skywalking中entity的含义是什么

在SkyWalking中，"entity"表示系统中的实体或组件。它可以是应用程序、服务、实例、端点、数据库等，在监控和分析中起到标识和分类的作用。

具体来说，"entity"的含义如下：

1. 应用程序实体：在SkyWalking中，应用程序是一种实体，代表一个独立的软件应用程序。每个应用程序通常具有唯一的标识符和相关的指标数据，例如调用次数、响应时间等。

2. 服务实体：服务是应用程序内部的组件或模块，提供特定的功能。在SkyWalking中，服务也是一种实体，用于标识和跟踪不同的服务。每个服务通常具有唯一的标识符和相关的指标数据。

3. 实例实体：实例是服务的一个具体运行实例。在分布式应用程序中，可以有多个相同的服务实例在不同的主机上运行。每个实例都有唯一的标识符和相关的指标数据。

4. 端点实体：端点表示服务的具体入口或接口，是应用程序对外提供的功能点。在SkyWalking中，可以对每个端点进行监控和跟踪，以了解其性能和调用情况。

5. 数据库实体：数据库是应用程序常用的数据存储组件，也是一种实体。通过监控和分析数据库实体，可以了解数据库的性能和访问情况。

总之，"entity"在SkyWalking中表示系统中的实体或组件，如应用程序、服务、实例、端点和数据库等。它们用于标识和分类不同的组件，并帮助开发人员和运维人员进行性能监控、故障排查和性能优化。

相关问题

skywalking的oal的语法是什么

SkyWalking的OAL语法是一种基于SQL语法的专门用于查询和分析SkyWalking数据的DSL（领域特定语言）。其基本语法结构如下：

SELECT [DISTINCT] SELECT_LIST
FROM ENTITY_TYPE
[WHERE CONDITION]
[GROUP BY GROUP_LIST]
[HAVING HAVING_CONDITION]
[ORDER BY ORDER_LIST]
[LIMIT N]
[OFFSET N]

其中，各个部分的含义如下：

- `SELECT`: 查询的字段列表，可以用`*`表示所有字段。
- `FROM`: 查询的实体类型，例如`Service`、`Endpoint`等。
- `WHERE`: 查询的条件，例如`serviceName='order-service'`。
- `GROUP BY`: 分组依据，例如`serviceName`。
- `HAVING`: 分组条件，例如`COUNT(*) > 10`。
- `ORDER BY`: 排序依据，例如`avg(responseTime) DESC`。
- `LIMIT`: 返回的结果数量限制。
- `OFFSET`: 返回结果的偏移量。

除了基本语法，OAL还支持一些高级用法，例如函数调用、子查询、聚合函数等。

skywalking @Tags

### SkyWalking Tags Usage and Examples

In the context of SkyWalking, tags are utilized extensively within tracing mechanisms to provide additional metadata about spans or traces. The `IgnoredException` annotation mentioned serves as one method for configuring which exceptions should be disregarded during trace processing[^1]. This functionality allows developers to control how certain exceptional flows impact monitoring data.

For tagging operations specifically:

When using SkyWalking's API directly, one can add custom tags to a span with methods provided by the tracer interface. Below demonstrates adding simple key-value pairs that describe aspects of service interactions more precisely.

Span span = tracer.createExitSpan("/service/method", destination);
span.setTag("http.status_code", "200");
span.setTag("db.instance", "main_db");

Additionally, when integrating via instrumentation modules (like Spring Boot), annotations play a significant role in specifying behavior without modifying application logic explicitly. For instance, marking services or methods so they automatically report specific metrics upon invocation.

#### Using Annotations for Tagging

To apply predefined sets of tags consistently across multiple endpoints, consider leveraging built-in or custom annotations supported by SkyWalking APM. An example might involve annotating REST controller actions to include operation names automatically.

@Tag(key="operation.name", value="${method.name}")
@GetMapping("/api/resource/{id}")
public ResponseEntity<Resource> getResource(@PathVariable String id) {
    // Method implementation...
}

This approach ensures every request handled through this endpoint will carry along useful contextual information like its name, aiding later analysis efforts significantly.

--related questions--

1. How does setting up ignored exceptions influence overall system observability?
2. What other types of metadata besides HTTP status codes could enhance trace diagnostics?
3. Can you explain how to create custom annotations tailored for specialized tagging needs?
4. In what scenarios would it be beneficial to use programmatic tag addition over declarative approaches?