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作为一款APM和全链路监控平台，Skywalking算是挺出色的。Skywalking是APM监控平台的后起之秀，大有超越其他开源APM监控平台的趋势。它通过探针自动收集所需的指标，并进行分布式追踪。通过这些调用链路以及指标，Skywalking APM会感知应用间关系和服务间关系，并进行相应的指标统计。

目前Skywalking支持h2、mysql、ElasticSearch作为数据存储，我就说一下，这三个种库的优缺点和使用要求：

1、首先是默认的h2

h2是Skywalking自带的，对应的jar包路径是Skywalking/oap-libs/h2-1.4.196.jar，h2是一种内存数据库，在Skywalking配置文件的默认配置如下：

h2:
  driver: ${SW_STORAGE_H2_DRIVER:org.h2.jdbcx.JdbcDataSource}
  url: ${SW_STORAGE_H2_URL:jdbc:h2:mem:skywalking-oap-db}
  user: ${SW_STORAGE_H2_USER:sa}
  metadataQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_H2_QUERY_MAX_SIZE:5000}

作为内存数据库，当然是保存在内存中，只要服务重启或是Skywalking应用故障了，基本上所监控到的数据也就丢失了，所以h2的内存模式其实不适合于应用服务长时间监控的场景。但是h2也可以变为文件数据库，配置如下：

h2:
 driver: ${SW_STORAGE_H2_DRIVER:org.h2.jdbcx.JdbcDataSource}
 url: ${SW_STORAGE_H2_URL:jdbc:h2:tcp://127.0.0.1/~/skywalking-oap-db;AUTO_SERVER=TRUE}
 user: ${SW_STORAGE_H2_USER:sa}
 metadataQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_H2_QUERY_MAX_SIZE:5000}

和内存模式的配置区别就是URL换成了文件的路径，默认路径是在用户目录下（如administrator或root或home/user等用户目录）自动创建数据库文件skywalking-oap-db。

要使用文件数据库，有个前提是要先启动h2的TCP服务，因为默认skywalking调用的是内存数据库，如果没有启动h2 TCP，由于监听不到端口，oapService就会判断为连接故障而关闭。启动h2 TCP服务，可以在bin目录新建启动脚本，linux脚本如下：

#!/usr/bin/env sh

PRG="$0"
PRGDIR=`dirname "$PRG"`
[ -z "$OAP_HOME" ] && OAP_HOME=`cd "$PRGDIR/.." >/dev/null; pwd`

OAP_LOG_DIR="${OAP_HOME}/logs"
JAVA_OPTS=" -Xms64M -Xmx256M"

if [ ! -d "${OAP_HOME}/logs" ]; then
mkdir -p "${OAP_LOG_DIR}"
fi

_RUNJAVA=${JAVA_HOME}/bin/java
[ -z "$JAVA_HOME" ] && _RUNJAVA=java

CLASSPATH="$OAP_HOME/config:$CLASSPATH"
for i in "$OAP_HOME"/oap-libs/h2*.jar
do
CLASSPATH="$i:$CLASSPATH"
done

OAP_OPTIONS=" -Doap.logDir=${OAP_LOG_DIR}"

# 如果需要远程连接h2数据库，需将-tcp改为-tcpAllowOthers
eval exec "\"$_RUNJAVA\" ${JAVA_OPTS} ${OAP_OPTIONS} -classpath $CLASSPATH org.h2.tools.Server -tcp \
2>${OAP_LOG_DIR}/h2Tcp.log 1> /dev/null &"

if [ $? -eq 0 ]; then
sleep 1
echo "SkyWalking h2Tcp started successfully!"
else
echo "SkyWalking h2Tcp started failure!"
exit 1
fi
对应的windows脚本如下：

