可能oapService关闭，或是导致skywalking页面大盘空白。

       我们可以做些调优，skywalking写入ES的操作是使用了ES的批量写入接口。我们可以调整这些批量的维度。尽量降低ES索引的写入频率，如：

bulkActions: ${SW_STORAGE_ES_BULK_ACTIONS:4000} # Execute the bulk every 2000 requests
    bulkSize: ${SW_STORAGE_ES_BULK_SIZE:40} # flush the bulk every 20mb
    flushInterval: ${SW_STORAGE_ES_FLUSH_INTERVAL:30} # flush the bulk every 10 seconds whatever the number of requests
    concurrentRequests: ${SW_STORAGE_ES_CONCURRENT_REQUESTS:4} # the number of concurrent requests
    metadataQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_ES_QUERY_MAX_SIZE:8000}

调用的源码如下：

BulkProcessor bulkProcessor = BulkProcessor.builder(
        client,  
        new BulkProcessor.Listener() {
            @Override
            public void beforeBulk(long executionId,
                                   BulkRequest request) { ... } 

            @Override
            public void afterBulk(long executionId,
                                  BulkRequest request,
                                  BulkResponse response) { ... } 

            @Override
            public void afterBulk(long executionId,
                                  BulkRequest request,
                                  Throwable failure) { ... } 
        })
        .setBulkActions(10000) 
        .setBulkSize(new ByteSizeValue(5, ByteSizeUnit.MB)) 
        .setFlushInterval(TimeValue.timeValueSeconds(5)) 
        .setConcurrentRequests(1) 
        .setBackoffPolicy(
            BackoffPolicy.exponentialBackoff(TimeValue.timeValueMillis(100), 3)) 
        .build();

 

 

 参考博客：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api/5.5/java-docs-bulk-processor.html

调整bulkActions默认2000次请求批量写入一次改到4000次；

bulkSize批量刷新从20M一次到40M一次；

flushInterval每10秒刷新一次堆改为每30秒刷新；

concurrentRequests查询的最大数量由5000改为8000。这种配置调优确实生效了，

 

 

重启服务后两三天了都没有出现过ES写入阻塞的问题。不过这种设置只是暂时的，你只能期望流量不突发，或者应用不增加。一旦遇到突发流量和应用的增加，ES写入瓶颈还是会凸显出来。而且参数设置过大带来了一个新的问题，就是数据写入延时会比较大，一次服务交互发生的trace隔好久才能在skywalking页面上查询到。所以最终解决方案是优化ES的写入性能，具体优化可以参考别人的文章：https://www.easyice.cn/archives/207

       另外作为开源化的平台，扩展性也是其中的优势，本身ES就是分布式全文检索框架，可以部署成高可用的集群，另外Skyawalking也是分布式链路跟踪系统，分布式既然是它应用的特性，那么怎么去构建集群化的监控平台，就完全靠你自己的想象和发挥了。

另外附上Skywalking各模块完整的配置说明（为看不明白英文注释的人准备）：

 （1）Skywalking collector 配置
        OAP(Collector)链路数据归集器，主要用于数据落地，大部分都会选择 Elasticsearch 6，OAP配置文件为 /opt/apache-skywalking-apm-6.2.0/config/application.yml，配置单点的 OAP(Collector)配置如下：

cluster:
   # 单节点模式
   standalone:
   # zk用于管理collector集群协作.
   # zookeeper:
      # 多个zk连接地址用逗号分隔.
      # hostPort: localhost:2181
      # sessionTimeout: 100000
   # 分布式 kv 存储设施，类似于zk，但没有zk重型（除了etcd，consul、Nacos等都是类似功能）
   # etcd:
      # serviceName: ${SW_SERVICE_NAME:"SkyWalking_OAP_Cluster"}
      # 多个节点用逗号分隔, 如: 10.0.0.1:2379,10.0.0.2:2379,10.0.0.3:2379
      # hostPort: ${SW_CLUSTER_ETCD_HOST_PORT:localhost:2379}
core:
   default:
      # 混合角色：接收代理数据，1级聚合、2级聚合
      # 接收者：接收代理数据，1级聚合点
      # 聚合器：2级聚合点
      role: ${SW_CORE_ROLE:Mixed} # Mixed/Receiver/Aggregator
 
       # rest 服务地址和端口
      restHost: ${SW_CORE_REST_HOST:localhost}
      restPort: ${SW_CORE_REST_PORT:12800}
      restContextPath: ${SW_CORE_REST_CONTEXT_PATH:/}
 
