1.程序插桩分类
2.Skywalking源码探针启动
3.从分析 SkyAPM-dotnet 源码学习现代 APM 探针设计理念（一）
4.实战|Java 测试覆盖率 Jacoco 插桩的服务服务不同形式总结和踩坑记录
5.Skywalking8.9.1源码解析<一>-Skywalking简介及系统架构解析

程序插桩分类

       程序插桩技术是一种通过在被测程序中插入探针来获取控制流和数据流信息的测试手段。其分类主要依据探针插入的器探器探时间点，分为目标代码插桩和源代码插桩。针插针插

       目标代码插桩是源码源码在程序运行时进行的，它依赖于对目标代码的服务服务分析，确定需要插入探针的器探器探acrn源码解析特定位置。由于目标代码格式与操作系统相关，针插针插与特定编程语言和版本关系不大，源码源码这使得它在内存监控等应用场景中广泛应用。服务服务然而，器探器探由于目标代码缺乏完整的针插针插语法和语义信息，对代码词法语法分析的源码源码要求较高，因此在覆盖测试工具中，服务服务通常采用源代码插桩，器探器探以确保插桩的针插针插准确性和针对性。

       源代码插桩则是在编译前进行，它对源文件进行词法和语法分析，确保插桩的精确执行。这种方法能够提供高精度的插桩，针对性强。vue 权限管理源码但同时，源代码插桩需要直接操作源代码，增加了工作量，并且随着编程语言和版本的变化，可能需要对插桩代码进行相应的调整。在本文中，我们将主要讨论的程序插桩形式是指源代码插桩，它在测试中的应用更为广泛和深入。

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、云解析系统源码接口和字段等。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、ubuntu源码升级内核创建边缘类集合、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。

从分析 SkyAPM-dotnet 源码学习现代 APM 探针设计理念（一）

       在后端软件行业的快速变迁中，从SOA到微服务、从业务一体化到中台战略、从虚拟化到云原生，技术更新速度日新月异。这种变革背后的核心动力在于硬件发展的瓶颈，促使行业转向追求软件的规模化效益。现代后端软件工程师面临的挑战之一是如何对服务性能有全面的理解，而APM（Application Performance Monitoring）工具成为了解决这一问题的关键。

       APM的基本构成包括指标性统计、分布式追踪和日志记录。指标性统计，图文视频系统源码如服务的吞吐量、成功率、流量等，是对单个指标或数据库的分析。分布式追踪则关注一次请求的全过程，从客户端发起到服务完成，甚至涉及业务流程，如商品订购流程，追踪请求的流转轨迹。日志记录则是程序运行过程中产生的信息收集，提供实时的事件记录。

       随着技术的发展，性能监控工具的使用变得越来越普遍。早期，开发人员可能需要自己构建监控系统，但这既耗时又费力。SkyWalking等APM系统应运而生，旨在简化性能监控的实现，减少重复工作。

       在SkyWalking中，dotnet探针的设计遵循核心规范。dotnet探针主要基于DiagnosticSource实现，这提供了一种消息的生产者消费者模型，使得事件可以在任意地方被接收。微软官方库中，如HttpContext、HttpClient、SqlClient等，都预留了性能打点，以捕获关键事件。第三方库如gRPC、CAP、SmartSql也提供了同样的功能。

       开发人员可以通过适配SkyWalking，为自己的库添加性能打点，即向DiagnosticSource发送事件信息。这涉及到创建自定义采集器，监听特定事件，并将数据发送到数据中心。

       探针的核心代码在于监听消息，其关键在于DiagnosticListener，它实现了消息的监听与数据的上报。监听的事件由特定的Processor负责处理，这些Processor实现了ITracingDiagnosticProcessor接口，具体负责数据的收集与转换。

       两个有代表性的Processor示例展示了如何实现这一过程。一个针对AspNetCore请求管线，监听并收集请求相关的事件；另一个是针对System.Net下的通用pile阶段配置正确，避免数据无法注入。在多服务器部署负载均衡时，需要循环连接不同服务器的IP:port进行数据收集。确保编译环境的一致性，可以使用sftp下载代码。注意数据的及时保存和收集，防止覆盖率数据丢失或不准确。

       九、补充API相关代码覆盖率数据的获取

       可以封装覆盖率数据生成报告时所需的属性，如数据文件、源码、class文件等，生成报告时自动获取这些信息。若需要具体实现代码示例或获取更多代码，请参阅GitHub仓库。

       十、总结

       本文是对Java端覆盖率探索的细化总结，参考了相关资料和课程。期待与大家分享和探讨，共同进步。

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，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，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。