@REM 如果需要远程查看h2数据库(tcp端口9092，页面访问端口8082)，需将-tcp改为-tcpAllowOthers

@echo off

setlocal
set OAP_PROCESS_TITLE=Skywalking-H2TcpServer
set OAP_HOME=%~dp0%..
set OAP_OPTS="-Xms64M -Xmx256M -Doap.logDir=%OAP_HOME%\logs"

set CLASSPATH=%OAP_HOME%\config;.;
set CLASSPATH=%OAP_HOME%\oap-libs\*;%CLASSPATH%

if defined JAVA_HOME (
set _EXECJAVA="%JAVA_HOME%\bin\java"
)

if not defined JAVA_HOME (
echo "JAVA_HOME not set."
set _EXECJAVA=java
)

start "%OAP_PROCESS_TITLE%" %_EXECJAVA% "%OAP_OPTS%" -cp "%CLASSPATH%" org.h2.tools.Server -tcp
endlocal
先启动h2文件数据库，确保9092端口能被监听，再启动Skywalking的其他服务。

h2文件数据库虽然非常轻量级，毕竟skywalking自带了，但是稳定性却很差，一但文件损坏（大并发量和大吞吐量的监控数据，就会把它干坏），oapService服务就启动不了了，需要清除文件或是恢复及覆盖文件才能启动（对于一般应用者来说，这也是要命的事）。

2、Mysql数据库

启用mysql存储，有两个地方需要配置，一个是application.yml

mysql:
  metadataQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_H2_QUERY_MAX_SIZE:5000}

另一个是datasource-settings.properties

jdbcUrl=jdbc:mysql://localhost:3306/swtest
dataSource.user=root
dataSource.password=root@1234

mysql数据库相对要稳定，毕竟是被大量使用的数据库，而且可以做相应的优化，配置缓存，加大数据吞吐量。但是基于mysql的查询速度我觉得不快，特别是skywalking中【追踪】查看，3万条以上的记录查询基本上觉得卡。但作为长时间的应用性能监控来说，mysql合适。而对于Linux下的部署来说，mysql偏重量级了（编译后的二进制mysql安装包就有好几百M）。

3、ElasticSearch

官网好像是推荐使用ElasticSearch，为什么推荐？我猜的，应该是快呀。ES(ElasticSearch)是一款分布式全文检索框架，底层基于Lucene实现，是给搜索引擎专用的，不快都不行。试了一下10万条的追踪记录，基本上很快就能查询展示。

ElasticSearch不是自带的，需要安装，考虑到轻量级，我选用的是elasticsearch-6.2.4，原因是包小免安装，解压完也才30多M，而且目前最新版本的Skywalking 6.2.0是能够支持该版本的ElasticSearch。

Skywalking启用ES，只需要配置文件设置如下：

storage:
elasticsearch:
nameSpace: ${SW_NAMESPACE:""}
clusterNodes: ${SW_STORAGE_ES_CLUSTER_NODES:localhost:9200}
user: ${SW_ES_USER:""}
password: ${SW_ES_PASSWORD:""}
indexShardsNumber: ${SW_STORAGE_ES_INDEX_SHARDS_NUMBER:2}
indexReplicasNumber: ${SW_STORAGE_ES_INDEX_REPLICAS_NUMBER:0}
# Those data TTL settings will override the same settings in core module.
recordDataTTL: ${SW_STORAGE_ES_RECORD_DATA_TTL:7} # Unit is day
otherMetricsDataTTL: ${SW_STORAGE_ES_OTHER_METRIC_DATA_TTL:45} # Unit is day
monthMetricsDataTTL: ${SW_STORAGE_ES_MONTH_METRIC_DATA_TTL:18} # Unit is month
bulkActions: ${SW_STORAGE_ES_BULK_ACTIONS:2000} # Execute the bulk every 2000 requests
bulkSize: ${SW_STORAGE_ES_BULK_SIZE:20} # flush the bulk every 20mb
flushInterval: ${SW_STORAGE_ES_FLUSH_INTERVAL:10} # flush the bulk every 10 seconds whatever the number of requests
concurrentRequests: ${SW_STORAGE_ES_CONCURRENT_REQUESTS:2} # the number of concurrent requests
metadataQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_ES_QUERY_MAX_SIZE:5000}
segmentQueryMaxSize: ${SW_STORAGE_ES_QUERY_SEGMENT_SIZE:200}

另外如果，想让ES能同时被本地和远程访问到，可以改一下ES的配置文件，IP改为如下：