1.还在用Zipkin分布式服务链路追踪?源码来试试这个吧!
2.Apache SkyWalking实战系列教程（三）- SkyWalking部署与配置
3.Skywalking源码探针启动
4.博云违反 Apache 2.0 开源协议被要求整改，开源协议应如何遵守？
5.分布式链路追踪 SkyWalking 源码分析 —— DataCarrier 异步处理库
6.Skywalking8.9.1源码解析<一>-Skywalking简介及系统架构解析
还在用Zipkin分布式服务链路追踪?目录来试试这个吧!
微服务架构的兴起，为全球企业带来了转型的源码机遇与挑战。微服务的目录双刃剑效应，在带来诸多优势的源码同时，亦对运维、目录app裂变分享源码性能监控及错误排查提出了严峻考验。源码面对大型项目中服务节点的目录繁多与请求链路的复杂，分布式系统的源码APM管理系统应运而生，旨在帮助理解系统行为，目录分析性能问题，源码快速定位和解决问题。目录
APM系统，源码全称Application Performance Monitor，目录是源码用于监控和管理应用程序性能的工具。谷歌的Dapper论文，作为最早的APM系统原型，为开发者和运维团队提供了强大支持。基于Dapper原理，Pinpoint、SkyWalking等出色APM框架相继问世。SpringCloud官网也集成了一套基于Zipkin的系统：Spring Cloud Sleuth。
APM系统的基本原理主要围绕Google Dapper设计的几个核心概念：Span（请求的基本工作单元）与Trace（一次完整的调用链路，包含多个Span的树状结构，具有唯一的TraceID）。通过spanId、parentId，请求的每个链路得以串联。每次请求从发起至服务器开始，idapro源码至返回response结束，每个span共享相同的唯一标识trace_id。
在选择APM框架时，主要需考虑以下几方面：探针的性能、收集器的可扩展性、全面的调用链路数据分析能力、对开发的透明性以及对应用拓扑的完整展现。Zipkin、Pinpoint与SkyWalking等框架各有优劣，SkyWalking凭借其在探针性能、开发透明性与数据分析能力上的优势，以及部署的便利性，成为了中小型企业的理想选择。
SkyWalking是一款提供分布式追踪功能的系统，自年起发展成为完整的APM解决方案。它适用于追踪、监控和诊断分布式系统，特别是在使用微服务架构、云原生或容积技术的场景。SkyWalking提供了分布式追踪与上下文传输、应用实例与服务性能指标分析、根源分析、应用拓扑分析、应用和服务依赖分析、慢服务检测、性能优化等主要功能。
其特色包括多语言探针或类库支持、Java自动探针，源码集团无需修改源码即可追踪和监控程序、社区提供的其他多语言探针、.NET Core与Node.js支持、多种后端存储选择、与OpenTracing API协同工作、轻量级、完善功能的后端聚合与分析、现代化Web UI、日志集成以及应用、实例和服务的告警。
为了使用SkyWalking，需要先确保Linux环境中的Elasticsearch服务已启动，并开放相应端口。安装过程分为三步：下载安装包、安装Skywalking的OAP服务和WebUI、部署微服务探针。在完成安装后，通过访问WebUI（默认端口为）可查看服务实例的性能监控、服务拓扑图、请求链路追踪信息与表格视图。
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Apache SkyWalking实战系列教程（三）- SkyWalking部署与配置
选择免费服务器平台，如华为云，安装CentOS系统，以便后续能够顺畅运行Docker和Apache SkyWalking相关组件。ranger源码
利用宝塔面板，作为服务器管理界面，简化Linux管理流程。通过宝塔面板安装过程，确保系统配置正确，如开放端口。
安装Docker于宝塔面板中，便于后续部署Apache SkyWalking所需应用。
为部署Apache SkyWalking，首先确保使用特定版本的镜像，如elasticsearch:7.5.1和apache/skywalking-oap-server:6.6.0-es7，避免兼容性问题。下载agent源码包，准备后续的安装流程。
借助docker环境，安装并配置Elasticsearch，进行持久化存储设置，确保数据安全稳定。在服务器上启动Elasticsearch并验证其正常运行。
通过Docker安装Apache SkyWalking OAP，并指定Elasticsearch用于数据存储，完成部署。
接着安装SkyWalking UI，并设置端口为，避免与系统其他服务冲突。确保在华为云中开放相应端口。
应用接入部署中，Java应用接入以SpringBootDemo为例，terminal源码通过Maven构建并打包应用，使用skywalkingagent实现监控功能，指定agent服务名和服务地址，启动应用时自动集成SkyWalking监控。
对于非Java应用接入，暂未详细说明，后续将补充相关流程。
访问SkyWalking UI，展示应用监控数据，包括拓扑图、API调用详情等，实现全链路监控功能。
总结，通过Docker环境部署Apache SkyWalking，实现应用监控与优化，简化服务器管理，并提供直观的可视化界面，便于监控应用性能与问题定位。
Skywalking源码探针启动
深入SkyWalking
SkyWalking探针是集成到目标系统中的代理或SDK库，负责收集遥测数据，包括链路追踪和性能指标。探针的实现方式基于目标系统的技术栈，尽管方式各异，但核心功能一致：收集并格式化数据，然后发送到后端。
Skywalking Java Agent采用Java premain作为其技术方案。该方案在启动时挂载，相比以agentmain挂载的方式更为灵活，但受限于不能修改父类、接口和字段等。Skywalking Agent整体结构采用微内核设计，核心代码为apm-agent-core，负责启动、加载配置、加载插件、修改字节码、记录调用数据并发送至后端。apm-sdk-plugin模块则是特定中间件的插件，遵循Skywalking插件规范，Maven模块化集成即可。
