k8s部署skywalking(helm)

官方文档

  • 官方文档说明:Backend setup | Apache SkyWalking
  • 官方helm源码:apache/skywalking-helm
  • 官方下载(包括agent、apm):Downloads | Apache SkyWalking

部署

根据官方helm提示,选择你自己部署的方式,是放到私有仓库还是采用官方镜像仓库

在这里插入图片描述

服务端部署

helm配置文件

这里我们有现成的es,所以设置为false,不在部署新的es;

oap:
  image:
    repository: skywalking.docker.scarf.sh/apache/skywalking-oap-server
    tag: 9.7.0  # Must be set explicitly
    pullPolicy: Always
  storageType: elasticsearch
  env:
    SW_CORE_RECORD_DATA_TTL: "7" # 设置记录数据的保留时间
    SW_CORE_METRICS_DATA_TTL: "7" # 经过聚合处理的指标数据的保留时间
  # 官方健康监测默认值是10s,太短了,会认为一直失败,导致重启
  startupProbe:
    tcpSocket:
      port: 12800
    failureThreshold: 9
    periodSeconds: 30
  resources:
    limits:
      cpu: 8
      memory: 8Gi
    requests:
      cpu: 8
      memory: 4Gi
ui:
  image:
    repository: skywalking.docker.scarf.sh/apache/skywalking-ui
    tag: 9.7.0  # Must be set explicitly
    pullPolicy: Always
  ingress:
    enabled: true
    path: /
    hosts:
      - sky.example.com
elasticsearch:
  enabled: false
  config:               # For users of an existing elasticsearch cluster,takes effect when `elasticsearch.enabled` is false
    host: es.xx.xxx.com
    port:
      http: 80
    user: "xxx"         # [optional]
    password: "xxx"     # [optional]

如果没有现成的es,需要部署新的,配置文件如下:

oap:
image:
 repository: skywalking.docker.scarf.sh/apache/skywalking-oap-server
 tag: 9.7.0  # Must be set explicitly
 pullPolicy: Always
storageType: elasticsearch
env:
 SW_CORE_RECORD_DATA_TTL: "7" # 设置记录数据的保留时间
 SW_CORE_METRICS_DATA_TTL: "7" # 经过聚合处理的指标数据的保留时间
# 官方健康监测默认值是10s,太短了,会认为一直失败,导致重启
startupProbe:
 tcpSocket:
   port: 12800
 failureThreshold: 9
 periodSeconds: 30
resources:
 limits:
   cpu: 8
   memory: 8Gi
 requests:
   cpu: 8
   memory: 4Gi
ui:
image:
 repository: skywalking.docker.scarf.sh/apache/skywalking-ui
 tag: 9.7.0  # Must be set explicitly
 pullPolicy: Always
ingress:
 enabled: true
 path: /
 hosts:
      - sky.example.com
elasticsearch:
  enabled: true
  replicas: 1
  minimumMasterNodes: 1
  nodeGroup: "single-node"
  persistence: 
    enabled: true
  initResources:
    requests:
      memory: 2Gi
  clusterHealthCheckParams: "wait_for_status=yellow&timeout=1s"
  volumeClaimTemplate:
    accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
    storageClassName: pvc-es
    resources:
      requests:
        storage: 512Gi

注意调整这两个参数,SW_CORE_RECORD_DATA_TTL和SW_CORE_METRICS_DATA_TTL。官方默认的是时间分别为3和7

开始部署

这里建议采用私有仓库部署,一方面是网络开销小,另一方面公有仓库存在一些问题(下面回答),这里只做demo演示,先暂时采用公有仓库部署

# helm chat 的版本
export SKYWALKING_RELEASE_VERSION=4.5.0
# helm 的 release name
export SKYWALKING_RELEASE_NAME=skywalking
# k8s 的命名空间
export SKYWALKING_RELEASE_NAMESPACE=tools

# 部署
helm install "${SKYWALKING_RELEASE_NAME}" \
  oci://registry-1.docker.io/apache/skywalking-helm \
  --version "${SKYWALKING_RELEASE_VERSION}" \
  -n "${SKYWALKING_RELEASE_NAMESPACE}" -f ./values.yaml

这个时候,你会在k8s后台看到2个服务,一个是oap的,一个是ui的

Java项目集成

因为Java项目集成skywalking是通过agent集成的,所以需要从官网上下载agent包,对于部署方式,也存在下面几种种方式:

