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SkyWalking异步采集spring gateway日志

news 2025/7/25 10:51:23

SkyWalking异步采集spring gateway日志架构

环境及帮助文件

SkyWalking-OAP官方下载地址

SkyWalking-OAP帮助文档 -- 配置说明

SkyWalking-Agent官方下载地址

SkyWalking-Agent帮助文档 -- 配置说明

Agent is available for JDK 8 - 21

Oracle JDK8u202(Oracle JDK8最后一个非商业版本) 下载地址：Oracle JDK8u202

【重点知识】

异步采集相关通用配置见：

SkyWalking集成Kafka实现日志异步采集经验总结_skywalking kafka-CSDN博客

下面重点列出gateway集成上的差异

一、拷贝对应版本的gateway插件到插件目录

1、确认自己使用的gateway版本

如：下面是3.1.9

1、${skywalking-agent}/apm-spring-cloud-gateway-3.x-plugin-9.4.0.jar 拷贝到 ${skywalking-agent}/plugins

二、拷贝数据压缩插件到插件目录

说明：集成其他应用或组件同样适用

${skywalking-agent}/optional-reporter-plugins/zstd-jni-1.4.3-1.jar拷贝到 ${skywalking-agent}/plugins

zstd相比snappy-java-1.1.7.3.jar更耗CPU，但它的压缩比非常大，过万个pod的大型系统推荐使用。

三、拷贝链路过滤插件到插件目录

说明：集成其他应用或组件同样适用

${skywalking-agent}/optional-reporter-plugins/apm-trace-ignore-plugin-9.4.0.jar拷贝到 ${skywalking-agent}/plugins

并在agent的config目录创建文件：apm-trace-ignore-plugin.config，内容如下：

#  忽略路径数据上传
#  路径匹配规则
#  /path/?   单个字符
#  /path/*   多个字符
#  /path/**  多个字符和多级路径
#  多个规则使用逗号“,”分割
# 注意： 有些路径需要带要协议名称，是否需要带上参考sw-ui页面采集到的url数据
trace.ignore_path=${SW_AGENT_TRACE_IGNORE_PATH:GET:/actuator/**,/eureka/**}

常见问题

Q1:报NullPointer，打印堆栈异常与fastjson有关

A：这个CPU指标采样插件不要用：trace-sampler-cpu-policy-plugin-9.4.0.jar（其他几个低些的版本也一样），当然，如果你没报这个错，用了就用了也不用删除。

附件

附件一：lz4压缩算法

lz4压缩算法 --- 压缩速度快

GitHub - lz4/lz4: Extremely Fast Compression algorithm

附件二：snappy压缩工具

snappy压缩算法 --- 压缩速度快

GitHub - google/snappy: A fast compressor/decompressor

附件三：Zstd压缩算法

Zstd压缩算法 --- 压缩比高，CPU比较富裕时此算法

GitHub - facebook/zstd: Zstandard - Fast real-time compression algorithm

附件四：Kafka可视化管理工具

-) Kafka Map -- 国产、开源，通过配置kafka地址实现管理（作者使用）

kafka-map: 一个美观简洁且强大的kafka web管理工具。

-) kafka CMAK -- 通过配置zookeeper地址实现管理（作者使用）

GitHub - yahoo/CMAK: CMAK is a tool for managing Apache Kafka clusters

-) kafka-monitor -- 开源

https://github.com/linkedin/kafka-monitor/wiki

-) kafka-eagle -- 商业软件（收费）

EFAK

等等

附件五：客户端配置示例

# 客户端参数两种key形式

# 客户端参数两种key形式
-Dskywalking.agent.service_name=smet-rpc-service
-javaagent:/app/saashealth/skywalking-agent/skywalking-agent-9.2.0/skywalking-agent.jar
-Dskywalking.plugin.kafka.bootstrap_servers=10.130.***.92:19092
-Dskywalking.collector.backend_service=10.130.***.92:11801

# 大写变量形式

-DSW_AGENT_NAME=smet-rpc-service \
-javaagent:/app/saashealth/skywalking-agent/skywalking-agent-9.2.0/skywalking-agent.jar \
-DSW_KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS=10.130.***.92:19092 \
-DSW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES=10.130.***.92:11801 \

附件六：SkyWalking-OAP配置最佳实践

这里只对几个关键的参数进行说明，这些参数经常是成功实施的关键所在：

1、SW_STORAGE_ES_FLUSH_INTERVAL 默认5秒，这里设置10s

2、SW_STORAGE_ES_CONCURRENT_REQUESTS 默认4，这里设置为2

3、SW_STORAGE_ES_INDEX_SHARDS_NUMBER -- 这个有资料显示用ES节点数*2，但作者告诉你，你只要设置为2就行了，这个2将是图中这个2，另外几个索引是10（2*5）个分区

注意：

修改oap配置需要在重启oap后删除ES索引，oap会自动按新分区数重建
上图几个G只是30分钟的数据（因为作者30分钟前有删除所有索引数据）

4、SW_STORAGE_ES_INDEX_REPLICAS_NUMBER ES 副本数量设置为0即可

5、SW_KAFKA_FETCHER_CONSUMERS 默认2，不变

6、SW_KAFKA_FETCHER_PARTITIONS 单个消费者消费多少个分区：这里设5，那么2个消费都一共消费10个分区。实际kafka10个分区，这里所有pod（3个集群，每个集群4个oap的pod，共12个oap的pod）都消费所有分区。下图可以看到kafka topic的分区数量