      # gRPC 服务地址和端口
      gRPCHost: ${SW_CORE_GRPC_HOST:localhost}
      gRPCPort: ${SW_CORE_GRPC_PORT:11800}
 
      downsampling:
      - Hour
      - Day
      - Month
 
      # 设置度量数据的超时。超时过期后，度量数据将自动删除.
      # 单位分钟
      recordDataTTL: ${SW_CORE_RECORD_DATA_TTL:90}
 
      # 单位分钟
      minuteMetricsDataTTL: ${SW_CORE_MINUTE_METRIC_DATA_TTL:90}
 
      # 单位小时
      hourMetricsDataTTL: ${SW_CORE_HOUR_METRIC_DATA_TTL:36}
 
      # 单位天
      dayMetricsDataTTL: ${SW_CORE_DAY_METRIC_DATA_TTL:45}
 
      # 单位月
      monthMetricsDataTTL: ${SW_CORE_MONTH_METRIC_DATA_TTL:18}
 
storage:
 
   elasticsearch:
 
      # elasticsearch 的集群名称
      nameSpace: ${SW_NAMESPACE:"local-ES"}
 
      # elasticsearch 集群节点的地址及端口
      clusterNodes: ${SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES:192.168.2.10:9200}
 
      # elasticsearch 的用户名和密码
      user: ${SW_ES_USER:""}
      password: ${SW_ES_PASSWORD:""}
 
      # 设置 elasticsearch 索引分片数量
      indexShardsNumber: ${SW_STORAGE_ES_INDEX_SHARDS_NUMBER:2}
 
      # 设置 elasticsearch 索引副本数
      indexReplicasNumber: ${SW_STORAGE_ES_INDEX_REPLICAS_NUMBER:0}
 
      # 批量处理配置
      # 每2000个请求执行一次批量
      bulkActions: ${SW_STORAGE_ES_BULK_ACTIONS:2000}
 
      # 每 20mb 刷新一次内存块
      bulkSize: ${SW_STORAGE_ES_BULK_SIZE:20}
 
      # 无论请求的数量如何，每10秒刷新一次堆
      flushInterval: ${SW_STORAGE_ES_FLUSH_INTERVAL:10}
 
      # 并发请求的数量
      concurrentRequests: ${SW_STORAGE_ES_CONCURRENT_REQUESTS:2}
 
      # elasticsearch 查询的最大数量
      metadataQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_ES_QUERY_MAX_SIZE:5000}
 
      # elasticsearch 查询段最大数量
      segmentQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_ES_QUERY_SEGMENT_SIZE:200}

（2）Skywalking webApp 配置
       Skywalking 的 WebApp 主要是用来展示落地的数据，因此只需要配置 Web 的端口及获取数据的 OAP(Collector)的IP和端口，webApp 配置文件地址为  /opt/apache-skywalking-apm-6.2.0/webapp/webapp.yml 配置如下：

server:
  port: 9000
collector:
  path: /graphql
  ribbon:
    ReadTimeout: 10000
    # 指向所有后端collector 的 restHost:restPort 配置，多个使用, 分隔
    listOfServers: localhost:12800
 
security:
  user:
    # username
    admin:
      # password
      password: admin

（3）Skywalking Agent 配置
       Skywalking 的 Agent 主要用于收集和发送数据到 OAP(Collector)，因此需要进行配置 Skywalking OAP(Collector)的地址，Agent 的配置文件地址为  /opt/apache-skywalking-apm-6.2.0/agent/config/agent.config，配置如下：

# 设置Agent命名空间，它用来隔离追踪和监控数据，当两个应用使用不同的名称空间时，跨进程传播链会中断。
agent.namespace=${SW_AGENT_NAMESPACE:default-namespace}
 
# 设置服务名称，会在 Skywalking UI 上显示的名称
agent.service_name=${SW_AGENT_NAME:Your_ApplicationName}
 
# 每 3秒采集的样本跟踪比例，如果是负数则表示 100%采集
agent.sample_n_per_3_secs=${SW_AGENT_SAMPLE:-1}
 
# 启用 Debug ，如果为 true 则将把所有检测到的类文件保存在"/debug"文件夹中
# agent.is_open_debugging_class = ${SW_AGENT_OPEN_DEBUG:true}
 
# 后端的 collector 端口及地址
collector.backend_service=${SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES:192.168.2.215:11800}
 
# 日志级别
logging.level=${SW_LOGGING_LEVEL:DEBUG}