Skywalking安装以及使用



# 一、部署Skywalking

## 1、安装docker-compose

```
sudo curl -SL https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.29.2/docker-compose-linux-x86_64 -o /usr/local/bin/docker-compose

sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

# 验证安装
docker-compose --version
```

## 2、创建工作目录

```
mkdir -p /opt/skywalking/{es-data,skywalking-data}

cd /opt/skywalking

# 递归授权（-R 应用到子目录，777 表示读/写/执行权限）不然es会有权限问题
sudo chmod 777 -R ./es-data

```

## 3、编写 docker-compose.yml 文件

包含 ES、SkyWalking OAP（后端）、SkyWalking UI（前端）三个服务：
```
version: '3.8'

services:
  # Elasticsearch：保持不变（9.7.0 兼容 ES 7.17.9）
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.17.9
    container_name: skywalking-es
    restart: always
    environment:
      - discovery.type=single-node
      - ES_JAVA_OPTS=-Xms2g -Xmx2g
      - xpack.security.enabled=false
      - xpack.monitoring.enabled=false
    ports:
      - "9200:9200"
      - "9300:9300"
    volumes:
      - ./es-data:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - skywalking-net
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:9200/_cluster/health"]
      interval: 10s
      timeout: 10s
      retries: 3

  # SkyWalking OAP Server：使用本地 9.7.0 镜像（修改镜像地址和版本）
  skywalking-oap:
    image: skywalking.docker.scarf.sh/apache/skywalking-oap-server:9.7.0  # 本地已有的镜像地址+版本
    container_name: skywalking-oap
    restart: always
    depends_on:
      elasticsearch:
        condition: service_healthy
    environment:
      - SW_STORAGE=elasticsearch  # 9.7.0 环境变量与 10.x 一致，无需修改
      - SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES=elasticsearch:9200
      - SW_HEALTH_CHECKER=default
      - SW_TELEMETRY=prometheus
      - JAVA_OPTS=-Xms1g -Xmx1g
    ports:
      - "11800:11800" # 左边是宿主机端口，右边是容器内端口
      - "12800:12800" # 左边是宿主机端口，右边是容器内端口
    networks:
      - skywalking-net

  # SkyWalking UI：使用本地 9.7.0 镜像（修改镜像地址和版本）
  skywalking-ui:
    image: skywalking.docker.scarf.sh/apache/skywalking-ui:9.7.0  # 本地已有的镜像地址+版本
    container_name: skywalking-ui
    restart: always
    depends_on:
      - skywalking-oap
    environment:
      - SW_OAP_ADDRESS=http://skywalking-oap:12800  # 9.7.0 UI 连接 OAP 的变量不变
      - SW_UI_PORT=8080
    ports:
      - "8080:8080" # 左边是宿主机端口，右边是容器内端口（默认 8080）
    networks:
      - skywalking-net

# 自定义网络：让三个服务在同一网络，避免端口冲图，这里可以自定义网段，避免网段冲突
networks:
  skywalking-net:
    driver: bridge
    ipam:
      config:
        - subnet: 172.15.0.0/16  # 自定义网段（解决冲突）
          gateway: 172.15.0.1    # 网关地址（网段的第一个IP，默认即可）

```

因为拉不到镜像，所以搞了两个国内镜像，拉取命令分别为：

```
 docker pull swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/skywalking.docker.scarf.sh/apache/skywalking-oap-server:9.7.0

 docker tag  swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/skywalking.docker.scarf.sh/apache/skywalking-ui:9.7.0  docker.io/skywalking.docker.scarf.sh/apache/skywalking-ui:9.7.0

docker pull swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/skywalking.docker.scarf.sh/apache/skywalking-ui:9.7.0

docker tag  swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/skywalking.docker.scarf.sh/apache/skywalking-ui:9.7.0  docker.io/skywalking.docker.scarf.sh/apache/skywalking-ui:9.7.0

```

## 4、启动服务

在 /opt/skywalking 目录下执行：

`docker-compose up -d`


# 二、项目集成SkyWalking

## 1、非常简单，只需启动命令加一些即可

```
java -javaagent:/home/sky/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=app -Dskywalking.collector.backend_service={sky_ip}:{oap_port11800}  -Dspring.profiles.active=dev -jar  ./app.jar
```
其中skywalking-agent生成方式如下：
https://skywalking.apache.org/downloads/


![image.png](/static/img/2669cc45af1a614b9c001dad03b7b57b.image.webp)

