Zipkin

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。

分布式环境下，对于线上出现问题往往比单体应用要复杂的多，原因是前端的一个请求可能对应后端多个系统的多个请求，错综复杂。 对于快速问题定位，我们一般希望是这样的： 从下到下关键节点的日志,入参，出差，异常等。 关键节点的响应时间 关键节点依赖关系 而这些需求原来在单体应用中可以比较容易实现，但到了分布式环境，可能会出现： 每个系统的技术栈不同 有的系统有日志有的连日志都没有 日志实现手段不相同 以上系统都是自治的，要想看整体的调用链非常困难。 分布式系统日志统一的手段有很多，比如常见的ELK，但这些日志都是文本，不太容易做分析。 更希望看到类似如下浏览器对于网络请求的分析：将分散的请求串联在一起 zipkin 这是推特的一个产品，通过API收集各系统的调用链信息然后做数据分析，展示调用链数据。 核心功能： 搜索调用链信息 此处不多说，无非就是从存储中按一定条件搜索请求信息。 zipkin默认是内存存储，也可以是其它的比如：mysq,elasticsearch 查看某条请求的详细调用链 比如查询产品明细，除了产品的基本信息还需要展示对产品的所有评论。下图可以清晰的展示调用关系，product-dubbo-consumer调用product-dubbo-provider，product-dubbo-provider内部再调用comment-dubbo-provider

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 导读： 作为一支深耕多年链路追踪技术 (Tracing) 与性能管理服务 (APM) 的团队，阿里巴巴中间件鹰眼团队的工程师们见证了阿里巴巴基础架构的多次升级，每一次的架构升级都会对系统可观测性能力 (Observability) 带来巨大挑战，而这次的“云原生”升级，给我们带来的新挑战又是什么呢？ 云原生与可观测性 在刚刚过去的 2019 年 双11，我们再次见证了一个技术奇迹：这一次，我们花了一整年的时间，让阿里巴巴的核心电商业务全面上云，并且利用阿里云的技术基础设施顶住了 54 万笔/秒的零点交易峰值；我们的研发、运维模式，也正式步入了云原生时代。 云原生所倡导的新范式，给传统的研发和运维模式带来巨大冲击：微服务、DevOps 等理念让研发变得更高效，但带来的却是海量微服务的问题排查、故障定位的难度变得更大；容器化、Kubernetes 等容器编排技术的逐渐成熟让规模化软件交付变得容易，但带来的挑战是如何更精准地评估容量、调度资源，确保成本与稳定性的最好平衡。 今年阿里巴巴所探索的 Serverless、Service Mesh 等新技术，未来将彻底地从用户手中接管运维中间件以及 IaaS 层的工作，对于基础设施的自动化程度来讲则是一个更加巨大的挑战。 基础设施的自动化（Automation

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> > 本文概要:大白话剖析调用链监控原理,然后学习Sleuth,Zipkin,然后将Sleuth整合Zipkin,最后学习Zipkin数据持久化（Elasticsearch）以及Zipkin依赖关系图 实战至此,基本功能已经全部实现 1 剖析调用链监控原理 如果我们的项目出现异常了,怎么办呢? 1.1 问题定位需求 ◆ 跨微服务的API调用发生异常,要求快速定位(比如5分钟以内)出问题出在哪里，该怎么办? ◆ 跨微服务的API调用发生性能瓶颈,要求迅速定位(比如5分钟以内)出系统瓶颈,该怎么办? 对于这两种情况,传统方式很难解决,需要调用链监控工具排查(有点类似于Linux内核的调用栈日志哦) 调用链监控工具可谓分布式项目维护的必备工具! 1.2 监控的基本原理 譬如说,对于本项目,监控如下请求 定义如下4个时间节点 在DB中维护了一张自关联型数据trace表: 唯一标识,父spanid,服务名称,调用的API,四个时间节点的阶段,数据发生的时间戳 如此一来,正常情况下,一次调用,DB会生成四条数据,即可知道哪个阶段发生问题! 2 优雅地使用 Sleuth 2.1 何为 Sleuth 官方定位 : Sleuth是一 个Spring Cloud的分布式跟踪解决方案 讲人话就是调用链监控工具的客户端 2.2 术语条目

