1.需求
公司项目采用微服务的架构，服务很多，人工监控是不可能的，项目的访问量很大，想通过日志查找某个方法中性能的问题也是非常困难的。但是系统的性能问题是不能忽视的。系统性能检测的问题如鲠在喉，经过长时间的查找资料，功夫不负有心人，终于发现几个比较好的开源的APM（Application Performance Management）检测工具。
2.常见apm参考对比及工具选型
SkyWalking：中国人吴晟（华为）开源的一款分布式追踪，分析，告警的工具，现在是Apache旗下开源项目，对云原生支持，目前增长势头强劲，社区活跃，中文文档没有语言障碍。
Zipkin：Twitter公司开源的一个分布式追踪工具，被Spring Cloud Sleuth集成，使用广泛而稳定，需要在应用程序中埋点，对代码侵入性强
Pinpoint：一个韩国团队开源的产品，探针收集的数据粒度非常细，但性能损耗大，因其出现的时间较长，完成度很高。
Cat：美团大众点评开源的一款分布式链路追踪工具。需要在应用程序中埋点，对代码侵入性强。
项目不想侵入其他的代码，工具尽量损耗性能低，工具的社区活越，文档完善也是考虑的必要条件，经过以下表格部分参数对比，相对来说，SkyWalking更占优，因此团队采用SkyWalking作为APM工具。
3.工具简介
官方有两句话介绍SkyWalking：
SkyWalking是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 整体架构
整个架构，分成上、下、左、右四部分：
考虑到让描述更简单，我们舍弃掉 Metric 指标相关，而着重在 Tracing 链路相关功能。
上部分 Agent ：负责从应用中，收集链路信息，发送给 SkyWalking OAP 服务器。目前支持 SkyWalking、Zikpin、Jaeger 等提供的 Tracing 数据信息。而我们目前采用的是，SkyWalking Agent 收集 SkyWalking Tracing 数据，传递给服务器。
下部分 SkyWalking OAP ：负责接收 Agent 发送的 Tracing 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。
右部分 Storage ：Tracing 数据存储。目前支持 ES、MySQL、Sharding Sphere、TiDB、H2 多种存储器。而我们目前采用的是 ES ，主要考虑是 SkyWalking 开发团队自己的生产环境采用 ES 为主。
左部分 SkyWalking UI ：负责提供控台，查看链路等等。
4.搭建步骤单机版
因为对工具可用性要求不高，工具挂掉不会影响系统，所以采用单机版。
第一步，搭建一个 Elasticsearch 服务。
第二步，下载 SkyWalking 软件包。
第三步，搭建一个 SkyWalking OAP 服务。
第四步，搭建一个 SkyWalking UI 服务。
第五步，启动系统服务，并配置 SkyWalking Agent。
4.1 Elasticsearch 搭建
4.1.1.下载elasticsearch-7.2.0，下载地址：
https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch
4.1.2.上传下载的压缩包到linux服务器，解压文件
tar -zxvf
elasticsearch-7.2.0-linux-x86_64.tar.gz //解压压缩包
cd elasticsearch-7.2.0 //进入目录
mkdir data //创建data文件夹，保存数据
4.1.3.修改Elasticsearch配置：config/elasticsearch.yml
cluster.name: apm-application
node.name: node-1
path.data: /app/elasticsearch/elasticsearch-7.2.0/data
path.logs: /app/elasticsearch/elasticsearch-7.2.0/logs
# ES监听的ip地址
network.host: 0.0.0.0
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]
# 需要开启跨域才能给elasticsearch-head，kibana等连接
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
http.cors.allow-headers: Authorization,X-Requested-With,Content-Length,Content-Type
4.1.4.尝试启动Elasticsearch。
./bin/elasticsearch -d
4.1.5.启动失败报错：通过日志可以发现,es不允许linux通过root用户启动,原因是出于系统安全考虑设置的条件。由于Elasticsearch可以接收用户输入的脚本并且执行，为了系统安全考虑，直接使用root权限会带来很大风险,所以我们创建一个elsearch用户
Caused by: java.lang.RuntimeException: can not run elasticsearch as root
at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.initializeNatives(Bootstrap.java:106) ~[elasticsearch-7.2.0.jar:7.2.0]
at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.setup(Bootstrap.java:195) ~[elasticsearch-7.2.0.jar:7.2.0]
at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.init(Bootstrap.java:342) ~[elasticsearch-7.2.0.jar:7.2.0]
at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.init(Elasticsearch.java:132) ~[elasticsearch-7.2.0.jar:7.2.0]
... 6 more
4.1.6.创建Elasticsearch启动用户，并设置权限等
groupadd elsearch
useradd elsearch -g elsearch -p elasticsearch
chown -R elsearch:elsearch elasticsearch-7.2.0
4.1.7.使用elsearch用户，再次尝试启动
cd elasticsearch-7.2.0
su elsearch
