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1.博云违反 Apache 2.0 开源协议被要求整改，源码开源协议应如何遵守？
2.分布式链路追踪 SkyWalking 源码分析 —— DataCarrier 异步处理库
3.Skywalking8.9.1源码解析<一>-Skywalking简介及系统架构解析
4.Apache SkyWalking实战系列教程（三）- SkyWalking部署与配置
5.线上环境OOM频发，编译MyBatis有坑...
6.Skywalking源码探针启动

博云违反 Apache 2.0 开源协议被要求整改，源码开源协议应如何遵守？

       博云因在使用Apache SkyWalking时违反Apache License Version 2.0开源协议，编译被Apache基金会要求整改，源码提醒我们在享受开源便利的编译知网少年源码同时，需重视开源协议的源码遵守。开源协议旨在保护知识产权，编译如同软件作者与用户间的源码合同，不遵守将可能引发法律纠纷。编译企业使用开源软件时，源码务必理解协议内容，编译确保性能检测和知识产权风险的源码考量，并在产品发行、编译Notice文件和源码中明确标注开源许可。源码Apache License Version 2.0鼓励代码分享，但要求在修改后公开声明并保留原作者版权。在分发衍生作品时，务必注明版权归属并提供许可证拷贝。开源虽好，但合规使用至关重要，以避免潜在法律风险。SegmentFault思否社区推出开源项目支持计划，助力优质开源项目的传播和成长，共同构建开源新生态。

分布式链路追踪 SkyWalking 源码分析 —— DataCarrier 异步处理库

       本文基于 SkyWalking 3.2.6 正式版，湖南鸿源码头主要分享 SkyWalking Collector Remote 远程通信服务，用于 Collector 集群内部通信。Remote Module 应用于 SkyWalking 架构中，实现跨节点的流式处理。

       本文从接口到实现顺序解析 SkyWalking Collector Remote 的项目结构和组件，包括 RemoteModule、RemoteSenderService、RemoteClientService、RemoteClient、CommonRemoteDataRegisterService、RemoteDataRegisterService、RemoteDataIDGetter、RemoteDataInstanceCreatorGetter、RemoteSerializeService、RemoteDeserializeService。RemoteModule 实现 Module 抽象类，定义服务如 RemoteSenderService、RemoteDataRegisterService，创建 RemoteClient 实现远程通信。CommonRemoteDataRegisterService 用于注册数据类型对应的远程数据创建器和获取数据协议编号。

       接着，本文深入探讨基于 Google gRPC 的远程通信实现，包括 RemoteModuleGRPCProvider、GRPCRemoteSenderService、GRPCRemoteClientService、根据源码编译apkGRPCRemoteClient、RemoteCommonServiceHandler、GRPCRemoteSerializeService、GRPCRemoteDeserializeService。RemoteModuleGRPCProvider 提供基于 gRPC 的组件服务实现类，实现远程发送服务、客户端选择器和远程客户端服务。GRPCRemoteClient 实现基于 gRPC 的远程客户端，支持异步发送消息。

       最后，本文提及 SkyWalking Collector Remote 也支持基于 Kafka 的远程通信实现，但目前暂未完成。为了进一步学习 SkyWalking 的分布式链路追踪和远程通信机制，读者可以关注公众号芋道源码，获取 Java 源码解析、原理讲解、面试题、学习指南，回复「书籍」领取 Java 从入门到架构的 本书籍，加入技术群讨论 Java、后端、架构相关技术。

Skywalking8.9.1源码解析<一>-Skywalking简介及系统架构解析

       Skywalking 8.9.1源码解析系列旨在深入探讨该版本的Skywalking-OAP及其探针Skywalking-java8.9.0。本文基于官方文档、博客和个人理解，任务发布接单源码对Skywalking进行简介和系统架构解析。

       Skywalking是一款强大的分布式追踪系统，提供详尽的UI界面，可通过OpenTrace官方文档了解其Trace概念。核心功能包括性能监控和分布式追踪，以帮助开发者理解和优化应用程序的性能。

       Skywalking的代码模块构建在微内核架构上，这种架构允许通过插件形式扩展核心功能，如IDEA和Eclipse的插件模式。SkyWalking Agent和OAP都采用微内核架构，利用ModuleManager管理组件和ModuleProvider，实现模块间的高效通信和功能扩展。

       在通信方面，Skywalking探针和服务器主要通过Grpc进行数据交换，考虑到性能和数据丢失风险，有人提议用Kafka替代，但官方仅支持Grpc和SSL。Skywalking UI与后端的交互采用GraphQL，尽管restful更为常见，但GraphQL提供了更灵活的数据获取方式。

       存储方面，Skywalking支持模块化存储选择，官方推荐内存数据库Es，但在线上环境中可能需要特定数据库支持。本地开发环境通常使用Mysql，opencv3.2 源码生产环境将根据需求进行选择。数据库表结构会在后续文章中详细讨论。

