网站首页 > 厂商资讯 > 云杉 >

Skywalking在Gateway中的数据存储方式是怎样的？

随着微服务架构的普及，分布式追踪技术成为保障系统稳定运行的关键。Skywalking 是一款优秀的开源分布式追踪系统，它能够帮助我们快速定位问题，提高系统性能。在微服务架构中，网关作为系统入口，承担着请求路由、权限校验等关键职责。本文将探讨 Skywalking 在 Gateway 中的数据存储方式，以期为读者提供参考。

Skywalking 的数据存储架构

Skywalking 采用分层存储架构，主要包括以下几层：

采集层：负责从各个应用收集数据，如日志、指标、调用链等。
存储层：负责存储采集层收集到的数据，包括时序数据库、关系型数据库等。
分析层：负责对存储层的数据进行分析，提供可视化界面供用户查询。
应用层：负责调用分析层提供的数据，实现监控、告警等功能。

Skywalking 在 Gateway 中的数据存储方式

在 Gateway 中，Skywalking 主要通过以下几种方式收集数据：

HTTP 请求：通过 HTTP 请求头中的 Trace ID 和 Span ID 来追踪请求的调用链。
网关过滤器：通过编写自定义过滤器，收集请求和响应信息，如请求头、响应状态码等。
自定义埋点：通过编写代码，在 Gateway 中添加埋点，收集所需数据。

收集到的数据需要存储在合适的存储系统中，以下将介绍 Skywalking 在 Gateway 中常用的几种数据存储方式：

时序数据库（TSDB）：时序数据库是一种专门为时间序列数据设计的数据库，如 InfluxDB、Prometheus 等。Skywalking 默认使用时序数据库存储指标数据，其优势在于存储效率高、查询速度快。
关系型数据库：关系型数据库如 MySQL、PostgreSQL 等，适用于存储结构化数据，如日志、配置信息等。Skywalking 可以通过 JDBC 驱动将数据存储在关系型数据库中。
文件存储：对于一些非结构化数据，如日志文件，Skywalking 可以将其存储在文件系统中。

案例分析

以下是一个 Skywalking 在 Gateway 中存储数据的实际案例：

假设我们使用 Spring Cloud Gateway 作为网关，Skywalking 作为分布式追踪系统。在 Gateway 中，我们通过以下步骤实现数据存储：

在 Gateway 中添加 Skywalking 的 Spring Cloud Starter 集成依赖。
配置 Skywalking 的相关参数，如时序数据库地址、关系型数据库地址等。
编写自定义过滤器，收集请求和响应信息，并将其存储在时序数据库中。
编写自定义埋点，收集 Gateway 的相关指标，如请求量、响应时间等，并将其存储在时序数据库中。

通过以上步骤，我们可以在 Skywalking 的管理界面中查看 Gateway 的监控数据，包括请求量、响应时间、错误率等。

总结

Skywalking 在 Gateway 中的数据存储方式灵活多样，可以根据实际需求选择合适的存储系统。时序数据库和关系型数据库是 Skywalking 常用的存储方式，分别适用于存储指标数据和结构化数据。通过合理配置和集成，Skywalking 可以帮助我们在 Gateway 中实现高效的分布式追踪。