Zipkin

Spring-Cloud-Sleuth是Spring Cloud的组成部分之一，为SpringCloud应用实现了一种分布式追踪解决方案，其兼容了Zipkin, HTrace和log-based追踪,追踪微服务rest服务调用链路的问题，接触到zipkin，而spring cloud也提供了spring-cloud-sleuth来方便集成zipkin实现。 为什么需要进行分布式链路追踪springcloud-sleuth呢？ 　　随着分布式系统越来越复杂，你的一个请求发过发过去，各个微服务之间的跳转，有可能某个请求某一天压力太大了，一个请求过去没响应，一个请求下去依赖了三四个服务，但是你去不知道哪一个服务出来问题，这时候我是不是需要对微服务进行追踪呀？监控一个请求的发起，从服务之间传递之间的过程，我最好记录一下，记录每一个的耗时多久，一旦出了问题，我们就可以针对性的进行优化，是要增加节点，减轻压力，还是服务继续拆分，让逻辑更加简单点呢？这时候springcloud-sleuth集成zipkin能帮我们解决这些服务追踪问题。 以下是来自springcloud官方文档对springcloud-sleuth部分名字的解释： Span： 基本工作单元，例如，在一个新建的span中发送一个RPC等同于发送一个回应请求给RPC，span通过一个64位ID唯一标识

原文地址： http://www.cnblogs.com/skyblog/p/6213683.html 随着微服务数量不断增长，需要跟踪一个请求从一个微服务到下一个微服务的传播过程， Spring Cloud Sleuth 正是解决这个问题，它在日志中引入唯一ID，以保证微服务调用之间的一致性，这样你就能跟踪某个请求是如何从一个微服务传递到下一个。 　　如果你有使用AOP拦截Servlet的经验，做一个基于AOP的简单服务统计和跟踪很容易。但要像Zipkin那样能够跟踪服务调用链就比较困难了。所谓调用链，就是A服务调用B服务，B服务又调用了C、D服务。这样一个链要想统计跟踪，要写不少代码。而Spring Cloud Sleuth能让你不写一行代码的情况下完成这些。 　　本文涉及5个spring boot工程： 　 　　前三个验证基本的Sleuth使用，后面两个演示如果使用消息中间件作为Zipkin的源，以及如果将Zipkin的监控数据配置到mysql数据库。由于前者和后者在配置方面相差较大，因此有必要将其分开展示。简单的Sleuth应用，在这里是指Sleuth http应用，就是Sleuth通过http请求的方式将监控日志推送到Zipkin服务器。如图所示，cloud-sleuth-server其实就是Zipkin Server它接收来自微服务cloud-sleuth

首先，我们还是通过spring initializr来新建三个项目。一个zipkin service。另外两个是普通的业务应用，分别叫service和client。 zipkin service client service 如上我们引入了web 、zipkin client两个依赖。 新建zipkin server应用 先打开zipkin-service项目。 我们来看看依赖情况： <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> 上面是默认的依赖。这里需要把这些依赖都换掉，否则zipkin server无法正常工作（另外就是spring boot用的版本是1.4.3.RELEASE，spring cloud版本为 Camden.SR4）。 spring boot 版本： <parent> <groupId>org.springframework

转眼已经2020，距离微服务这个词落地已经过去好多年！（我记得2017年就听过这个词）。然而今天我想想什么是微服务，其实并没有一个很好的定义。为什么这样说，按照微服务的定义： 微服务架构就是将一个庞大的业务系统按照业务模块拆分成若干个独立的子系统，每个子系统都是一个独立的应用，它是一种将应用构建成一系列按业务领域划分模块的，小的自治服务的软件架构方式，倡导将复杂的单体应用拆分成若干个功能单一、松偶合的服务，这样可以降低开发难度、增强扩展性、便于敏捷开发，及持续集成与交付活动。 根据这个定义，不难看出其实就是对复杂的业务系统统一做逻辑拆分，保持逻辑上的独立。那么逻辑上独立就是一个服务这样做真的是好吗，如何界定：小、独，还有要做一个事情，完成单一的业务，单一的功能要拆分出来，为了独立而独立会不会导致拆的过细？不同人有不同的见解，我们今天一起探讨微服务的过去和未来。 微服务缘起 在没有微服务之前，我们最早的架构模式就是 MVC 模式，把业务逻辑分为：表示层，业务逻辑层，数据访问层。MVC模式随着大前端的发展，从一开始的前后端不分离，到现在的前后端分离逐渐演进。这种演进好的一点是剥离了不同开发语言的开发环境和部署环境，使得开发较为便利，部署更直接。然而问题是：这种模式仍然是单体应用模式，如果有一个改动需要上线，你不得不因为这个改动去考虑更多

