SkyWalking

SkyWalking是一个具有很多优秀特性的监控工具。它对业务代码无侵入，性能表现优秀，增长势头强劲，社区活跃，中文文档齐全，支持多语言探针，并且支持多个框架，如Dubbo、gRPC、SOFARPC等。\[1\]SkyWalking的后端服务是OAP，它有两个主要责任。一是接收Agent上报的Trace、Metrics等数据，进行流式分析，并将分析结果写入持久化存储中，可以使用ElasticSearch、H2、MySQL等作为存储。二是响应SkyWalking UI界面发送的查询请求，将持久化的数据查询出来，并返回正确的响应结果给UI界面展示。\[3\]
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- *1* *2* *3* [全网最全的Skywalking链路追踪](https://blog.csdn.net/scmagic/article/details/123429815)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题

python skywalking

Python SkyWalking 是 SkyWalking 项目对 Python 应用程序提供的监控工具。SkyWalking 是一个开源的分布式追踪、监控和诊断分析系统，专门用于微服务、云原生和容器化（Docker、Kubernetes、Mesos）的分布式系统。SkyWalking 提供了强大的监控能力，可以对服务网格化后的微服务进行服务性能管理和根因分析。

Python SkyWalking 代理支持 Python 应用程序，可以通过模块化的方式进行集成，它能够自动检测标准的库和框架，并且支持自定义插件和自定义追踪点。使用 Python SkyWalking，开发者能够收集和分析服务的性能数据、跟踪调用链、监控系统健康状况等，这些功能有助于提升系统的稳定性和性能。

在安装和使用 Python SkyWalking 时，一般需要以下几个步骤：
1. 安装 SkyWalking Python OAP (Observability Analysis Platform) 代理。
2. 在 Python 应用程序中集成 SkyWalking Python 探针。
3. 配置代理连接到 SkyWalking OAP 服务器。
4. 运行 Python 应用程序，并通过 SkyWalking UI 查看监控数据和分析结果。

skywalking 面试

SkyWalking是一款开源的服务追踪系统，主要用于监控分布式服务架构的应用。面试关于SkyWalking的问题可能会涉及到以下几个方面：

1. **技术栈理解**：你会问到应聘者对微服务、API网关、分布式跟踪等概念的理解，以及SkyWalking在其中的作用。

2. **原理与组件**：面试会询问关于SkyWalking的核心组件如OAP Server、Agent、Tracer、Service Instance等的工作原理和它们之间的交互。

3. **应用场景**：候选人会被问及如何通过SkyWalking识别性能瓶颈，比如请求链路分析、服务拓扑发现等场景的实践经验。

4. **安装部署与配置**：面试者可能会询问如何在生产环境中部署SkyWalking，以及如何配置它来适应特定的监控需求。

5. **实战经验**：对于有实际项目经验的人，会关注他们在过去工作中是如何使用SkyWalking解决问题的案例分享。

6. **工具集成**：了解应聘者是否熟悉SkyWalking与其他工具（如Prometheus、ELK Stack等）的集成和数据处理策略。

7. **问题排查能力**：面试官可能会考验应聘者的故障排查技巧，比如遇到SkyWalking数据丢失或异常时，他们会怎么解决？