./bin/elasticsearch -d
4.1.8.启动失败，有两个错误，是因为有两个参数的值太小
ERROR: [2] bootstrap checks failed
[1]: max file descriptors [4096] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65536]
[2]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]
问题解决办法
# 第一个问题：修改/etc/security/limits.conf文件，添加或修改如下行
hard nofile 65536
soft nofile 65536
# 第二个问题：修改 /etc/sysctl.conf 文件,添加如下行
vm.max_map_count=262144
4.1.9.使用elsearch用户，再次尝试启动（Elasticsearch默认内存是1G，因为我的服务器内存是足够的，没有修改配置）
# 修改内存大小 config/jvm.options
-Xms200m
-Xmx200m
10.查看是否启动成功：访问ip:9200,出现以下信息即为启动成功
{
"name" : "node-1",
"cluster_name" : "apm-application",
"cluster_uuid" : "*******************",
"version" : {
"number" : "7.2.0",
"build_flavor" : "default",
"build_type" : "tar",
"build_hash" : "615e27c",
"build_date" : "2019-06-20T15:54:18.811730Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "8.0.0",
"minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
"minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}
4.2 下载 SkyWalking 软件包
4.2.1.下载SkyWalking官方包，下载地址：
http://skywalking.apache.org/downloads/ ，我们下载操作系统对应的发布版。这里，我们选择
apache-skywalking-apm-es7-8.0.0.tar.gz版本想使用 Elasticsearch 7.X 版本作为存储。
4.2.2.上传下载的压缩包到linux服务器，解压文件
tar -zxvf apache-skywalking-apm-es7-8.0.0.tar.gz
cd apache-skywalking-apm-es7-8.0.0
4.3 SkyWalking OAP 搭建
4.3.1.修改 OAP 配置文件 config/application.yml
vim config/application.yml
# 配置文件中默认选择的是H2数据源，切换成elasticsearch7，把elasticsearch7配置成自己安装的信息
# 重点修改 storage 配置项，通过 storage.selector 配置项来设置具体使用的存储器。
# storage.elasticsearch 配置项，设置使用 Elasticsearch6.X 版本作为存储器。
# 可以主要修改nameSpace、clusterNodes两个配置即可，设置使用的Elasticsearch的集群和命名空间。
# storage.elasticsearch7配置项，设置使用Elasticsearch7.X 版本作为存储器。
storage:
selector: ${SW_STORAGE:elasticsearch7}
4.3.2.启动OAP
$ bin/oapService.sh
SkyWalking OAP started successfully!
4.4 SkyWalking UI 搭建
4.4.1.由于SkyWalking UI的默认地址是8080，与很多中间件有冲突，可以修改一下
# 修改webapp/webapp.yml
server:
port: 18080
4.4.2.启动 SkyWalking UI 服务
$ bin/webappService.sh
SkyWalking Web Application started successfully!
4.5 SkyWalking Agent(Agent是运行在需要收集的服务器上
4.5.1.修改探针默认配置 agent/config/agent.config
collector.backend_service=${SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES:192.168.0.4:11800}
agent.sample_n_per_3_secs=${SW_AGENT_SAMPLE:1}
采样率修改agent.sample_n_per_3_secs配置说明：
在访问量较少时，链路全量收集不会对系统带来太大负担，能够完整的观测到系统的运行状况。但是在访问量较大时，全量的链路收集，对链路收集的客户端（agent探针）、服务端（SkyWalking OAP）、存储器（例如说 Elastcsearch）都会带来较大的性能开销，甚至会影响应用的正常运行。在访问量级较大的情况下，往往会选择抽样采样，只收集部分链路信息。SkyWalking Agent 在 agent/config/agent.config 配置文件中，定义了 agent.sample_n_per_3_secs 配置项，设置每 3 秒可收集的链路数据的数量。
4.5.2.放置探针：我们需要将 agent目录，拷贝到 Java 应用所在的服务器上。这样，Java 应用才可以配置使用该 SkyWalking Agent。通过设置启动参数的方式检测系统，没有代码侵入。
# 在服务的启动命令中添加参数javaagent、
Dskywalking.agent.service_name
nohup java -javaagent:agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=a -jar a.jar > a.log 2>&1 &
参考链接：
http://go.fire80.com/Detail/article/id/83.html
https://skywalking.apache.org/
https://www.iocoder.cn/SkyWalking/install-7/
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我是辣个男人，一个运维人。