Zipkin

声明，老师讲过眼里过千遍不如手里过一遍。这个真的只是我的学习笔记，只是写个我自己看的，要是有雷同之处，海涵。想看大牛的博客，请移步这里 http://blog.csdn.net/forezp/article/details/69788938 一、理论准备 目前以我的理解能力，能看明白的就是一句话——哪个接口调用了哪个接口，传递了什么数据，花了多长时间。 Spring Cloud Sleuth 主要功能就是在分布式系统中提供追踪解决方案，并且兼容支持了 zipkin，你只需要在pom文件中引入相应的依赖即可。 二、一些术语 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，trace以另一个64位ID表示，span还有其他数据信息，比如摘要、时间戳事件、关键值注释(tags)、span的ID、以及进度ID(通常是IP地址) span在不断的启动和停止，同时记录了时间信息，当你创建了一个span，你必须在未来的某个时刻停止它。 Trace：一系列spans组成的一个树状结构，例如，如果你正在跑一个分布式大数据工程，你可能需要创建一个trace。 Annotation：用来及时记录一个事件的存在，一些核心annotations用来定义一个请求的开始和结束 cs - Client Sent

下载与部署 jar中yaml文件配置 启动传入并参数 web界面 目录 zipkin是分布式链路调用监控系统，聚合各业务系统调用延迟数据，达到链路调用监控跟踪。 下载与部署 wget -O zipkin.jar 'https://search.maven.org/remote_content?g=io.zipkin.java&a=zipkin-server&v=LATEST&c= exec ' jar中yaml文件配置 zipkin: self-tracing: # Set to true to enable self-tracing. enabled: ${SELF_TRACING_ENABLED:false} # percentage to self-traces to retain sample-rate: ${SELF_TRACING_SAMPLE_RATE:1.0} # Timeout in seconds to flush self-tracing data to storage. message-timeout: ${SELF_TRACING_FLUSH_INTERVAL:1} collector: # percentage to traces to retain sample-rate: ${COLLECTOR_SAMPLE_RATE:1.0} http: #

微服务刚刚诞生的时候，人们将服务进行拆分，实现服务之间的松耦合，并且每个服务有专门的团队维护，然后客户端直接和各个子服务进行交互。比如，订单，商品，会员服务。 那么这种客户端直接和后端服务交互的方式会有什么问题呢？ 1、客户端需要知道每个服务的地址 2、每个后端服务都需要实现认证、限流、日志、监控、缓存等功能，重复造轮子大大降低了开发效率，而这些公共业务逻辑完全可以拆分出来 3、假如后端某些服务由之前的http/https调用变成rpc调用，或者某些参数发生改变，则客户端需要做很大调整。 后来人们为了解决这些问题，引入 API网关 。 当引入API网关后，API网关接管了所有的入口流量，就像nginx，将请求路由到对应的后端服务。这样客户端无需关心后端服务地址，只需调用网关即可。不仅如此，网关还针对这些流量做了功能的扩展，包括鉴权、限流、日志监控、告警、访问控制、协议转换等功能，这样后端服务只需关注自身的业务逻辑。 我们可以将API网关的部分功能做一个简单的梳理。 注册API API网关要给后端服务赋能，就需要后端服务（API提供者）将API信息注册到网关，并且为每个API配置后端服务的地址。但是，这样遇到的问题是，API之间是独立的，无法将服务于同一功能的API组织起来，统一管理。为了适应真实的服务场景，API网关使用API分组来管理一组API，并配置同一后端，用户（API提供者

我们知道，Zipkin这个工具可以帮助我们收集分布式系统中各个系统之间的调用连关系，而且除了Servlet之外还能收集：MQ、线程池、WebSocket、Feign、Hystrix、RxJava、WebFlux等等组件之间的调用关系。本篇文章就来分析一下Zipkin是如何完成这些功能的 我们先以最常用的Servlet接受请求为例来分析 在spring-cloud-sleuth的spring.factories文件中注入的很多类中包含了一个类： TraceWebServletAutoConfiguration ，一看就知道，这是为Servlet环境量身定制的一个自动装配类 在这个类中，创建了一个Filter，这个Filter就是拦截web请求，完成Servlet请求链路的收集的利器 @Bean @ConditionalOnMissingBean public TracingFilter tracingFilter(HttpTracing tracing) { return (TracingFilter) TracingFilter.create(tracing); } 我们直接来看这个拦截器都是做了一些什么东西吧 public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain

我们知道，Zipkin这个工具可以帮助我们收集分布式系统中各个系统之间的调用连关系，而且除了Servlet之外还能收集：MQ、线程池、WebSocket、Feign、Hystrix、RxJava、WebFlux等等组件之间的调用关系。本篇文章就来分析一下Zipkin是如何完成这些功能的 我们先以最常用的Servlet接受请求为例来分析 在spring-cloud-sleuth的spring.factories文件中注入的很多类中包含了一个类： TraceWebServletAutoConfiguration ，一看就知道，这是为Servlet环境量身定制的一个自动装配类 在这个类中，创建了一个Filter，这个Filter就是拦截web请求，完成Servlet请求链路的收集的利器 @Bean @ConditionalOnMissingBean public TracingFilter tracingFilter(HttpTracing tracing) { return (TracingFilter) TracingFilter.create(tracing); } 我们直接来看这个拦截器都是做了一些什么东西吧 public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain

