在skywalking上查看我的flask商品中心链路

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背景

随着博主这边折腾的服务越来越多，服务之间接口相互调用，A-》B-》C又或者是A-》（B，C）等，此时作为运维的博主来说，排查每个服务的请求的指标是相当繁琐的（在没做tracer的情况下），因为一个请求经过太多服务协调处理，所以博主在排查长尾接口时得一层一层抓包和测试….

面对这种复杂的调用链路，急需一款链路追踪工具自动帮我们去追踪每一次的调用链：

请求链路追踪
可视化链路阶段耗时，接口捕获进行性能分析
可视化服务依赖关系
其他服务监控指标（耗时，错误率，QPS，TPS等）

在2021年初时，博主当时是使用阿里的arms去监控服务中的调用链路，对于资金充足的企业来说，该产品是个不错的选择。以下是arms的一些截图

如果想要自建，也有很多开源方案，如：skywalking，ziklin，jaeger等。此篇文章不讲如何搭建，而是讲博主之前的flask商品服务如何接入到skywalking中。

flask服务接入skywalking

接入skywalking

要使用skywalking我们需要pip安装以下依赖包

pip3 install apache-skywalking

配置skywalking接入

# 引入skywalking
from skywalking import agent
from skywalking import config as sw_config
sw_config.init(agent_collector_backend_services='192.168.44.149:11800', agent_name='products-center', agent_instance_name='products-center-01')

# 启动agent
agent.start()

测试链路追踪

启动后我们可以去skywalking UI界面看到一个普通服务

点进这个普通服务后可以看到该服务的一些指标信息

Service Apdex 数字：Apdex性能指标
Service Apdex 折线图：一段时间的Apdex分数
Service Avg Response Time：服务平均响应时间
Service Response Time Percentile：百分比响应延时
Successful Rate（%）数字：请求成功率
Successful Rate（%）折线图：一段时间的请求成功率
Service Load（CPM – calls per minute）：每分钟调用数
Service Load（CPM – calls per minute）：一段时间的每分钟调用数
Service Instances Load（CPM – calls per minute）：每个实例每分钟请求数
Slow Service Instance：每个服务实例平均延时topN
Service Instance Successful Rate：服务实例的请求成功率 topN

首次调用获取商品列表接口，在没有redis缓存时的链路

此处是以列表的形式展示，右侧一个类似瀑布流的时序图显示了接口中数据库步骤调用耗时

也可以换成表格的形式去查看

首次请求会初始化数据库连接（所以你会看到上面有很多层mysql操作），再之后便是从mysql中获取数据，将数据缓存到redis中

再次调用获取商品列表接口，此时的链路还会比第一次调用少，是因为少了一些数据库的初始化连接（因为连接keepalive，不会每次都重建立连接）。从下面可以看到商品总页数是查的mysql，因为博主没有把这个缓存。而商品列表数据则是从redis中获取

trace Profiling

如果在运维过程中，上面的链路调用（一般都是查看长尾链路）中分析不出耗时耗再哪里，比如其中某一层时间跨度大，但是服务间的调用很快，此时就有可能是方法栈内执行了一些耗时久的数据处理操作，此时就可以使用trace profiling来定位

创建trace profiling任务

之后选取一个接口进行profiling，此时就可以看到对应的代码堆栈执行情况

注意：每个服务，相同时间只能添加一个任务，且添加的任务不能更改也不能删除，只能等待过期后自动删除

查看每个服务间的拓扑

直接点击服务中topology即可查看该服务调用拓扑关系。什么时候会用到拓扑呢？博主在之前接手电商微服务运维时，便是从拓扑中摸清链接关系，开发团队太大，各自中心负责各自的服务，别人没有必要向你汇报~~~，另外一个场景就是遇到有些数据库类产品需要升级，期间会闪断，业务需要做好自动重连机制，这时就需要们去排哪个服务用到这个库了然后做好人员通知