Skywalking存储数据格式与规范解读

在当今数字化时代，分布式追踪技术已经成为保障微服务架构稳定运行的重要手段。其中，Skywalking 作为一款开源的分布式追踪系统，因其强大的功能、易用性和稳定性而受到广泛关注。本文将深入解读 Skywalking 的存储数据格式与规范，帮助读者更好地理解和使用 Skywalking。

一、Skywalking 存储数据概述

Skywalking 存储数据主要包括两部分：追踪数据和指标数据。追踪数据记录了服务调用过程中的关键信息，如调用链、服务实例、操作时间等；指标数据则记录了系统运行过程中的关键指标，如请求量、响应时间、错误率等。

二、Skywalking 追踪数据格式与规范

1. 追踪数据结构

Skywalking 追踪数据采用 JSON 格式进行存储，主要包含以下字段：

• traceId：全局唯一的追踪ID，用于标识一个完整的追踪路径。
• spanId：当前追踪节点的唯一标识。
• parentSpanId：父追踪节点的唯一标识。
• serviceId：服务ID，用于标识调用者或被调用者。
• serviceName：服务名称，用于标识调用者或被调用者。
• endpoint：端点信息，包括接口名称、方法名称等。
• startTime：追踪节点开始时间。
• endTime：追踪节点结束时间。
• error：是否发生错误。
• tags：自定义标签，用于记录追踪节点的其他信息。

2. 追踪数据规范

• traceId：长度为 64 位，采用大写字母和数字组合，确保全局唯一性。
• spanId：长度为 16 位，采用大写字母和数字组合，确保节点唯一性。
• parentSpanId：长度为 16 位，采用大写字母和数字组合，确保父节点唯一性。
• serviceId、serviceName、endpoint：根据实际情况进行定义，确保唯一性和可读性。
• startTime、endTime：采用时间戳格式，单位为毫秒。
• error：布尔值，表示是否发生错误。
• tags：自定义标签，根据实际需求进行定义。

三、Skywalking 指标数据格式与规范

1. 指标数据结构

Skywalking 指标数据采用 JSON 格式进行存储，主要包含以下字段：

• metricName：指标名称，用于标识不同的指标。
• metricValue：指标值，表示指标的具体数值。
• metricUnit：指标单位，用于表示指标值的单位。
• metricTags：自定义标签，用于记录指标的其他信息。

2. 指标数据规范

• metricName：长度为 32 位，采用大写字母和数字组合，确保唯一性。
• metricValue：根据指标类型，采用不同的数据类型进行存储。
• metricUnit：根据指标类型，采用不同的单位进行表示。
• metricTags：自定义标签，根据实际需求进行定义。

四、案例分析

假设我们有一个电商系统，使用 Skywalking 进行分布式追踪。在系统中，我们定义了以下指标：

• orderCount：表示每分钟订单数量。
• orderAmount：表示每分钟订单金额。
• orderDuration：表示订单处理时间。

根据 Skywalking 的指标数据规范，我们可以将以下数据存储到 Skywalking 中：

{

  "metricName": "orderCount",

  "metricValue": 100,

  "metricUnit": "个/分钟",

  "metricTags": {

    "serviceId": "orderService",

    "serviceName": "订单服务",

    "endpoint": "createOrder"

  }

}

通过以上格式，Skywalking 可以方便地存储和查询指标数据，帮助我们了解系统运行状况。

总结

本文深入解读了 Skywalking 的存储数据格式与规范，包括追踪数据和指标数据。通过了解这些规范，我们可以更好地使用 Skywalking 进行分布式追踪和监控。在实际应用中，根据实际情况调整数据格式和规范，确保数据的一致性和可读性。

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