Jaeger

KubeCon+CloudNativeCon，作为由云原生计算基金会（CNCF）发起的最盛大的会议，聚焦着全世界关注云原生领域的目光。 自2016年起，在欧洲、北美等地举办以来，本论坛受到了Kubernetes大牛、开发者、厂商等全球开源技术爱好者的强力追捧。 2018年11月13-15日，KubeCon+CloudNativeCon 2018论坛将首次亮相中国上海，这无疑是对中国技术实力的认可，同时，中国程序员们也将可以在上海跨国采购会展中心共同参与这场顶尖的国际技术盛会。 KubeCon+CloudNativeCon 2018中国论坛作为CNCF的旗舰论坛，得到了Liz Rice、Janet Kuo等大咖的大力支持与推荐。本论坛精彩日程现已出炉，看看你关注的议题和大咖！ 本次论坛为期三天，预计将吸引开发人员、架构师、技术负责人、首席信息官、首席技术官、媒体和分析师等2500多人到场，以主题演讲、分论坛以及展位等形式全方位地为大家打造一场精彩绝伦的技术盛宴。 KubeCon+CloudNativeCon 2018中国论坛将聚焦云原生领域的最新技术动态，CNCF的重点项目Kubernetes、Prometheus、OpenTracing、Fluentd、gRPC、containerd、rkt、CNI、Envoy、Jaeger、Helm等多个项目也将悉数亮相。另外

根据CNCF的最新年度调查，很多组织对Service Mesh表现出很高的兴趣，并且有一部分已经在生产环境中使用它们。你可能不知道Linkerd是市场上第一个Service Mesh，但是Istio使Service Mesh更受欢迎。这两个项目都是最前沿的项目，而且竞争非常激烈，因此很难选择一个项目。 在本篇文章中，我们将和你一起了解Istio和Linkerd架构，组件，并比较它们的产品以帮助你做出明智的决定。 Service Mesh简介 在过去的几年中，微服务架构已成为软件设计中流行的样式。在这种架构中，我们将应用程序分解为可独立部署的服务。这些服务通常是轻量级的，多语言的，并且通常由各种职能团队进行开发部署。 当某些服务数量增加，难以管理且越来越复杂时，微服务架构将一直有效。但这也在管理安全性，网络流量控制和可观察性等各个方面带来了挑战。 Service Mesh可以很好地帮助应对这些挑战。 Service Mesh 用于描述组成应用程序的微服务及其之间的交互。随着服务数量的增加和复杂性的增加，扩展和管理变得越来越困难。Service Mesh可以为微服务架构提供服务发现，负载均衡，故障恢复，指标和监视。 Service Mesh 通常还能够满足更复杂的需求，例如A/B测试，金丝雀发布，速率限制，访问控制和端到端身份验证。 Service Mesh

这个博客最初是由 Ayrat Khayretdinov 在CloudOps博客上发布 云原生景观可能会很复杂和混乱。无数的开源项目都得到了一个充满活力和广阔社区的持续贡献的支持。云原生计算基金会（CNCF）有一幅景观图，展示了云原生解决方案的全部范围，其中许多都在他们的保护伞下。 作为CNCF大使，我积极致力于在加拿大各地推广社区活动和云原生教育。在CloudOps里，我领导了Docker和Kubernetes的研讨会，提供了云原生技术的介绍，并帮助DevOps团队操作他们的应用程序。 我还组织了Kubernetes和云原生meetup来介绍来自世界各地的演讲者，代表各种项目。它们每季度在蒙特利尔、渥太华、多伦多、基奇纳 - 滑铁卢和魁北克市运营。通过@archyufaor联系我或电邮到CloudOps，了解更多关于成为云原生的信息。 与此同时，我还编写了一个关于云原生景观的初学者指南。我希望它能帮助你理解风景，让你更好地了解如何驾驭它。 CNCF的历史 2014年，谷歌开源了一个名为Borg的内部项目，他们一直在使用它来编排容器。由于没有地方来进行这个项目，谷歌与Linux基金会合作创建了云原生计算基金会（CNCF），这将鼓励Kubernetes和其他云原生解决方案的开发和协作。Borg实现在Go中被重写，重新命名为Kubernetes，并作为初始化项目捐赠。很早就很清楚

