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SkyWalking 电商平台监控案例

介绍​

在本案例中，我们将模拟一个电商平台的监控场景，展示如何使用SkyWalking收集、分析和可视化关键性能指标。电商平台通常包含多个微服务（如订单服务、支付服务、库存服务等），是学习分布式系统监控的理想案例。

为什么选择电商平台？
  1. 典型的多服务交互场景
  2. 包含高并发和复杂调用链
  3. 需要实时监控关键业务指标

案例架构​

我们的示例电商平台包含以下服务：

环境准备​

1. 安装SkyWalking​

bash
# 下载SkyWalking
wget https://archive.apache.org/dist/skywalking/9.4.0/apache-skywalking-apm-9.4.0.tar.gz
tar -zxvf apache-skywalking-apm-9.4.0.tar.gz
cd apache-skywalking-apm-bin/

# 启动OAP服务
bin/oapService.sh

2. 配置Java Agent​

为每个服务添加JVM参数：

bash
-javaagent:/path/to/skywalking-agent.jar
-Dskywalking.agent.service_name=product-service 
-Dskywalking.collector.backend_service=localhost:11800

关键监控场景​

场景1：订单创建链路追踪​

当用户下单时，系统会依次调用：

  1. 商品服务（检查库存）
  2. 订单服务（创建订单）
  3. 支付服务（处理支付）
  4. 库存服务（扣减库存）

在SkyWalking UI中可以看到完整的调用链：

场景2：慢查询分析​

假设支付服务响应变慢，我们可以：

  1. 在拓扑图中发现支付服务节点变红
  2. 查看端点响应时间百分位图
  3. 分析相关日志和堆栈信息
java
// 示例：支付服务中的慢SQL
@RestController
public class PaymentController {
    @GetMapping("/pay")
    public String pay(@RequestParam String orderId) {
        // 模拟慢查询
        List<Payment> payments = paymentRepository.findByOrderId(orderId); // 未加索引
        return "success";
    }
}
性能陷阱

未优化的数据库查询是电商平台常见性能瓶颈，SkyWalking可以捕获：

  • SQL执行时间
  • 调用频率
  • 错误率

场景3：服务依赖分析​

通过SkyWalking的拓扑图功能，我们可以发现：

  1. 支付服务严重依赖第三方支付平台
  2. 库存服务是订单服务的关键依赖
  3. API网关是系统单点

告警配置示例​

配置当订单失败率超过5%时触发告警：

yaml
# alarm-settings.yml
rules:
  service_order_failure_rule:
    metrics-name: service_resp_time
    op: ">"
    threshold: 500
    period: 10
    count: 3
    silence-period: 5
    message: "订单服务响应时间超过500ms"

可视化仪表板​

创建电商专属监控面板，包含：

  1. 实时订单量
  2. 支付成功率
  3. 平均响应时间
  4. 服务健康状态

总结​

通过本案例，我们学会了：

  1. 如何在电商环境中部署SkyWalking
  2. 关键业务场景的监控方法
  3. 性能问题的诊断流程
  4. 自定义告警和可视化配置

扩展练习​

  1. 模拟高并发场景，观察SkyWalking的监控数据变化
  2. 为商品服务添加自定义埋点，跟踪特定业务指标
  3. 尝试配置企业微信/钉钉告警通知

附加资源​