解决方案:2021盖子百度网址链接批量采集器【自动去重】

　　解决方案:2021盖子百度网址链接批量采集器【自动去重】

　　多线程IP交换一分钟采集3000个，速度超快[突破百度验证码]。

　　测量效率：

　　计算机配置（四核8G，win10系统，线程：50）。

　　

　　一分钟内采集 3218 个 URL，悬挂 24 小时内即可采集数百万个数据可以说

　　，只要你有足够的关键词，你就无法用完采集

　　采集结果保存在软件目录“百度结果.txt

　　“

　　

　　软件下载：

　　/%E3%80%90%E9%95%BF%E6%9C%9F%E6%9B%B4%E6%96%B0%E3%80%91%E7%99%BE%E5%BA%A6%E7%BD%91%E5%9D%80%E5%A4%9A%E7%BA%BF%E7%A8%8B%E9%87%E9%9B%86%E5%B7%A5%E5%85%B7.zip

　　完整解决方案:【微服务】分布式如何利用Skywalking实现链路追踪与监控？

　　空中漫步

　　前言

　　大家好，我是DJ李春刚。微服务是现在面试中不可或缺的技能。掌握微服务，不仅可以加薪升职，还能面试自信，不怯场，不怕被低薪。. 所以今天特地开了一个微服务专栏，从0-1给大家介绍微服务的知识，由浅入深，逐步掌握。有兴趣的可以订阅采集，以免下次找不到~

　　在上一篇文章文章中，我们解释了微服务如何实现高可靠性。本文文章将详细介绍如何在分布式微服务中实现链路跟踪和监控。

　　APM 简介

　　APM（Application Performance Management）应用性能管理，通过各种探针采集和上报数据，采集关键指标，同时进行数据展示，实现应用性能管理和故障管理的系统解决方案。

　　目前主要的APM工具有：Cat、Zipkin、Pinpoint、SkyWalking。这里我们主要介绍SkyWalking，这是一款优秀的国产APM工具，包括分布式跟踪、性能指标分析、应用和服务依赖分析等。

　　Zabbix、Premetheus、open-falcon等监控系统主要关注服务器硬件指标和系统服务运行状态等，而APM系统更关注内部程序执行过程指标和服务间链接调用的监控。APM更有利于深入代码找到“慢”请求响应的根本问题，是对像Zabbix这样的监控的补充。

　　分布式链路跟踪

　　下图是常见微服务的框架，4个实例，2个MySQL，1个Redis。其实它有两个完全不同的请求进来：一个请求会访问Redis，然后去MySQL；另一个可能去另一个服务，然后直接去MySQL。

　　整个分布式追踪的目的是什么？这样我们才能最终在页面、UI 和数据上重现这个过程。我们需要获取整个完整的链接，包括准确的响应时间、访问方式、访问的圈子、访问的Redis key等。这些是我们在做分布式追踪时需要展示的完整信息。

　　Apache Skywalking（孵化器）简介

　　适用于分布式系统的应用程序性能监控工具，专为微服务、云原生架构和基于容器的（Docker、K8s、Mesos）架构而设计。

　　Apache Skywalking（孵化器）是专为微服务架构和云原生架构系统设计的APM系统，支持分布式链路追踪。

　　Apache Skywalking（孵化器）通过加载探针以非侵入方式采集应用调用链接信息，分析采集的调用链接信息，生成应用间和服务间的关系和服务指标。

　　Apache Skywalking (Incubating) 目前支持多种语言，包括 Java、.Net Core、Node.js 和 Go。此外，社区还发展了一个名为 OpenTracing 的组织，旨在推动调用链监控的一些规范和标准。

　　Skywalking 支持从 6 个视觉维度分析分布式系统的运行。

　　概览视图（Global view）是应用和组件的全局视图，包括组件和应用的数量、应用告警波动、慢服务列表和应用吞吐量；拓扑视图（topology view）从应用依赖开始，展示整个应用。拓扑关系：应用视图从单个应用的角度展示应用的上下游关系、TopN服务和服务器、JVM相关信息以及对应的主机信息。服务视图重点关注单个服务入口的运行以及该服务的上下游依赖和依赖关系，帮助用户优化和监控单个服务；trace 显示了所有的埋点和每个埋点的执行时间；告警视图（alarm）根据配置的阈值，为应用、服务器和服务提供实时告警。SkyWalking*敏*感*词*