  • agent打入dockerfile镜像;
  • k8s sidecar方式,需要申请共享磁盘;
  • 当然,还有一种是本地开发环境连接线上服务端的场景。

在这里我们说一下第一种方式和本地调试。

Dockerfile

准备内容:

  • 从官方网站下载agent包到本地
  • 可执行的Java web项目
FROM  openjdk:8-jdk # 你们项目自身的环境,比如openjdk-8
LABEL maintainer="xx.xx@xxx.com"
COPY skywalking-agent-9.2.0 /opt/skywalking-agent-9.2.0

# 时区问题
RUN ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
RUN echo "Asia/shanghai" > /etc/timezone

VOLUME /tmp
ADD spring-web-demo-1.0.0.jar app.jar
RUN sh -c 'touch /app.jar'
RUN ls -l
RUN ls -l /opt
RUN ls -l /opt/skywalking-agent-9.2.0/

ENTRYPOINT ["sh", "-c", "java -javaagent:/opt/skywalking-agent-9.2.0/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=sky-demo -Dskywalking.collector.backend_service=skywalking-skywalking-helm-oap.tools:11800 -Djava.security.egd=file:/dev/./urandom -jar /app.jar"]

参数解释:

-javaagent:/opt/skywalking-agent-9.2.0/skywalking-agent.jar:agent jar包

-Dskywalking.agent.service_name=sky-demo:skywalking中显示的服务名称

-Dskywalking.collector.backend_service=skywalking-skywalking-helm-oap.tools:11800:skywalking 服务端收集的端口

上述参数也可以通过k8s环境变量的方式实现,如下:

containers:  
- name: <example-name>
  image: <image>
  ports:
  - containerPort: <port>
  env:
  - name: VA_OPTS
    value: "-Dfile.encoding=utf-8 -Duser.timezone=UTC"
  - name: JAVA_TOOL_OPTIONS
    value: "-javaagent:/skywalking/agent/skywalking-agent.jar"
  - name: SW_AGENT_NAMESPACE
    value: "dev"
  - name: SW_AGENT_NAME
    value: "dev::example-name"
  - name: SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES
    value: "skywalking-skywalking-helm-oap.skywalking.svc.cluster.local:11800"
k8s yaml文件
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: sky-demo
  namespace: tools
  labels:
    app: sky-demo
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: sky-demo
  template:
    metadata:
      labels:
        app: sky-demo
    spec:
      containers:
      - name: sky-demo
        image: xxx/sky-demo:v1.5
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        ports:
        - containerPort: 9020
 
        resources:
          requests:
            memory: "512Mi"
            cpu: "200m"
          limits:
            memory: "4Gi"
            cpu: "2000m"

部署成功,即可在skywalking页面显示,下面来说另一种方式

本地调试

idea启动

以端口号为9020的商品服务为例,添加以下JVM启动参数

# skywalking客户端路径
-javaagent:E:\skywalking\skywalking-agent\skywalking-agent.jar
# 服务名称
-Dskywalking.agent.service_name=sky-demo
-Dskywalking.collector.backend_service=skywalking-skywalking-helm-oap.tools:11800

如图所示:

在这里插入图片描述

最终效果

在这里插入图片描述

该页面中包含四个标签页:Service、Topology、Trace、Log。

  • Service:微服务列表。类比eureka服务端的服务列表。在该列表中,发现其表格中包含了以下几列

    • Service Groups:服务分组。

      当我们启动服务时,在JVM启动参数中为其添加了skywalking的服务名称-Dskywalking.agent.service_name=sky-demo,如果需要为该服务指定分组,则需要以 分组名::服务名 配置服务名称。

      例如我们需要将商品服务的分组设置为test,则将该参数修改为-Dskywalking.agent.service_name=test::sky-demo。

    • Service Names:服务名称。

    • Load(calls/min):平均每分钟调用次数。

    • Success Rate(%):调用成功率。

    • Latency(ms):延迟。

    • apdex:应用性能指数。

  • Topology:服务拓扑图。

  • Trace:服务调用链路。

  • Log:服务调用日志。

查看服务实例

在这里插入图片描述

修改实例名称

由于skywalking生成的实例名称有默认规则,我们可以对其进行修改,以增加各个服务实例的辨识度。

在项目的JVM启动参数中添加配置:-Dskywalking.agent.instance_name=实例名称,且可以发现实例名称支持中文

踩坑点

本地调试连接不上skywalking 服务端,就是服务怎么都注册不上去!