本文采用Spring cloud本文为2.1.8RELEASE，version=Greenwich.SR3 本文基于前两篇文章 eureka-server、eureka-client、eureka-ribbon 和 spring-gateway 的实现。 参考 eureka-server eureka-client eureka-ribbon spring-cloud-stream 概述 Spring Cloud Stream 是一个构建消息驱动微服务的框架。它通过使用 Spring Integration 来连接消息代理中间件以及实现消息事件驱动的微服务应用。Spring Cloud Stream 为一些供应商的消息中间件产品提供了个性化的自动化配置实现，并且引入了发布-订阅、消费组以及消息分区这三个核心概念。简单的说，Spring Cloud Stream 本质上就是整合了 Spring Boot 和 Spring Integration，实现了一套轻量级的消息驱动的微服务框架。 1. 创建 Spring Cloud Stream 应用： spring-cloud-stream 1.1 增加 pom 依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud

概述 这篇文章主要讲解服务追踪组件 ZipKin。 # ZipKin 简介 ZipKin 是一个开放源代码的分布式跟踪系统，由 Twitter 公司开源，它致力于收集服务的定时数据，以解决微服务架构中的延迟问题，包括数据的收集、存储、查找和展现。它的理论模型来自于 Google Dapper 论文。 每个服务向 ZipKin 报告计时数据，ZipKin 会根据调用关系通过 ZipKin UI 生成依赖关系图，显示了多少跟踪请求通过每个服务，该系统让开发者可通过一个 Web 前端轻松的收集和分析数据，例如用户每次请求服务的处理时间等，可方便的监测系统中存在的瓶颈。 # 服务追踪说明 微服务架构是通过业务来划分服务的，使用 REST 调用。对外暴露的一个接口，可能需要很多个服务协同才能完成这个接口功能，如果链路上任何一个服务出现问题或者网络超时，都会形成导致接口调用失败。随着业务的不断扩张，服务之间互相调用会越来越复杂。 随着服务的越来越多，对调用链的分析会越来越复杂。它们之间的调用关系也许如下： # 术语解释 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，Trace 以另一个 64 位 ID 表示。 Trace：一系列 Spans 组成的一个树状结构，例如

需求分析： 　　微服务架构下一个业务处理多层服务调用，例如：A调用B -> B调用C -> C调用A 要追踪各个服务调用链耗时等情况 1.安装ZipKin服务 ZipKin官网： https://zipkin.io/pages/quickstart.html Docker方式部署(Docker环境： https://www.cnblogs.com/zhangdongfang/p/11810455.html ) 执行 docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin 即可快速部署 ZipKin环境验证： 2.引入Sleuth-ZipKin <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId></dependency>由于spring-cloud-starter-zipkin内已经包含了 zipkin和sleuth,故引入spring-cloud-starter-zipkin即可 3.配置zipkin服务 4.验证(本次流程： a. client调用order创建订单； b. order 调用 product 获取商品信息；c. order调用product扣减库存；d.

一、简介 关于molten的介绍网上有很多，是一个全链路追踪的工具，Molten可以看做是phptrace的的升级版（流行的php问题定位工具譬如phptrace，xhprof，这些工具可以自行Google，看看如何使用） Molten能干啥 molten追踪php核心调用库运行时信息并且按照zipkin/optracing格式输出信息。 可以追踪`curl,pdo,mysqli,redis,mongodb,memcached` 这么多的运行信息。 你可以直接看到你耗时比较久的接口的运行信息，调用信息，一眼就能看到哪个地方慢 二、安装 zipkin 开源分布式系统调用跟踪工具（java写的工具），所以系统需要安装Java或者docker molten为php作对应的数据收集 1、安装Java 最简单的方式rpm 安装，我这里可以直接安装 1 yum -y install java 查看Java安装情况 1 2 3 4 [root@localhost~] # java -version openjdk version "1.8.0_212" OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_212-b04) OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.212-b04, mixed mode) 2、安装依赖 1 yum -y

1. pom.xml 加入 <!--zipkin--> <dependency> <groupId>io.zipkin.java</groupId> <artifactId>zipkin-server</artifactId> <version>2.12.3</version> <exclusions> <exclusion> <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> <artifactId>log4j-slf4j-impl</artifactId> </exclusion> </exclusions> </dependency> <dependency> <groupId>io.zipkin.java</groupId> <artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId> <version>2.12.3</version> </dependency> <dependency> <groupId>io.zipkin.java</groupId> <artifactId>zipkin-autoconfigure-collector-kafka</artifactId> <version>2.12.9</version> </dependency> <dependency> <groupId