Apache SkyWalking 是一款强大的分布式链路追踪系统，但在实际使用中，其性能和稳定性往往依赖于合理的存储配置。首要任务是选择合适的后端存储，如 Elasticsearch 或 H2 数据库，不同的存储方式对资源需求差异显著。建议根据业务规模选择存储方案，小型项目可从 H2 入手，而大规模应用则推荐 Elasticsearch 提升查询效率。

其次是存储参数调优。以 Elasticsearch 为例，合理分配内存、调整分片数量（shards）及副本数量（replicas）至关重要。同时，优化索引策略，例如设置适当的刷新间隔和压缩级别，能够显著减少存储开销。此外，定期清理过期数据并维护索引健康状态，避免因存储膨胀导致性能下降。

最后，别忘了监控存储组件的运行状况，利用 SkyWalking 内置监控工具或第三方插件，及时发现潜在问题并进行调整。通过科学配置与持续优化，SkyWalking 将成为高效运维的得力助手！💪