　　SkyWalking 核心模块

　　SkyWalking 采用组件化开发，易于扩展。主要成分如下：

　　Skywalking Agent：链接数据采集tracing（调用链数据）和metric（度量）信息并上报，通过HTTP或gRPC向Skywalking Collector发送数据。Skywalking Collector：链路数据采集器，对agent发送的tracing和metric数据进行整合分析，通过Analysis Core模块进行处理，存储在相关的数据存储中。同时通过Query Core模块进行二次统计和监控告警。存储：Skywalking的存储，支持ElasticSearch、Mysql、TiDB、H2等主流存储作为数据存储的存储介质。H2 仅用于单机临时演示。SkyWalking UI：用于显示着陆数据的 Web 可视化平台。目前，RocketBot 被正式采用为 SkyWalking 的主要 UI。

　　本文通过一个Docker容器安装Skywalking，并集成apisix网关和Spring Boot微服务项目进行APM（Application Performance Management）应用性能管理，检测从接口网关到微服务实例、到数据库、缓存等的链条存储层。道路跟踪。

　　SkyWalking服务器安装安装环境：

　　操作系统：CentOS7，配置为4核8G

　　Docker 版本：Docker 版本 19.03.12，构建 48a66213fe

　　安装工具：docker-compose，版本：docker-compose version 1.26.2，build eefe0d31

　　空中漫步版本：8.1.0

　　弹性搜索版本：7.5.0

　　1.创建目录

　　mkdir -p /data/ent/skywalking

cd /data/ent/skywalking

　　2.编写docker-compose.yml

　　vim docker-compose.yml

#添加以下内容

version: '3.8'

services:

elasticsearch:

image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.5.0

container_name: elasticsearch

restart: always

ports:

<p>

- 9200:9200

healthcheck:

test: ["CMD-SHELL", "curl --silent --fail localhost:9200/_cluster/health || exit 1"]

interval: 30s

timeout: 10s

retries: 3

start_period: 40s

environment:

- discovery.type=single-node

- bootstrap.memory_lock=true

- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"

- TZ=Asia/Shanghai

ulimits:

memlock:

soft: -1

hard: -1

skywalking-oap:

image: apache/skywalking-oap-server:8.1.0-es7

container_name: skywalking-oap

depends_on:

- elasticsearch

links:

- elasticsearch

restart: always

ports:

- 11800:11800

- 12800:12800

healthcheck:

test: ["CMD-SHELL", "/skywalking/bin/swctl"]

interval: 30s

timeout: 10s

retries: 3

start_period: 40s

environment:

TZ: Asia/Shanghai

SW_STORAGE: elasticsearch7

SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES: elasticsearch:9200

skywalking-ui:

image: apache/skywalking-ui:8.1.0

container_name: skywalking-ui

depends_on:

- skywalking-oap

links:

- skywalking-oap

restart: always

　　

ports:

- 28080:8080

environment:

TZ: Asia/Shanghai

SW_OAP_ADDRESS: skywalking-oap:12800

</p>

　　3.启动服务

　　#启动（docker和docker-compose的安装不再详介绍）

docker-compose up -d

　　4.开放端口

　　firewall-cmd --zone=public --add-port=11800/tcp --permanent

firewall-cmd --zone=public --add-port=12800/tcp --permanent

firewall-cmd --zone=public --add-port=28080/tcp --permanent

firewall-cmd --reload

　　5.访问skywalking ui后台，访问地址为：server ip:28080

　　天行代理安装

　　以java代理为例，下载skywalking项目，

　　地址：

　　将下载的文件解压，将agent文件夹复制到java项目中，执行java项目时使用javaagent打开skywalking代理

　　java -javaagent:agent/skywalking-agent.jar=agent.service_name=sab-service,collector.backend_service=192.168.35.226:11800 -jar sab-manager.war --spring.profiles.active=local_dev

　　其中agent.service_name是要注册到skywalking的服务名，collector.backend_service是skywalking grpc注册地址。

　　启动时没有报错，可以在skywalking ui后台查看服务是否成功注册到skywalking。

　　Skywalking UI管理后台介绍首页

　　仪表板

　　**查看全局服务基本性能指标**

　　拓扑

　　SkyWalking 可以根据获取的数据自动绘制服务之间的调用关系图，并可以识别常用服务并显示在图标上。每个连接的颜色反映了服务之间的调用延迟，可以非常直观的看到服务之间的调用状态。点击连接中间的点可以显示两个服务之间的连接的平均值。响应时间、吞吐率和 SLA 等信息。

　　追踪

　　显示请求响应的内部执行，一个完整的请求经过了哪些服务，执行了哪些代码方法，每个方法的执行时间，执行状态等详细信息，快速定位代码问题。

　　剖析

　　新建一个待分析端点，左侧列表显示任务和对应的采样请求，右侧显示各个端点的端点链接和堆栈信息。

　　警报

　　不同维度的告警列表可以分为服务、端点和实例。