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SkyWalking 资源占用监控

介绍​

SkyWalking作为分布式系统的APM（应用性能监控）工具，其自身的资源占用情况直接影响监控的稳定性和准确性。本章将介绍如何监控SkyWalking各组件的资源消耗（如CPU、内存、磁盘I/O等），并通过实际案例展示调优方法。

备注

资源占用监控是性能调优的基础，帮助定位瓶颈并避免因资源不足导致的服务中断。

关键监控指标​

SkyWalking的核心组件（OAP Server、Storage、UI）需监控以下资源：

  1. CPU使用率：处理追踪数据的计算负载。
  2. 内存占用：JVM堆内存与非堆内存的使用情况。
  3. 磁盘I/O：写入查询日志和指标数据的吞吐量。
  4. 网络带宽：Agent与OAP Server之间的数据传输量。

监控方法​

1. 使用内置指标​

SkyWalking OAP Server暴露了Prometheus格式的指标，可通过以下配置启用：

yaml
# config/application.yml
core:
  default:
    prometheusRule:
      enabled: true
      endpoint: "/metrics"

访问 http://<oap-server>:12800/metrics 获取实时数据，示例输出片段：

text
# HELP jvm_memory_bytes_used Used bytes of a given JVM memory area.
# TYPE jvm_memory_bytes_used gauge
jvm_memory_bytes_used{area="heap"} 1.2e+08

2. JVM监控​

通过JVM参数记录GC日志，分析内存波动：

bash
# 启动OAP时添加参数
java -XX:+UseG1GC -Xloggc:gc.log -XX:+PrintGCDetails -jar oap-service.jar

实际案例​

场景：OAP Server内存泄漏​

现象：UI展示延迟，jvm_memory_bytes_used持续增长。

排查步骤：

  1. 通过 jstat -gc <pid> 确认老年代内存未释放：
    bash
    S0C    S1C    ...   OGCMN    OGCMX     OGC      OC       YGC   FGC
    0.0    1024   ...   86016    172032    172032   172032   15    5
  2. 使用 jmap -histo:live <pid> 发现大量 TraceSegment 对象未释放。

解决方案：调整OAP的接收缓冲区大小：

yaml
# config/application.yml
receiver-buffer:
  size: 4096 # 默认8192，减少缓冲队列长度

可视化监控​

通过Grafana集成Prometheus数据，创建仪表盘：

关键面板配置：

  • JVM内存：sum(jvm_memory_bytes_used{area="heap"}) by (instance)
  • 线程数：jvm_threads_current

总结​

  • 定期检查OAP Server的GC日志和Prometheus指标。
  • 根据负载动态调整JVM参数和缓冲区配置。
  • 使用可视化工具（如Grafana）建立长期监控机制。

扩展练习​

  1. 部署Prometheus并采集SkyWalking的/metrics端点数据。
  2. 模拟高负载场景（使用JMeter发送大量追踪数据），观察资源变化曲线。
  3. 尝试调整 receiver-buffer.size，对比内存占用差异。
提示

进阶学习：研究SkyWalking的动态配置功能，实现资源阈值的自动告警。