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使用docker-compose 一键部署你的分布式调用链跟踪框架skywalking

2021-02-24 22:16 1161 查看

一旦你的程序docker化之后，你会遇到各种问题，比如原来采用的本地记日志的方式就不再方便了，虽然你可以挂载到宿主机，但你使用 —scale 的话，会导致记录日志异常，所以最好的方式还是要做日志中心化，另一个问题，原来一个请求在一个进程中的痉挛失败，你可以在日志中巡查出调用堆栈，但是docker化之后，原来一个进程的东西会拆成几个微服务，这时候最好就要有一个分布式的调用链跟踪，类似于wcf中的svctraceview工具。

一：搭建skywalking

github地址:

https://github.com/apache/incubator-skywalking

从文档中大概看的出来，大体分三个部分：存储，收集器，探针，存储这里就选用推荐的elasticsearch。收集器准备和es部署在一起，探针就有各自语言的实现了，总之这里就有三个docker container： es，kibana，skywalking，如果不用容器编排工具的话就比较麻烦。

下面是本次搭建的一个目录结构：

elasticsearch.yml
es的配置文件，不过这里有一个坑，就是一定要将 network.publish_host： 0.0.0.0 ，否则skywalking会连不上 9300端口。

network.publish_host: 0.0.0.0transport.tcp.port: 9300network.host: 0.0.0.0

elasticsearch.dockerfile
在up的时候，将这个es文件copy到容器的config文件夹下。

    FROM elasticsearch:5.6.4    EXPOSE 9200 9300    COPY elasticsearch.yml /usr/share/elasticsearch/config/

application.yml
skywalking的配置文件，这里也有一个坑：连接es的地址中，配置的 clustername一定要修改成和es的clustername保持一致，否则会连不上，这里容器之间用link进行互联，所以es的ip改成elasticsearch就可以了，其他的ip改成0.0.0.0 。
skywalking.dockerfile
接下来就是 skywalking的下载安装，使用dockerfile流程化。

```
FROM centos:7
```
```
LABEL username="hxc@qq.com"
```
```
WORKDIR /app
```
```
RUN yum install -y wget && \
```
```
   yum install -y java-1.8.0-openjdk
```

ADD http://mirrors.hust.edu.cn/apache/incubator/skywalking/5.0.0-RC2/apache-skywalking-apm-incubating-5.0.0-RC2.tar.gz /app

RUN tar -xf apache-skywalking-apm-incubating-5.0.0-RC2.tar.gz && \

   mv apache-skywalking-apm-incubating skywalking

```
RUN ls /app
```

COPY application.yml /app/skywalking/config/application.yml

```
WORKDIR /app/skywalking/bin
```
```
USER root
```

RUN  echo "tail -f /dev/null" >> /app/skywalking/bin/startup.sh

CMD ["/bin/sh","-c","/app/skywalking/bin/startup.sh" ]

docker-compose.yml
最后就是将这三个容器进行编排，要注意的是，因为收集器会将数据放入到es中，所有一定要将es的data挂载到宿主机的大硬盘下，否则你的空间会不足的。

```
version: '3.1'
```
```
services:
```
```
 #elastic 镜像
```
```
 elasticsearch:
```
```
   build:
```
```
     context: .
```

     dockerfile: elasticsearch.dockerfile

```
   # ports:
```
```
   #   - "9200:9200"
```
```
   #   - "9300:9300"
```
```
   volumes:
```

      - "/data/es2:/usr/share/elasticsearch/data"

```
 #kibana 可视化查询，暴露 5601
```
```
 kibana:
```
```
   image: kibana
```
```
   links:
```
```
     - elasticsearch
```
```
   ports:
```
```
     - 5601:5601
```
```
   depends_on:
```
```
     - "elasticsearch"
```
```
 #skywalking
```
```
 skywalking:
```
```
   build:
```
```
     context: .
```

     dockerfile: skywalking.dockerfile

```
   ports:
```
```
     - "10800:10800"
```
```
     - "11800:11800"
```
```
     - "12800:12800"
```
```
     - "8080:8080"
```
```
   links:
```
```
     - elasticsearch
```
```
   depends_on:
```
```
     - "elasticsearch"
```

二：一键部署

  要部署在docker中，你还得需要安装docker-ce 和 docker-compose，大家可以参照官方安装一下。

Docker-ce 的安装

```
sudo yum remove docker \
```
```
docker-client \
```
```
docker-client-latest \
```
```
docker-common \
```
```
docker-latest \
```
```
docker-latest-logrotate \
```
```
docker-logrotate \
```
```
docker-selinux \
```
```
docker-engine-selinux \
```
```
docker-engine
```
```
sudo yum install -y yum-utils \
```
```
device-mapper-persistent-data \
```
```
lvm2
```
```
sudo yum-config-manager \
```
```
--add-repo \
```

https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo

```
sudo yum install docker-ce
```

