在K8S集群中部署SkyWalking

1. 环境准备

• K8S 集群
• kubectl
• helm

  2. 为什么要部署SkyWalking？

  ���也不道啊，老板说要咱就得上啊。咦，好像可以看到服务的各项指标，像SLA，Apdex这些，主要是能够进行请求的链路追踪，bug排查的利器。

  总之就是不管三七二十一，先整上去。

  3. 部署

  部署其实很简单，参考这个仓库的内容

  https://github.com/apache/skywalking-helm

  3.1 准备配置文件：

  oap:  image:    tag: 9.7.0  storageType: elasticsearch  replicas: 1  env:     SW_CORE_RECORD_DATA_TTL: "10" # 设置记录数据的保留时间    SW_CORE_METRICS_DATA_TTL: "10" # 经过聚合处理的指标数据的保留时间    SW_TELEMETRY: "prometheus"    SW_HEALTH_CHECKER: "default"    SW_ENABLE_UPDATE_UI_TEMPLATE: "true"  readinessProbe:     tcpSocket:      port: 12800    initialDelaySeconds: 50    periodSeconds: 10    failureThreshold: 30  resources:    requests:      memory: 2.6Giui:  image:    tag: 9.7.0elasticsearch:  enabled: true  replicas: 1  minimumMasterNodes: 1  nodeGroup: "single-node"  persistence:     enabled: true  initResources:    requests:      memory: 1.5Gi  clusterHealthCheckParams: "wait_for_status=yellow&timeout=1s"  volumeClaimTemplate:    accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]    storageClassName: ebs-hdd    resources:      requests:        storage: 512Gi

  本来我的Skywalking版本是 9.6.0 但是有个bug，Endpoints 页面如果涉及的Endpoint过多就会报错 后面我升级了 9.7.0 版本。

  底层的存储组件使用 单节点ES，存储卷我用的是hdd的，因为是测试的，就省着用。对性能有要求的同学可以使用多节点，挂载SSD类型的磁盘。

  注意调整这两个参数，SW_CORE_RECORD_DATA_TTL和SW_CORE_METRICS_DATA_TTL。

  我使用机械盘，保持10天的数据就到顶了。如果这个值加大，会比较慢。这个根据自己的需求来确定。

  3.2 开始部署

  # helm chat 的版本export SKYWALKING_RELEASE_VERSION=4.5.0# helm 的 release nameexport SKYWALKING_RELEASE_NAME=skywalking# k8s 的命名空间export SKYWALKING_RELEASE_NAMESPACE=skywalking# 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-my-es.yaml

  执行需要一些时间，完成后可以在K8S中看到

  ES 的 Stateful Sets

  SkyWalking 的 Deployments

  3.3 更新

  修改配置文件时，需要更新 对应的 helm release

  export HELM_EXPERIMENTAL_OCI=1export SKYWALKING_RELEASE_VERSION=4.5.0helm upgrade -f ./values-my-es.yaml "skywalking" oci://registry-1.docker.io/apache/skywalking-helm --version "${SKYWALKING_RELEASE_VERSION}" -n skywalking

  4. 项目集成

  接入采用initContainer无侵入方式在K8s集成，原理是共享磁盘。

  4.1 增加挂载点

  - name: skywalking-agent  emptyDir: {}

  4.2 创建initContainer

  initContainers:- name: agent-container      image: apache/skywalking-java-agent:9.1.0-alpine      imagePullPolicy: IfNotPresent      volumeMounts:      - name: skywalking-agent      mountPath: /agent      command: [ "/bin/sh" ]      args: [ "-c", "cp -R /skywalking/agent /agent/" ]- name: skywalking-agent      emptyDir: {}

  4.3 Container 增加skywalking的配置

  containers:  - name:   image:   ports:  - containerPort:   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"    volumeMounts:- name: skywalking-agent  mountPath: /skywalking

  这样配置之后，启动 deployment 时，会先初始化一个 initContainer，然后在启动核心的 container pod。

  完美

  Ref

  apache/skywalking-helm: Apache SkyWalking Kubernetes Deployment Helm Chart (github.com)