写在前面

随着微服务架构的流行，一些微服务架构下的问题也会越来越突出，比如一个请求会涉及多个服务，而服务本身可能也会依赖其他服务，整个请求路径就构成了一个网状的调用链，而在整个调用链中一旦某个节点发生异常，整个调用链的稳定性就会受到影响，所以会深深的感受到 “银弹” 这个词是不存在的，每种架构都有其优缺点。

面对以上情况，我们就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具，以便发生故障的时候，能够快速定位和解决问题，这时候 APM（应用性能管理）工具就该闪亮登场了。

目前主要的一些 APM 工具有: Cat、Zipkin、Pinpoint、SkyWalking，这里主要介绍 SkyWalking ，它是一款优秀的国产 APM 工具，包括了分布式追踪、性能指标分析、应用和服务依赖分析等。

这里主要记录一下我使用Docker快速搭建Skywalking测试环境的步骤。

路已经趟平，安装步骤亲测可用。

部署elasticsearch

省略

部署skywalking

拉取镜像

docker pull apache/skywalking-base:8.3.0-es6docker pull apache/skywalking-oap-server:8.3.0-es6docker pull apache/skywalking-ui:8.3.0

启动 SkyWalking Server :

docker run --name skywalking-oap --restart always -p 1234:1234 -p 11800:11800 -p 12800:12800 -d --link elasticsearch:elasticsearch -e SW_STORAGE=elasticsearch -e SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES=elasticsearch:9200 apache/skywalking-oap-server:8.3.0-es6

默认端口就是12800

启动 UI ：

docker run --name skywalking-ui --restart always -p 9898:8080 --link skywalking-oap:skywalking-oap -d -e SW_OAP_ADDRESS=skywalking-oap:12800 apache/skywalking-ui

访问9898端口

安装成功

使用

以java使用为例。

1，拿到agent包

去官网下载skywalking的完整tar包

解压，把里面的agent文件夹整个传到被监控应用所在的服务器上

2，配置被监控应用的启动参数

-javaagent:/path/to/skywalking-agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=my-App-name -Dskywalking.collector.backend_service=localhost:11800

标签：部署使用容器 docker

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