深入理解SkyWalking的内部原理:数据聚合、存储与查询

算法架构师 2019-03-21 ⋅ 11 阅读

SkyWalking是一个开源的应用性能监控系统,它可以帮助开发人员和运维团队更好地监控和调优分布式系统。在使用SkyWalking时,了解其内部原理对于深入理解和充分利用系统的功能非常重要。本文将介绍SkyWalking的数据聚合、存储与查询的内部原理,帮助读者更好地了解其工作机制。

数据聚合

SkyWalking通过在应用程序中插入Agent来收集关于分布式系统的信息。Agent可以收集和注入请求的上下文信息以进行跟踪,并将跟踪数据上报给SkyWalking Collector。在Collector中,跟踪数据会进行聚合,以减少存储和传输的数据量。

数据聚合分为两个步骤:局部聚合和全局聚合。

局部聚合

局部聚合发生在每个Agent中。当Agent收集到跟踪数据时,它会对数据进行聚合,以减少跟踪数据的数量,并减轻Collector的负担。

局部聚合的原理是将跟踪数据划分为不同的分段,并计算每个分段的概要统计信息,如延迟、错误率和请求量等。这些统计信息会被发送给Collector,而原始的跟踪数据则会被丢弃或保留一段时间后被删除。

全局聚合

全局聚合发生在Collector中。当Collector收到来自不同Agent的局部聚合数据时,它会将这些数据进行再次聚合,并计算全局统计信息。全局统计信息包括整个分布式系统的平均延迟、错误率和请求量等。这些统计信息可以帮助用户更好地了解系统的整体性能和健康状况。

数据存储

SkyWalking使用Elasticsearch作为后端存储来存储跟踪数据和聚合数据。Elasticsearch是一个分布式的、基于Lucene的搜索引擎,它提供了快速的读写能力和强大的数据查询功能,非常适合存储和查询大量的跟踪数据。

在SkyWalking中,每个跟踪数据都会被存储为一个文档,并包含有关请求的上下文信息和跟踪的详细数据。文档会根据一定规则进行分片和分布,以实现数据的高可用性和可扩展性。

为了提高查询性能,SkyWalking使用索引来加速数据的检索。每个字段都会被索引,并且可以根据需求创建不同类型的索引,如精确索引、模糊索引和全文索引等。

数据查询

SkyWalking提供了一个Web界面和API来进行数据查询。用户可以通过Web界面直观地查看系统的性能指标和各个服务的调用情况。API接口可以让用户根据自己的需求编写自定义的查询程序,从而更灵活地获取和分析数据。

在查询过程中,SkyWalking会将查询请求转发给Elasticsearch,并使用Elasticsearch的查询语法来过滤和聚合数据。Elasticsearch具有强大的查询能力,可以支持复杂的查询操作,如范围查询、聚合查询和全文搜索等。

当查询完成后,SkyWalking会将结果返回给用户,并提供一些可视化工具来展示查询结果。用户可以通过自定义图表和仪表板来定制自己的监控视图,以满足不同的需求。

结语

通过深入理解SkyWalking的数据聚合、存储与查询的内部原理,我们可以更好地利用和调优这个强大的应用性能监控系统。掌握这些原理可以帮助我们更好地了解系统的工作机制,并根据实际需求进行适当的配置和调整,以实现更高效和可靠的系统监控。希望本文能为读者对SkyWalking的理解提供帮助。


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