  • 检查 skywalking-skywalking-helm-oap.skywalking.svc.cluster.local:11800 host和port是否正确

  • 检查k8s的ingress是否支持grpc,并且需要在ingress和ingress controller开启grpc。

如果开启了还是注册不上去,查看日志报错信息,在java客户端,找到agent的包,里面有个logs文件夹,进去查看具体报错详情。

运行一段时间后,发现服务端起不起来

报错信息为:

table: xxx does not exist. OAP is running in 'no-init' mode, waiting...

如果采用公有的helm部署,大概率会出现这种问题

这个是由于Skywalking的TTL失效bug引起,这种情况是es做了日志保存时间策略,导致数据删除,有两种解决方案:

  • 在es中删除skywalking相应的index和template,然后重启oap服务;

  • helm镜像仓库中添加以下内容:

    ui-deployment.yaml文件下添加:

    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    .
    .
    {{- end }}
          initContainers:
       {{- include "skywalking.containers.wait-for-storage" . | nindent 6 }}
       {{- include "skywalking.containers.oap-init-job" . | nindent 6 }}
    

    _helpers.tpl添加:

    # Template for oap init job container 
    {{- define "skywalking.containers.oap-init-job" -}}
    - name: oap-init-job
      image: {{ .Values.oap.image.repository }}:{{ required "oap.image.tag is required" .Values.oap.image.tag }}
      imagePullPolicy: {{ .Values.oap.image.pullPolicy }}
      env:
      - name: JAVA_OPTS
        value: "{{ .Values.oap.javaOpts }} -Dmode=init"
        {{- include "skywalking.oap.envs.storage" . | nindent 2 }}
        {{- range $key, $value :=  .Values.oap.env }}
      - name: {{ $key }}
        value: {{ $value | quote }}
        {{- end }}
    {{- end -}}
    

    官方issue:table: alarm_record does not exist. OAP is running in ‘no-init’ mode, waiting… retry 3s later. · Issue #4938 · apache/skywalking (github.com)

k8s服务端启动过程中,每次日志信息还没加载完,就重启,并且日志没有任何报错信息

解决方案:

startupProbe.periodSeconds尽量调大一点

oap:
  image:
    repository: skywalking.docker.scarf.sh/apache/skywalking-oap-server
    tag: 9.7.0  # Must be set explicitly
    pullPolicy: Always
  storageType: elasticsearch
  env:
    SW_CORE_RECORD_DATA_TTL: "7" # 设置记录数据的保留时间
    SW_CORE_METRICS_DATA_TTL: "7" # 经过聚合处理的指标数据的保留时间
  # 官方健康监测默认值是10s,太短了,会认为一直失败,导致重启
  startupProbe:
    tcpSocket:
      port: 12800
    failureThreshold: 9
    periodSeconds: 30

拓展

sidecar方式

主要讲解在Kubernetes Pod initContainer 中执行Shell指令,将agent复制到共享磁盘里面,并且将 apm-trace-ignore-plugin.jar 插件拷贝至 plugins 文件夹,并配置需要忽略的路径。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  namespace: dmp-ns1
  name: daoshop-user-center
  labels:
    app: daoshop-user-center
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: daoshop-user-center
  template:
    metadata:
      labels:
        app: daoshop-user-center
    spec:
      # refs: https://kubernetes.io/docs/tasks/configure-pod-container/configure-pod-initialization/
      initContainers:
        - name: dx-monitor-agent-sidecar
          image: registry.dx.io/daocloud-dmp/dx-monitor-agent-sidecar:release-2.3.0-0b0cbd1
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          # 将trace-ignore插件拷贝至`plugins`目录下。
          # 添加相关配置,这里将忽略追踪 `/api/sail/**` 为前缀的URL。
          command: 
            - "sh"
            - "-c"
            - > 
              mv /sidecar/skywalking/agent/optional-plugins/apm-trace-ignore-plugin-6.5.0-SNAPSHOT.jar /sidecar/skywalking/agent/plugins; 
              echo 'trace.ignore_path=${TRACE_IGNORE_PATH:/eureka/**,/api/sail/**}' >> /sidecar/skywalking/agent/config/apm-trace-ignore-plugin.config; 
              cp -r /sidecar /target; 
          volumeMounts:
            - name: sidecar
              mountPath: /target
      containers:
        - image: {{ daoshop-user-center.image }}
          name: daoshop-user-center
          resources:
            requests:
              memory: "2048Mi"
              cpu: "500m"
            limits:
              memory: "2048Mi"
              cpu: "500m"
          ports:
            - containerPort: 18081
          env:
            - name: JAVA_OPTS
              value: "-javaagent:/sidecar/sidecar/skywalking/agent/skywalking-agent.jar" 
            - name: SW_AGENT_NAME
              value: apm-demo
            - name: SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES  
              value: dx-skywalking-oap-ng.dx-pilot.svc:11800
          volumeMounts:
            - name: sidecar
              mountPath: /sidecar
      volumes:
        - name: sidecar  #共享agent文件夹
          emptyDir: {}
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: daoshop-user-center
spec:
  type: NodePort
  ports:
    - port: 18081
  selector:
    app: daoshop-user-center