Jaeger是收集全链路跟踪的信息，在Jaeger收集的信息中，有请求的url信息，有每个请求的时间间隔，借助这些信息可以进行报警，比如一次较长的请求，或者是某些请求的次数和先后等。不管报警的业务规则是什么，首先得收集Jaeger中的信息。 Jaeger有api可以提供这些信息，比如 /api/services，获取所有服务 /api/traces?service={servicename}获取该服务下的所有跟踪 /api/traces/{traceid}获取某个跟踪的信息等 /api/traces?end={endtime}&limit={20}&lookback={1h}&service={servicename}&start={starttime}按条件查询跟踪信息等api 下面代码定义Jaeger中的实体类，类中的属性可以根据自己的型业务规则收集，这里定义不完整 using System.Collections.Generic; namespace JaegerAlert { /// <summary> /// 服务报警 /// </summary> public class AlertList { public string ServiceName { get; set; } public List<AlertItem> Alerts { get; set; } } //

在软件工程中，Tracing指使用特定的日志记录程序的执行信息，与之相近的还有两个概念，它们分别是Logging和Metrics。 Logging：用于记录离散的事件，包含程序执行到某一点或某一阶段的详细信息，比如，应用程序的调试（debug）信息或错误（error）信息。它是我们诊断问题的依据。 Metrics：用于记录可聚合的数据，且通常是固定类型的时序数据，每个都是一个逻辑计量单元，或者一个时间段内的柱状图，比如，队列的当前深度可以被定义为一个计量单元，在写入或读取时被更新统计；输入HTTP请求的数量可以被定义为一个计数器，用于简单累加；请求的执行时间可以被定义为一个柱状图，在指定时间片上更新和统计汇总。 Tracing：用于记录单次请求范围内的处理信息，其中包括服务调用和处理时长等，比如，一次调用远程服务的RPC执行过程；一次实际的SQL查询语句；一次HTTP请求的业务性ID。它是我们排查系统性能问题的利器。 系统架构从单体转变为微服务以后，一次请求往往涉及到多个服务之间的调用。随着服务数量的增多和内部调用链的复杂化，仅凭借日志和性能监控很难做到 “See the Whole Picture”，在进行问题排查或是性能分析的时候，无异于盲人摸象。 分布式追踪系统（Tracing）旨在分析请求背后调用了哪些服务，服务的调用顺序、耗时、错误原因等，帮助开发者直观分析请求链路

Go微效勞入門到容器化理論，落地可觀測的微效勞電商項目 下载地址： 百度云盘 關於真正微效勞項目來說，效勞開發只是第一步，容器化、弹性伸缩和可觀測才是真正關键。本课程將經過電商項目實戰，係統學習完整形態的微效勞，控製成熟閉環的落中央案。 技術請求 有Go實践開發經歷 控製Linux操作 純熟控製MySQL 環境參數 開發言语：Golang 開發平台：Windows 10 開發工具：GoLand 章節目錄： 第1章 课程引見與學習指南 試看 课程的引見、學習道路與指南，如何更好的學習本课程 共 1 節 (6分鍾) 收起列表 1-1 本课的go微效勞有什麼不同？ (05:34) 試看 第2章 Go微效勞引見與容器化入門 試看 课程是以go-micro爲主的技術栈，本章解說其transport通訊層grpc原理。以及grpc數據的傳輸序列化和反序列化protobuf的原理 共 6 節 (101分鍾) 收起列表 2-1 微效勞根底引見 (19:17) 2-2 微效勞必備技藝Docker 入門引見 (18:48) 2-3 go-micro根底之 grpc protogo-micro 組件架構及通訊原理 (12:28) 試看 2-4 go-micro根底之 grpc proto (20:29) 2-5 go-micro 入門案例考證 (14:41) 2-6 go-micro 入門案例編寫

1 分布式追踪系统 随着大量公司把单体应用重构为微服务，对于运维人员的责任就更加重大了。架构更复杂、应用更多，要从中快速诊断出问题、找到性能瓶颈，并不是一件容易的事。因此，也随着诞生了一系列面向 DevOps 的诊断与分析系统，主要是以下三个系统： 集中式日志系统（Logging） 集中式度量系统（Metrics） 分布式追踪系统（Tracing） 三者相互交织重叠如下： 技术栈上的成熟框架有， Logging：Log4j、ELK等， Metrics：Prometheus、InfluxDB、Grafana等 Tracing：Jaeger和Zipkin等。 分布式追踪系统在Google发表一篇文章 Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure 后快速发展。Tracing系统一般核心步骤有三个：代码埋点、数据存储、查询展示。 历史洪流滚滚向前，大浪淘沙，现在比较流行的有 Jaeger 和 Zipkin 。 2 OpenTracing 由于 Tracing 的技术发展迅速，为了解决兼容性问题，有了 OpenTracing 规范。它是一个轻量级的标准化层，连接应用、类库和追踪系统。 OpenTracing的优势： （1）OpenTracing已经进入 CNCF （云原生计算基金会