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 在zipkin客户端采样率是通过Sampler类来完全控制，代码如下， package com.github.kristofa.brave; public abstract class Sampler { public static final Sampler ALWAYS_SAMPLE = new Sampler() { @Override public boolean isSampled(long traceId) { return true; } @Override public String toString() { return "AlwaysSample"; } }; public static final Sampler NEVER_SAMPLE = new Sampler() { @Override public boolean isSampled(long traceId) { return false; } @Override public String toString() { return "NeverSample"; } }; public abstract boolean isSampled(long traceId); public static Sampler create

分布式追踪系统 使用 Zipkin 和 Brave 实现分布式系统追踪（基础篇） - 推酷 OpenZipkin · A distributed tracing system Twitter zipkin 分布式跟踪系统的设计与实现 - 马宏的世界 - 博客频道 - CSDN.NET openzipkin/brave: Java distributed tracing implementation compatible with Zipkin backend services. openzipkin/zipkin: Zipkin is a distributed tracing system zipkin - liaokailin的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET #研发解决方案介绍#Tracing（鹰眼） - 旁观者 - 博客园 分布式系统为什么需要 Tracing？ 先介绍一个概念： 分布式跟踪 ，或 分布式追踪 。 电商平台由数以百计的分布式服务构成，每一个请求路由过来后，会经过多个业务系统并留下足迹，并产生对各种Cache或DB的访问，但是这些分散的数据对于问题排查，或是流程优化都帮助有限。对于这么一个跨进程/跨线程的场景，汇总收集并分析海量日志就显得尤为重要。 要能做到追踪每个请求的完整调用链路，收集调用链路上每个服务的性能数据，计算性能数据和比对性能指标（SLA

基于jdk1.8 下载zipkin jar包 用wget下载zipkin官方最新jar包 wget -O zipkin.jar 'https://search.maven.org/remote_content?g=io.zipkin.java&a=zipkin-server&v=LATEST&c=exec' 初始msyql 默认的database是“zikpin”，新建一个数据库，并使用如下脚本初始化： https://github.com/openzipkin/zipkin/blob/master/zipkin-storage/mysql/src/main/resources/mysql.sql 启动zipkin，并使用mysql java -jar zipkin-server-2.7.1-exec.jar -STORAGE_TYPE=mysql –MYSQL_DB=zipkin -MYSQL_USER=*** -MYSQL_PASS=*** -MYSQL_HOST=*.*.*.* -MYSQL_TCP_PORT=3306 浏览器访问：http://ip:9411 暂且记录下安装配置，具体使用方式及原理有待进一步研究...... 来源： https://www.cnblogs.com/tianboblog/p/8875710.html

zipkin的数据存储可以存在4个地方： 内存（仅用于测试，数据不会持久化，zipkin-server关掉，数据就没有了） 这也是之前使用的 mysql 可能是最熟悉的方式 es Cassandra 一、代码 （基于 第二十八章 springboot + zipkin（brave定制-AsyncHttpClient） ） 1、pom.xml 1 <dependency> 2 <groupId>io.zipkin.brave</groupId> 3 <artifactId>brave-mysql</artifactId> 4 <version>3.9.0</version> 5 </dependency> 2、ZipkinConfig添加如下 1 @Bean 2 public MySQLStatementInterceptorManagementBean mySQLStatementInterceptorManagementBean(Brave brave) { 3 return new MySQLStatementInterceptorManagementBean(brave.clientTracer()); 4 } 二、数据库 1、建库 自己创建库（eg.mytestdb）就好 2、建表 在mytestdb中执行zipkin准备好的脚本mysql.sql来创建三张表以及各个索引。