## 2、打印日志，获取traceid

pom引入以下包

```
 
        <dependency>
            <groupId>org.apache.skywalking</groupId>
            <artifactId>apm-toolkit-logback-1.x</artifactId>
            <version>${skywalking.version}</version>
        </dependency>

        
        <dependency>
            <groupId>org.apache.skywalking</groupId>
            <artifactId>apm-toolkit-trace</artifactId>
            <version>${skywalking.version}</version>
        </dependency>
```

logback.xml

```
<configuration>
    
    
    
    <appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <encoder>
            <pattern>%d [%t] ${LOG_LEVEL_PATTERN:-%5p} (%file:%line\)- %m%n</pattern>
            
            <charset>UTF-8</charset>
        </encoder>
    </appender>
    
    
    
    <appender name="syslog"
              class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <File>logs/log</File>
        
        
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            
            <fileNamePattern>logs/history/log_%d.%i.log</fileNamePattern>
            
            <maxHistory>7</maxHistory>
            <timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
                
                <maxFileSize>10MB</maxFileSize>
            </timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
        </rollingPolicy>
        <encoder>
            
            <pattern>
                %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} - %file:%line [%t] ${LOG_LEVEL_PATTERN:-%5p} - %m%n
            </pattern>
            
            <charset>UTF-8</charset> 
        </encoder>
    </appender>
    <appender name="grpc" class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.log.GRPCLogClientAppender">
        <encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
            <layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.mdc.TraceIdMDCPatternLogbackLayout">
                <Pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%X{tid}] - %file:%line [%t] ${LOG_LEVEL_PATTERN:-%5p} - %m%n</Pattern>
            </layout>
        </encoder>
    </appender>

    <logger name="com.alibaba.nacos.client.naming" level="ERROR">
        <appender-ref ref="STDOUT"/>
        <appender-ref ref="syslog"/>
    </logger>

    <root level="INFO">
        <appender-ref ref="STDOUT"/>
        <appender-ref ref="syslog"/>
        <appender-ref ref="grpc"/>
    </root>
    
    
</configuration>
    
```


## 3、在docker部署时集成skywalking

核心问题是把agent包映射到docker容器内部，我试过把agent包直接打到jar包内，但是一直会读不到文件，问题是 -javaagent 的底层机制限制导致的：它只认 “独立物理文件”，不认 “嵌套 Jar 内的资源”。解压后 Agent 变成独立文件，自然能正常加载；而嵌套打包时 Agent 是外层 Jar 的资源项，JVM 无法解析。

打包docker的时候加上这样一行命令：

`COPY ./src/main/resources/skywalking-agent /home/skywalking-agent`

把agent打包到镜像内，启动命令再指定为对应路径即可

【Skywalking】SkyWalking部署以及使用

1、海康摄像头固定RTSP拉流地址：

rtsp://{username}:{password}@{ip}:{port}/Streaming/Channels/101

port默认为554

2、大华摄像头拉流地址：

rtsp://{username}:{password}@{ip}:{port}/cam/realmonitor?channel=1&subtype=0

port默认为554


3、德盟摄像头拉流地址:

rtsp://{username}:{password}@{ip}:{port}/h264/ch1/main/av_stream

port默认为554

【海康】海康摄像头RTSP拉流

【JAVA】CountDownLatch和CompleteFuture的学习

【基础】Mysql学习之引擎

总结一下常用的PGSql空间判断函数




# 1、ST_Intersects(A,B)

场景：判断两个几何是否 “沾边”；

判断方法：有任何交集（含边界、包含、重叠）。

# 2、ST_Within(A,B)

场景：判断 A 是否是 B 的 “子集”；

判断方法：A 完全在 B 内（含边界），如果两个形状完全相同也是true。

# 3、ST_Contains(B,A)
场景：判断 B 是否是 A 的 “父集”；

判断方法：B 完全包含 A（含边界）→ true（与 ST_Within(A,B) 等价）。

# 4、ST_Overlaps(A,B)
场景：两个面部分重叠、两条线部分重叠

判断方法：部分重叠（交集与 A、B 都不同，且维度相同）→ true。

# 5、ST_Touches(A,B)
场景：两个面共享一条边、线端点接触面对界；

判断方法：仅边界接触（无内部交集）→ true。

# 6、使用说明

1、使用前提：安装post-gis插件；

2、A和B必须是geometry类型的数据，且A和B的SRID必须相同

3、A和B如果不是geometry类型的数据，需要按照如下规则转化：首先构建如下的WKT文本：

```
点（2D）
'POINT(116.4 39.9)

Point（3D 点）
POINT Z (116.4 39.9 50)

Point（4D 点） 2D 坐标 + 高程 50 米 + 测量值 100
POINT ZM (116.4 39.9 50 100)

LineString（线）3 个顶点组成的折线（2D）
LINESTRING(116.3 39.8, 116.4 39.9, 116.5 40.0)

Polygon（面）
POLYGON((0 0, 10 0, 10 10, 0 10, 0 0))

MultiPoint（多点）
MULTIPOINT((116.4 39.9), (116.5 40.0), (116.6 40.1))

MultiPolygon（多面）
MULTIPOLYGON(((0 0, 10 0, 10 10, 0 10, 0 0)), ((20 20, 30 20, 30 30, 20 30, 20 20)))


```

然后调用方法：

```
WKT文本转化为geometry对象
ST_GeomFromText('POINT(116.4 39.9)', 4326)
或者 ST_GeomFromText("SRID=4490;"+WKT)

转换SRID：
ST_Transform(geometry，4490 -- 目标 SRID=4490)

```

4、关于SRID的说明

```
4326 WGS84 经纬度

3857 Web 墨卡托投影

4490 国家大地坐标系 2000

2435 北京 54 坐标系


```