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 最近将 Zipkin 的底层存储切换到了 Elasticsearch，相比 Cassandra，Elasticsearch 拥有更加灵活的查询和聚合方式，所以可以完成一些之前做不到的自定义统计，在此记录一下。 存储结构 Zipkin 的存储是基于 Span 的，每一个 Span 为一个文档，字段有： traceId ：所属的 Trace duration ：执行消耗的时间（单位为微秒） timestamp 、 timestamp_millis ：生成时间（单位分别为微秒和毫秒） name ：Span 的名称 annotations ：主要用于记录系统通信的情况，有 Client Send 、 Server Receive 、 Server Send 和 Client Receive 四种通信记录 binaryAnnotations ：记录一些自定义数据，可以记录任何关心的数据，例如方法参数、SQL 语句、Server 端地址等 parentId ：父 Span collector_timestamp_millis ：采集时间 使用 Zipkin UI 时 name 、 binaryAnnotations 都仅作为展示字段，而在 Elasticsearch 中，通过良好的方式定义这些字段

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 内容不断完善中，访问 文档 查看最新更新 当下，已经有很大一部分公司完成了单体架构向微服务架构的迁移改造，并在疲于应对大量微服务间通信问题时，开始考虑采用Service Mesh微服务架构作为服务与服务直接通信的透明化管理框架，以插件式的方式实现各种业务所需的高级管理功能。 而开源PaaS Rainbond 提供了开箱即用的Service Mesh微服务架构，部署在Rainbond上的应用原生即是Service Mesh微服务架构应用。 接下来，我们将以 Rainbond v3.7.0 为基础平台，以开源商城项目 sockshop 为例，演示如何在源代码无入侵的情况下，将项目改造为具有 服务注册与发现 、 分布式跟踪 、 A/B测试 、 灰度发布 、 限流 、 熔断 、 性能分析 、 高可用 、 日志分析 等能力的高可靠性电商业务系统。 一键部署Rainbond请查看 快速开始 。 sockshop是一个典型的微服务架构案例，具备用户管理、商品管理、购物车、订单流程、地址管理等完善的电商相关功能。sockshop主要由 Spring boot 、 Golang 、 Nodejs 等多种语言开发，使用 MySQL 和 MongoDB 等多种数据库，原方案采用单机环境下的部署方式，缺乏服务治理能力和分布式能力。

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【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 使用zipkin做二次开发，第一步是要对zipkin整体有一个了解，能够简单的搭建DEMO跑一跑，前面两篇文章，就是做这个用的，接下来最重要的一点，就是了解他存储在elasticsearch的数据结构。 span结构 zipkin存储span的话，存在elasticsearch里面，每一天的数据自动创建一个index， 格式如下 zipkin:span-2018-08-06 zipkin:span-2018-08-07 # 2018-08-07这一天的span都存储在这个index下面 1 2 一个span的数据结构如下 { "_index": "zipkin:span-2018-08-07", "_type": "span", "_id": "AWUSkiT_lG0UQ3Osck2S", "_version": 1, "_score": 1, "_source": { "traceId": "6c3c748ff257f23b", "duration": 2928879, "localEndpoint": { "ipv4": "10.208.204.119", "port": 7900, "serviceName": "sleuthconsumer" }, "timestamp_millis":

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 概述 当代的互联网服务，通常都是用复杂的、大规模分布式集群来实现的。互联网应用构建在不同的服务集上，这些服务有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心。因此，需要一个用于分析性能问题的系统可以监控那些横跨了不同的应用、不同的服务器之间的关联动作，调用链追踪系统应运而生。 目标 分布式调用链追踪系统一般有以下五个目标： 低消耗（low-overhead）调用链追踪埋点不能占用链路上太长的时间，也不应消耗太多的机器资源。 低侵入（low-invasiveness）作为非业务组件，应当尽可能少侵入或者不侵入其他业务系统，保持对使用方的透明性，减少开发人员的负担和接入门槛。 可扩展（scalability）整个调用链追踪通路都应该可扩展，以应对不断接入的服务和公司未来的发展。 时效性（time-efficient）从追踪数据采集，分析处理，查询，展示的整个通路都要尽量快速。 决策支持（decision-support）需要为业务定位问题，分析服务，提供丰富清晰的报表。 功能 调用链追踪系统通常包含的功能如下： 对调用请求的整个链路进行追踪，分析每个环节的耗时，协助开发运维人员找到性能瓶颈 找出服务之间的依赖拓扑关系，如每个服务依赖哪些服务