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。
集群管理生态方法论
集群管理的方法论有很多，当今社会又是一个信息膨胀的时代，所以会有很多书籍或者文章会去剖析一些方法论，我相信很多都具备很强的收藏价值。
比如我现在需要做一个缓存系统，最开始我们肯定会考虑使用本地单机缓存，因为这样性能高，实现简单，我们只需要使用一个容器来承载这些数据，然后相办法如何保证数据的读写线程安全就行了，于是我们就会考虑单虚拟机下的性能优化，比如如何用多线程操作替代单线程，如何用事件驱动去替换同步，如何转换成异步，其实这些都会是在单机本地缓存上效果最明显，因为没有网络开销。
但是随着服务能力的提升以及运营给力，我们的应用程序单机的流量越来越大，线上单机根本不够用，我们需要主从部署，这样问题就来了，我们需要数据同步，slave 需要从 master 上同步数据，涉及到跨进程的数据同步，也就是这个时候就需要保证数据同步的高可用、高性能、高并发等特性，那么这个时候就需要集群管理了，需要我们去管理这些数据同步的操作。
那么我们首先会想到，我们原先是基于内存的，我们可以改成基于 openAPI 模式，如果一台机器上的内存数据变化了，我就通过 openAPI 实时的同步到其他集群节点上，然后更新对应机器节点的内存数据，这样数据就保证一致性了，只是说这个数据不会持久化，一旦有节点挂掉了，数据就全丢失了。
怎么办？程序员是很聪明的，我们可以持久化啊，把内存中的数据同步到磁盘文件，做备份，如果节点挂掉，再重新启动会去加载已经备份的文件。那么问题又来了，如果每次更新内存都会去持久化文件，如果有大量的请求，这样整个集群抗并发的能力会非常的差，所以又发明了异步刷盘机制以及机器硬盘的缓存机制。
其实上面所说的集群间数据的管理功能，在分布式领域里面属于 AP 模式，只会保证最终一致性。
那么如何保证 CP 的强一致性了，那么程序员的进阶之路，我们肯定需要刨根问底，这个时间基于 Raft 算法的分布式能力，就是 CP 算法，所以现在有很多框架的集群管理都会采用分布式算法 Raft，因为这个算法高效并且稳定。
使用 Raft 算法来保证集群管理能力的有很多优秀的框架，比如：
- Nacos
- Rocket MQ
- 蚂蚁金服的 JRaft
所以上升到集群管理，业界一般都会采用 CP 或者 AP 模式，很少有框架能够同时实现 CAP 模式的。
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分布式链路追踪：集群管理设计
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本人花名游侠（因为曾经是阿里系的员工）-一名对技术、业务、管理和架构孜孜不倦的高级码农