Skywalking的启动流程基于java-agent，核心启动方法为premain。主要步骤包括初始化配置、加载所有配置、加载插件、查找并转化插件定义为增强类、创建ByteBuddy实例、进行字节码增强、创建边缘类集合、处理跨模块类访问问题、保存修改后的字节码以及启动服务并注册关闭钩子。
总体而言，SkyWalking探针的启动流程通过预定义的代码结构和机制，实现了高效的远程监控和性能分析，为开发人员提供了强大的工具来优化和管理复杂应用系统。
博云违反 Apache 2.0 开源协议被要求整改，开源协议应如何遵守？
博云因在使用Apache SkyWalking时违反Apache License Version 2.0开源协议，被Apache基金会要求整改，提醒我们在享受开源便利的同时，需重视开源协议的遵守。开源协议旨在保护知识产权，如同软件作者与用户间的合同，不遵守将可能引发法律纠纷。企业使用开源软件时，务必理解协议内容，确保性能检测和知识产权风险的考量，并在产品发行、Notice文件和源码中明确标注开源许可。Apache License Version 2.0鼓励代码分享，但要求在修改后公开声明并保留原作者版权。在分发衍生作品时，务必注明版权归属并提供许可证拷贝。开源虽好，但合规使用至关重要，以避免潜在法律风险。SegmentFault思否社区推出开源项目支持计划，助力优质开源项目的传播和成长，共同构建开源新生态。
分布式链路追踪 SkyWalking 源码分析 —— DataCarrier 异步处理库
本文基于 SkyWalking 3.2.6 正式版，主要分享 SkyWalking Collector Remote 远程通信服务，用于 Collector 集群内部通信。Remote Module 应用于 SkyWalking 架构中，实现跨节点的流式处理。
本文从接口到实现顺序解析 SkyWalking Collector Remote 的项目结构和组件，包括 RemoteModule、RemoteSenderService、RemoteClientService、RemoteClient、CommonRemoteDataRegisterService、RemoteDataRegisterService、RemoteDataIDGetter、RemoteDataInstanceCreatorGetter、RemoteSerializeService、RemoteDeserializeService。RemoteModule 实现 Module 抽象类，定义服务如 RemoteSenderService、RemoteDataRegisterService，创建 RemoteClient 实现远程通信。CommonRemoteDataRegisterService 用于注册数据类型对应的远程数据创建器和获取数据协议编号。
接着，本文深入探讨基于 Google gRPC 的远程通信实现，包括 RemoteModuleGRPCProvider、GRPCRemoteSenderService、GRPCRemoteClientService、GRPCRemoteClient、RemoteCommonServiceHandler、GRPCRemoteSerializeService、GRPCRemoteDeserializeService。RemoteModuleGRPCProvider 提供基于 gRPC 的组件服务实现类，实现远程发送服务、客户端选择器和远程客户端服务。GRPCRemoteClient 实现基于 gRPC 的远程客户端，支持异步发送消息。
最后，本文提及 SkyWalking Collector Remote 也支持基于 Kafka 的远程通信实现，但目前暂未完成。为了进一步学习 SkyWalking 的分布式链路追踪和远程通信机制，读者可以关注公众号芋道源码，获取 Java 源码解析、原理讲解、面试题、学习指南，回复「书籍」领取 Java 从入门到架构的 本书籍，加入技术群讨论 Java、后端、架构相关技术。
Skywalking8.9.1源码解析<一>-Skywalking简介及系统架构解析
Skywalking 8.9.1源码解析系列旨在深入探讨该版本的Skywalking-OAP及其探针Skywalking-java8.9.0。本文基于官方文档、博客和个人理解，对Skywalking进行简介和系统架构解析。
Skywalking是一款强大的分布式追踪系统，提供详尽的UI界面，可通过OpenTrace官方文档了解其Trace概念。核心功能包括性能监控和分布式追踪，以帮助开发者理解和优化应用程序的性能。
Skywalking的代码模块构建在微内核架构上，这种架构允许通过插件形式扩展核心功能，如IDEA和Eclipse的插件模式。SkyWalking Agent和OAP都采用微内核架构，利用ModuleManager管理组件和ModuleProvider，实现模块间的高效通信和功能扩展。
在通信方面，Skywalking探针和服务器主要通过Grpc进行数据交换，考虑到性能和数据丢失风险，有人提议用Kafka替代，但官方仅支持Grpc和SSL。Skywalking UI与后端的交互采用GraphQL，尽管restful更为常见，但GraphQL提供了更灵活的数据获取方式。
存储方面，Skywalking支持模块化存储选择，官方推荐内存数据库Es，但在线上环境中可能需要特定数据库支持。本地开发环境通常使用Mysql，生产环境将根据需求进行选择。数据库表结构会在后续文章中详细讨论。
数据流方面，Skywalking的数据经过OAL处理后入库，OAL层的具体作用官方未明示，但可能是为了进一步处理和优化数据。本文从整体架构深入到细节，助力需求文档和开发文档的完善。