本篇文章给大家分享的是有关如何进行Skywalking探针模型设计分析，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
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SkyWalking 是一个开源 APM 系统，包括针对 Cloud Native 体系结构中的分布式系统的监视、跟踪、诊断功能。核心功能如下：
- 服务、服务实例、端点指标分析
- 根本原因分析，在运行时分析代码
- 服务拓扑图分析
- 服务，服务实例和端点依赖性分析
- 检测到慢速服务和端点
- 性能优化
- 分布式跟踪和上下文传播
- 数据库访问指标，检测慢速数据库访问语句（包括 SQL 语句）
- 报警
SkyWalking目前是 Apache顶级项目，作为这么优秀的开源项目，它的架构设计理念肯定会有很多值得我们借鉴。
基于 SDK 的探针模型
基于 SDK 的探针模型，其实在我们常规的框架技术中都有使用，比如事务原理，就是最典型的场景，里面用到了动态代理，并通过 AOP 切面来完成事务逻辑的植入。那么在传统的分布式链路追踪系统中，基于 Spring Cloud 的 ZipKin 就是采用的基于 SDK 的探针模型。
ZipKin的探针具体分布在 instrumentation项目中，会根据不同的组件形成不同的子项目，以便业务通过 SDK依赖探针的时候，可以比较灵活的应用各种不同的组件。
但是如果只是 ZipKin 的探针还不能完成侵入，需要封装切面，通过 SDK零侵入到业务代码，那么是否有组件已经实现了这种解决方案呢？答案就是 Spring Cloud Sleuth。
Spring Cloud Sleuth为分布式跟踪提供了基于 Spring Boot的自动配置。封装了 Brave的跟踪程序库，Brave库又是 openzipkin的探针组件库。Sleuth配置业务需要的所有分布式追踪能力。包括跟踪数据（span）的传输通道、保留多少跟踪数据（采样率）、是否发送 baggage以及具备开关功能的链路探针。
以上就是如何进行Skywalking探针模型设计分析，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。
