SkyWalking 核心概念与智能探针工作原理深度揭秘（下）

#作者：任少近

接上篇：《SkyWalking 核心概念与智能探针工作原理深度揭秘（上）》
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Skywalking探针原理-探针实现方式

常见探针实现方式

• SDK
  通过SDK API在业务代码进行手动插码。缺点是侵入性强

• 自动注入
  通过编程语言本身提供的一些特性，在编译阶段或者是启动阶段自动注入探针埋点逻辑。对业务代 码无侵入性。根据语言特性不同，具体实现方式也不同。

  • • JAVA：Java Instrumentation，它是 JDK1.5 引入，是一种可以动态修改 Java 字节码的技术。 • PHP：通过PHP Extension扩展模块来加载探针，拦截方法调入和调出拦截。
  • • GO：通过gohook 机制进行机器码修改，实现方法调入和调出拦截
    探针原理-Java Agent实现原理
    Java Agent 直译为 Java 代理，中文圈也流行另外一个称呼 Java 探针 Probe 技术。它在JDK1.5

引入，是一种可以动态修改 Java 字节码的技术。Java 类编译后形成字节码被 JVM 执行，在 JVM 在 执行这些字节码之前获取这些字节码的信息，并且通过字节码转换器ClassFileTransformer 对这些字 节码进行修改，以此来完成一些额外的功能。

Java Agent 是一个不能独立运行 jar 包，它通过依附于目标程序的 JVM 进程，进行工作。启动 时需要在目标程序的启动参数中添加 -javaagent参数，Java Agent 内部通过注册 ClassFileTransformer ，这个转化器在Java 程序 Main方法前加了一层拦截器。在类加载之前，完成 对字节码修改。

//Java Agent 和目标进程一起启动模式 java -javaagent:myagent.jar -jar xxx.jar

探针原理-指标数据采集

指标分类

• 原始指标
  如JVM相关指标，由探针端采集上报
• 聚合指标
  如服务性能指标平均响应时间、请求量等，由OAP后端聚合分析形成
  采集原理
• JMX：所谓JMX，是Java Management Extensions(Java管理扩展)的缩写，是一个为应用程序植入管理功能的框架，通过他我们可以监控应用程序的运行状态和相关统计信息。skywalking的JVM 指标采集实现是在core模块，通过JVM暴露的Mbean进行指标获取，定时上报给OAP后端
• 基于链路数据聚合分析：在OAP端通过一定的时间窗口，统计分析链路特征进而形成指标，如tps、 平均响应时间、请求量等

探针原理-链路数据采集

skywalking的链路数据采集是由一个个不同的插件来实现的。插件中定义了需要拦截的类、方法 以及span生成逻辑。包括span的创建，属性填充、context传播、事件记录以及span结束。

这些插件的表现形式为一个个jar包，在探针启动时进行加载，并根据内部定义的埋点逻辑对目标 类进行注入。

探针原理-数据上报

探针原理-高可用

• 传统方式
  探针端支持配置(collector.backend_service)多个OAP实例地址，以，分割。创建grpc链接时会随机链接某一个OAP后端进行上报；定期每30秒检测一次，如果异常，则再随机重连。
• k8s高可用
  • SVC
    通过k8s service负载代理OAP后端集群实现高可用，探针端只需要配置SVC地址。
  • NodePort
    Pod单独暴露node port，则探针端需要配置多个node地址，高可用与传统方式实现一致。