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微信聊天模拟生成源码在哪同时，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，腾空阳源码主要分享 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、电玩app 源码GRPCRemoteClient、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，算命占卜源码对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，负数 补码 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。