       数据流方面，Skywalking的数据经过OAL处理后入库，OAL层的具体作用官方未明示，但可能是为了进一步处理和优化数据。本文从整体架构深入到细节，助力需求文档和开发文档的完善。

Apache SkyWalking实战系列教程（三）- SkyWalking部署与配置

       选择免费服务器平台，如华为云，安装CentOS系统，以便后续能够顺畅运行Docker和Apache SkyWalking相关组件。

       利用宝塔面板，作为服务器管理界面，简化Linux管理流程。通过宝塔面板安装过程，确保系统配置正确，如开放端口。

       安装Docker于宝塔面板中，便于后续部署Apache SkyWalking所需应用。

       为部署Apache SkyWalking，首先确保使用特定版本的镜像，如elasticsearch:7.5.1和apache/skywalking-oap-server:6.6.0-es7，避免兼容性问题。下载agent源码包，准备后续的安装流程。

       借助docker环境，安装并配置Elasticsearch，进行持久化存储设置，确保数据安全稳定。在服务器上启动Elasticsearch并验证其正常运行。

       通过Docker安装Apache SkyWalking OAP，并指定Elasticsearch用于数据存储，完成部署。

       接着安装SkyWalking UI，并设置端口为，避免与系统其他服务冲突。确保在华为云中开放相应端口。

       应用接入部署中，Java应用接入以SpringBootDemo为例，通过Maven构建并打包应用，使用skywalkingagent实现监控功能，指定agent服务名和服务地址，启动应用时自动集成SkyWalking监控。

       对于非Java应用接入，暂未详细说明，后续将补充相关流程。

       访问SkyWalking UI，展示应用监控数据，包括拓扑图、API调用详情等，实现全链路监控功能。

       总结，通过Docker环境部署Apache SkyWalking，实现应用监控与优化，简化服务器管理，并提供直观的可视化界面，便于监控应用性能与问题定位。

线上环境OOM频发，MyBatis有坑...

       线上服务频繁遭遇 OutOfMemoryError（OOM）问题，对业务造成了严重影响，一天内服务重启多达五次，导致整个系统几乎瘫痪。通过Skywalking追踪，发现链路调用大部分呈现红色，亟待解决。作为排查者，我接手了这个任务。

       首先，我分析了OOM的常见原因，主要包括堆内存和元空间不足。在我们的案例中，Mybatis的问题浮出水面。源码分析显示，Mybatis在拼接SQL时，通过集合存储SQL和参数，当SQL参数过多导致SQL过长时，集合会变得庞大，回收不及时就会引发内存溢出。

       由于环境限制，无法直接通过jstack、jmap工具定位问题，这增加了排查的难度。但在网络搜索中，我找到了一篇与DruidDataSource和Mybatis相关的问题，这让我找到了问题的线索，即多线程并发操作可能导致内存占用过高，从而触发OOM。

       进一步的源码分析揭示，DynamicContext类中的ContextMap（继承自HashMap）在存储SQL参数和占位符时，存在无法被GC回收的问题。当并发查询量增加时，这可能导致内存溢出。我通过线上复现情景，验证了这一理论，发现服务频繁进行Full GC，最终引发了OOM。

       针对问题，我提出解决方案：优化SQL拼接，避免过长的SQL体积，强调代码和SQL编写的重要性。同时，为了应对未来可能的故障，我配置了docker中的OOM保留dump文件，以备不时之需。

Skywalking源码探针启动

       深入SkyWalking

       SkyWalking探针是集成到目标系统中的代理或SDK库，负责收集遥测数据，包括链路追踪和性能指标。探针的实现方式基于目标系统的技术栈，尽管方式各异，但核心功能一致：收集并格式化数据，然后发送到后端。

       Skywalking Java Agent采用Java premain作为其技术方案。该方案在启动时挂载，相比以agentmain挂载的方式更为灵活，但受限于不能修改父类、接口和字段等。Skywalking Agent整体结构采用微内核设计，核心代码为apm-agent-core，负责启动、加载配置、加载插件、修改字节码、记录调用数据并发送至后端。apm-sdk-plugin模块则是特定中间件的插件，遵循Skywalking插件规范，Maven模块化集成即可。

       Skywalking的启动流程基于java-agent，核心启动方法为premain。主要步骤包括初始化配置、加载所有配置、加载插件、查找并转化插件定义为增强类、创建ByteBuddy实例、进行字节码增强、创建边缘类集合、处理跨模块类访问问题、保存修改后的字节码以及启动服务并注册关闭钩子。

       总体而言，SkyWalking探针的启动流程通过预定义的代码结构和机制，实现了高效的远程监控和性能分析，为开发人员提供了强大的工具来优化和管理复杂应用系统。