参考链接

skywalking_理想万岁万万岁的博客-CSDN博客

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/596755.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

PyTorch深度学习框架:从入门到实战

前言 学习 PyTorch 深度学习框架之前先学会深度学习和卷积神经网络 CNN &#xff0c;这样学习起来会更香嗷。 Windows系统下PyTorch的环境配置 Anaconda是什么&#xff1a; Anaconda是一个开源的Python发行版本&#xff0c;专注于数据分析领域。它包含了conda、Python等190多…

解决python/pycharm中import导入模块时报红却能运行的问题

一、问题 导入时报红&#xff0c;如下 二、解决 右键单击项目&#xff0c;将项目Mark Directory as→Sources Root 三、效果 报红消失 学习导航&#xff1a;http://www.xqnav.top

Docker网络基础

简介 Docker 本身的技术依赖于近年来 Linux 内核虚拟化技术的发展,Docker 对 Linux 内核的特性有很强的依赖。Docker 使用到的与 Linux 网络有关的主要技术有:网络命名空间、veth 设备对、网桥、ipatables 、路由。 网络命名空间 为了支持网络协议栈的多个实例,Linux在网络栈…

使用Docker安装Jenkins

大家好&#xff0c;今天给大家分享如何使用docker安装jenkins&#xff0c;关于docker的安装和常用命令可以参考下面两篇文章&#xff0c;使用docker可以提高资源利用率&#xff0c;能够在不同的环境中轻松迁移和部署应用&#xff0c;在本文中就不过多赘述了。 Docker常用命令 …

大数据BI可视化(Echarts组件)项目开发-熟悉动画使用功能4.0

加载动画 数据源 [{ "gender": "female", "height": 161.2, "weight": 51.6 }, { "gender": "female", "height": 167.5, "weight": 59 }, { "gender": "female", &quo…

opencv基础篇 ——(十六)图形绘制与填充

OpenCV 提供了丰富的图形绘制和填充功能&#xff0c;主要通过 cv::rectangle, cv::circle, cv::line, cv::polylines, cv::fillPoly 和 cv::ellipse 等函数实现。以下是一些基本的图形绘制和填充操作的说明&#xff1a; 矩形: 函数: cv::rectangle语法: cv::rectangle(img, rec…

一文2500字Robot Framework自动化测试框架超强教程

1、Robot Framework简介 Robot Framework是一个基于Python的可扩展关键字驱动的自动化框架&#xff0c;用于验收测试&#xff0c;验收测试驱动开发&#xff08;ATDD&#xff09;&#xff0c;行为驱动开发&#xff08;BDD&#xff09;和机器人流程自动化&#xff08;RPA&#xf…

SqlException 口令已经失效

Orcle密码过期了 //查看过期时间 SELECT * FROM dba_profiles s WHERE s.profileDEFAULT AND resource_namePASSWORD_LIFE_TIME;//修改过期时间 alter PROFILE DEFAULT LIMIT PASSWORD_LIFE_TIME UNLIMITED;

Debian是什么?有哪些常用命令

目录 一、Debian是什么&#xff1f; 二、Debian常用命令 三、Debian和CentOS的区别 四、Debian和CentOS的优缺点 五、Debian和CentOS的运用场景 一、Debian是什么&#xff1f; Debian是一种流行的开源Linux操作系统。 Debian是一个以Linux内核为基础的操…

