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SkyWalking 服务拓扑图

介绍​

服务拓扑图是分布式系统可观测性的核心功能之一，它直观展示了服务之间的调用关系和依赖拓扑。SkyWalking通过自动采集跨服务调用数据，动态生成实时拓扑图，帮助开发者快速理解系统架构、定位性能瓶颈。

为什么需要服务拓扑图？
  • 可视化复杂系统中的服务依赖关系
  • 快速识别异常传播路径
  • 发现不合理的依赖调用
  • 辅助容量规划和架构优化

核心概念​

1. 拓扑图元素​

SkyWalking拓扑图包含以下关键元素：

  • 节点(Node)：表示服务、实例或端点
    • 颜色反映健康状态（红/黄/绿）
    • 大小反映流量负载
  • 边(Edge)：表示调用关系
    • 线条粗细反映流量大小
    • 颜色反映错误率

2. 数据来源​

拓扑数据通过以下方式采集：

  1. 服务间调用链追踪（Trace）
  2. 服务注册中心信息
  3. 基础设施探针数据

实战演示​

案例：电商系统拓扑分析​

假设我们有一个简单的电商系统：

关键观察点：​

  1. 异常传播：如果AuthService出现故障，会影响所有经过UserService的请求
  2. 循环依赖：检查OrderService和ProductService是否存在不合理的相互调用
  3. 数据库负载：观察哪些服务对数据库压力最大

访问拓扑图​

在SkyWalking UI中，通过以下路径访问：

  1. 导航到"Topology"菜单
  2. 选择时间范围和服务范围
  3. 使用鼠标悬停查看详细信息
交互操作
  • 点击节点：查看服务指标详情
  • 拖动节点：重新布局拓扑图
  • 双击节点：聚焦特定服务

高级功能​

1. 自定义拓扑分组​

通过service-grouping.yaml配置自定义服务分组规则：

yaml
grouping:
  - name: "business-services"
    items: ["UserService", "OrderService", "ProductService"]
  - name: "infra-services"
    items: ["MySQL", "Redis"]

2. 拓扑对比分析​

使用时间对比功能分析拓扑变化：

  1. 打开时间选择器
  2. 启用"Compare"模式
  3. 选择两个不同时间段

常见问题​

拓扑图不完整？

可能原因：

  • 部分服务未接入SkyWalking探针
  • 调用链采样率设置过低
  • 网络分区导致数据上报失败

总结​

SkyWalking服务拓扑图提供了：

  • 系统架构的实时可视化
  • 故障影响的快速定位
  • 服务依赖的直观理解

扩展练习​

  1. 在你的测试环境中部署两个相互调用的服务，观察拓扑图变化
  2. 模拟一个服务故障，观察拓扑图如何反映该异常
  3. 尝试配置自定义服务分组规则

进一步学习​

推荐接下来学习：

  • SkyWalking告警配置
  • 服务性能指标分析
  • 分布式追踪详情解读