SkyWalking 是一款开源的应用性能监控工具，它支持分布式系统的追踪、服务依赖分析以及日志收集。在 SkyWalking 中，Agent 扮演了重要角色，它负责在应用中收集监控数据，包括日志，并将其发送到 SkyWalking 后端进行处理和存储。下面是 SkyWalking Agent 中日志（Log）的收集与发送流程的解析：

1. 日志采集

• 日志格式化： SkyWalking Agent 内置了多种日志框架的适配器，如 Log4j、Logback 等。它通过插件机制对这些日志框架进行拦截或代理，以收集日志数据。

• 日志规范化： 在日志数据被拦截之后，SkyWalking 会对日志数据进行规范化处理，提取出有用的信息，例如时间戳、日志级别、日志内容、线程信息等。

• 关联追踪： 由于 SkyWalking 主要用于分布式追踪和监控，它会尝试将日志条目与特定的 trace 相关联。这种关联通过上下文传播机制来实现，如果一个 trace 上下文存在，日志条目会被打上与其相关联的 trace IDs。

2. 日志缓冲

• 日志队列： 为了提高发送效率和减少对应用性能的影响，SkyWalking Agent 实现了异步非阻塞的日志缓冲机制。日志数据会先被存入内存中的队列中。

• 日志批处理： 日志数据会被批量处理并打包，以减少网络请求次数与资源消耗。SkyWalking 会根据预设的时间间隔或者缓冲器容量来决定何时将日志批量发送到后端。

3. 日志传输

• GRPC 通信： SkyWalking Agent 使用 GRPC 与后端服务器通信。GRPC 是一种高效的 RPC 框架，可以很好地支持流式数据传输并具有高效的序列化性能。

• 故障处理： 传输过程中，如果发生网络故障或其它异常情况，SkyWalking Agent 具备重试机制，可以尝试重新发送失败的日志。

4. 后端处理

• 接收与存储： SkyWalking 后端会接收来自 Agent 的日志数据，然后进行解析和存储。依托于其强大的流式处理能力，SkyWalking 后端可以进行实时或近实时的日志分析和查询。

• 告警与展示： 后端能够根据用户定义的告警规则对收到的日志进行筛选，例如根据日志级别触发告警。此外，集成的可视化界面可以帮助用户查看和分析日志数据。

综上所述，SkyWalking Agent 的日志收集与发送流程是一个高度优化的过程，旨在提供高效、可靠的日志监控解决方案，同时对应用系统的性能有最小的影响。通过系统化的日志管理，运维人员可以更好地理解和追踪分布式系统中的问题。