轻松上手的LangChain学习说明书

一、Langchain是什么&#xff1f; 如今各类AI模型层出不穷&#xff0c;百花齐放&#xff0c;大佬们开发的速度永远遥遥领先于学习者的学习速度。。为了解放生产力&#xff0c;不让应用层开发人员受限于各语言模型的生产部署中…LangChain横空出世界。 Langchain可以说是现阶段…

强化学习:时序差分法【Temporal Difference Methods】

强化学习笔记 主要基于b站西湖大学赵世钰老师的【强化学习的数学原理】课程&#xff0c;个人觉得赵老师的课件深入浅出&#xff0c;很适合入门. 第一章 强化学习基本概念 第二章 贝尔曼方程 第三章 贝尔曼最优方程 第四章 值迭代和策略迭代 第五章 强化学习实例分析:GridWorld…

硬盘遭遇误删分区?这些恢复技巧你必须掌握!

在日常使用电脑的过程中&#xff0c;我们有时会遇到一些棘手的问题&#xff0c;其中误删分区无疑是一个令人头疼的难题。误删分区意味着我们不小心删除了硬盘上的某个分区&#xff0c;导致该分区内的所有数据瞬间消失。对于许多用户来说&#xff0c;这可能会引发极大的恐慌和焦…

模拟电路设计与分析

&#x1f3ac; 秋野酱&#xff1a;《个人主页》 &#x1f525; 个人专栏:《Java专栏》《Python专栏》 ⛺️心若有所向往,何惧道阻且长 文章目录 计算机工作原理存储单元 计算机工作原理 计算机最底层语言是二进制&#xff0c;和我们生活中使用的阿拉伯数字是十进制数&#x…

【算法】滑动窗口——长度最小的子数组

本篇文章是用一个实例来介绍常用算法之一“滑动窗口”的相关概念&#xff0c;有需要借鉴即可。 目录 1.题目2.暴力求解2.1暴力求解思路&#xff1a;2.2时间复杂度是多少&#xff1f; 3.暴力求解的优化3.1固定left的情况下&#xff0c;优化right的次数。3.2sum求值优化3.3不同组…

2.5W字 一文读懂汽车智能座舱的FLASH 存储市场、技术

吃瓜群众&#xff1a;机哥&#xff0c;存储是什么玩意&#xff0c;我买手机、电脑的时候导购员都说买内存大的&#xff0c;三星的好&#xff0c;品牌大&#xff0c;问题少&#xff0c;我也只有看哪个内存大就买那个。 机哥&#xff1a;额&#xff0c;这个嘛&#xff0c;说来话长…

设计模式之建造者模式BuilderPattern(七)

一、建造者模式 建造者模式&#xff08;Builder Pattern&#xff09;使用多个简单的对象一步一步构建成一个复杂的对象。这种类型的设计模式属于创建型模式&#xff0c;它提供了一种创建对象的最佳方式。 二、代码实例 1、OrderItem类 Data&#xff1a;这是Lombok中提供的Ge…

淡茶和浓茶的标准

按照《品深淡茶冲泡标准》&#xff0c;淡茶茶汤中的咖啡碱不得高于31.67mg/100mL&#xff0c;可可碱不得高于2.67mg/mL&#xff0c;茶碱不得高于1.50mg/100mL&#xff0c;茶多酚不得高于143mg/mL&#xff0c;按照各类茶叶中各物质的含量情况&#xff0c;茶水比例不得高于1:150&…

一个JDBC小工具

pom.xml 结构 <properties><maven.compiler.source>8</maven.compiler.source><maven.compiler.target>8</maven.compiler.target><project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding><mysql5>5.1.44<…

CellMarker | 人骨骼肌组织细胞Marker大全!~(强烈建议火速收藏!)

1写在前面 分享一下最近看到的2篇paper关于骨骼肌组织的细胞Marker&#xff0c;绝对的Atlas级好东西。&#x1f44d; 希望做单细胞的小伙伴觉得有用哦。&#x1f60f; 2常用marker&#xff08;一&#xff09; general_mrkrs <- c( MYH7, TNNT1, TNNT3, MYH1, MYH2, "C…

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (253)-- 算法导论18.2 6题

六、假设 B-TREE-SEARCH 的实现是在每个结点内采用二分查找&#xff0c;而不是线性查找。证明&#xff1a;无论怎样选择 t ( t 为 n 的函数)&#xff0c;这种实现所需的 CPU 时间都为 O(lgn)。如果要写代码&#xff0c;请用go语言。 文心一言&#xff1a; 首先&#xff0c;我…
最新文章