然后启动一下docker 服务，可以看到版本是18.06.1

[root@localhost ~]# service docker startRedirecting to /bin/systemctl start  docker.service[root@localhost ~]# docker -vDocker version 18.06.1-ce, build e68fc7a

docker-compose的安装

sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.22.0/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose

sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

最后在centos上执行 docker-compopse up —build 就可以了，如果不想terminal上运行，可以加 -d 使用后台执行。这样 es，kibana，skywalking都启动成功了，你也可以通过docker-compose ps 看一下是否都起来了，netstat 看一下宿主机开放了哪些端口。

[root@localhost docker]# docker psCONTAINER ID        IMAGE                  COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                                                                                                  NAMES9aa90401ca16        kibana                 "/docker-entrypoint.…"   2 minutes ago       Up 2 minutes        0.0.0.0:5601->5601/tcp                                                                                 docker_kibana_1c551248e32af        docker_skywalking      "/bin/sh -c /app/sky…"   2 minutes ago       Up 2 minutes        0.0.0.0:8080->8080/tcp, 0.0.0.0:10800->10800/tcp, 0.0.0.0:11800->11800/tcp, 0.0.0.0:12800->12800/tcp   docker_skywalking_1765d38469ff1        docker_elasticsearch   "/docker-entrypoint.…"   2 minutes ago       Up 2 minutes        9200/tcp, 9300/tcp                                                                                     docker_elasticsearch_1[root@localhost docker]# netstat -tlnpActive Internet connections (only servers)Proto Recv-Q Send-Q Local Address           Foreign Address         State       PID/Program name    tcp        0      0 192.168.122.1:53        0.0.0.0:*               LISTEN      2013/dnsmasq        tcp        0      0 0.0.0.0:22              0.0.0.0:*               LISTEN      1141/sshd           tcp        0      0 127.0.0.1:631           0.0.0.0:*               LISTEN      1139/cupsd          tcp        0      0 127.0.0.1:25            0.0.0.0:*               LISTEN      1622/master         tcp6       0      0 :::8080                 :::*                    LISTEN      38262/docker-proxy  tcp6       0      0 :::10800                :::*                    LISTEN      38248/docker-proxy  tcp6       0      0 :::22                   :::*                    LISTEN      1141/sshd           tcp6       0      0 ::1:631                 :::*                    LISTEN      1139/cupsd          tcp6       0      0 :::11800                :::*                    LISTEN      38234/docker-proxy  tcp6       0      0 ::1:25                  :::*                    LISTEN      1622/master         tcp6       0      0 :::12800                :::*                    LISTEN      38222/docker-proxy  tcp6       0      0 :::5601                 :::*                    LISTEN      38274/docker-proxy  [root@localhost docker]#

然后就可以看一些8080端口的可视化UI，默认用户名密码admin，admin，一个比较耐看的UI就出来了。

三： net下的探针

　　从nuget上拉取一个SkyWalking.AspNetCore探针进行代码埋点，github地址：https://github.com/OpenSkywalking/skywalking-netcore

在startup类中进行注入，在页面请求中进行一次cnblogs.com的请求操作，然后仔细观察一下调用链跟踪是一个什么样子？

```
using System;
```
```
using System.Collections.Generic;
```
```
using System.Linq;
```
```
using System.Threading.Tasks;
```
```
using Microsoft.AspNetCore.Builder;
```
```
using Microsoft.AspNetCore.Hosting;
```
```
using Microsoft.AspNetCore.Http;
```

using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;

```
using SkyWalking.Extensions;
```
```
using SkyWalking.AspNetCore;
```
```
using System.Net;
```
```
namespace WebApplication1
```
```
{
```
```
   public class Startup
```
```
   {
```

       // This method gets called by the runtime. Use this method to add services to the container.

       // For more information on how to configure your application, visit https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkID=398940

       public void ConfigureServices(IServiceCollection services)

```
       {
```

           services.AddSkyWalking(option =>

```
           {
```

               // Application code is showed in sky-walking-ui

               option.ApplicationCode = "10001 测试站点";

               //Collector agent_gRPC/grpc service addresses.

               option.DirectServers = "192.168.23.183:11800";

```
         });
```
```
      }
```

       // This method gets called by the runtime. Use this method to configure the HTTP request pipeline.

       public void Configure(IApplicationBuilder app, IHostingEnvironment env)

```
       {
```

           if (env.IsDevelopment())

```
           {
```

               app.UseDeveloperExceptionPage();

```
          }
```

           app.Run(async (context) =>

```
           {
```

               WebClient client = new WebClient();

               var str = client.DownloadString("http://cnblogs.com");

               await context.Response.WriteAsync(str);

```
         });
```
```
      }
```
```
   }
```
```
}
```

可以看到这张图还是蛮漂亮的哈，也方便我们快速的跟踪代码，发现问题，找出问题，还有更多的功能期待你的挖掘啦。好了，本篇就说到这里，希望对你有帮助。

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