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本篇文章給大家分享的是有關如何進行Skywalking探針模型設計分析，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。
SkyWalking 是一個開源 APM 系統，包括針對 Cloud Native 體系結構中的分布式系統的監視、跟蹤、診斷功能。核心功能如下：
- 服務、服務實例、端點指標分析
- 根本原因分析，在運行時分析代碼
- 服務拓撲圖分析
- 服務，服務實例和端點依賴性分析
- 檢測到慢速服務和端點
- 性能優化
- 分布式跟蹤和上下文傳播
- 數據庫訪問指標，檢測慢速數據庫訪問語句（包括 SQL 語句）
- 報警
SkyWalking 目前是 Apache 頂級項目，作為這么優秀的開源項目，它的架構設計理念肯定會有很多值得我們借鑒。
基于 SDK 的探針模型
基于 SDK 的探針模型，其實在我們常規的框架技術中都有使用，比如事務原理，就是最典型的場景，里面用到了動態代理，并通過 AOP 切面來完成事務邏輯的植入。那么在傳統的分布式鏈路追蹤系統中，基于 Spring Cloud 的 ZipKin 就是采用的基于 SDK 的探針模型。
ZipKin 的探針具體分布在 instrumentation 項目中，會根據不同的組件形成不同的子項目，以便業務通過 SDK 依賴探針的時候，可以比較靈活的應用各種不同的組件。
但是如果只是 ZipKin 的探針還不能完成侵入，需要封裝切面，通過 SDK 零侵入到業務代碼，那么是否有組件已經實現了這種解決方案呢？答案就是 Spring Cloud Sleuth。
Spring Cloud Sleuth 為分布式跟蹤提供了基于 Spring Boot 的自動配置。封裝了 Brave 的跟蹤程序庫，Brave 庫又是 openzipkin 的探針組件庫。Sleuth 配置業務需要的所有分布式追蹤能力。包括跟蹤數據（span）的傳輸通道、保留多少跟蹤數據（采樣率）、是否發送 baggage 以及具備開關功能的鏈路探針。
以上就是如何進行Skywalking探針模型設計分析，小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。
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