Zipkin

Zipkin基本概念 Span：基本工作单元，一次链路调用就会创建一个Span Trace：一组Span的集合，表示一条调用链路。举个例子：当前存在服务A调用服务B然后调用服务C，这个A->B->C的链路就是一条Trace，而每个服务例如B就是一个Span，如果在服务B中另起2个线程分别调用了D、E，那么D、E就是B的子Span Zipkin架构 先看一下架构图 其中左边部分代表了客户端分别为： InstrumentedClient：使用了Zipkin客户端工具的服务调用方 InstrumentedServer：使用了Zipkin客户端工具的服务提供方 Non-InstrumentedServer：未使用Trace工具的服务提供方，当然还可能存在未使用工具的调用方 总结：一个调用链路是贯穿InstrumentedClient->InstrumentedServer的，每经过一个服务都会以Span的形式通过Transport把经过自身的请求上报的Zipkin服务端中 右边线框内代表了Zipkin的服务端，其中各组件的功能如下： UI：提供web页面，用来展示Zipkin中的调用链和系统依赖关系等 Collector：对各个客户端暴露，负责接受调用数据，支持HTTP、MQ等 Storage：负责与各个存储适配后存储数据，支持内存，MySQL，ES等 API

Zipkin基本概念 Span：基本工作单元，一次链路调用就会创建一个Span Trace：一组Span的集合，表示一条调用链路。举个例子：当前存在服务A调用服务B然后调用服务C，这个A->B->C的链路就是一条Trace，而每个服务例如B就是一个Span，如果在服务B中另起2个线程分别调用了D、E，那么D、E就是B的子Span Zipkin架构 先看一下架构图 其中左边部分代表了客户端分别为： InstrumentedClient：使用了Zipkin客户端工具的服务调用方 InstrumentedServer：使用了Zipkin客户端工具的服务提供方 Non-InstrumentedServer：未使用Trace工具的服务提供方，当然还可能存在未使用工具的调用方 总结：一个调用链路是贯穿InstrumentedClient->InstrumentedServer的，每经过一个服务都会以Span的形式通过Transport把经过自身的请求上报的Zipkin服务端中 右边线框内代表了Zipkin的服务端，其中各组件的功能如下： UI：提供web页面，用来展示Zipkin中的调用链和系统依赖关系等 Collector：对各个客户端暴露，负责接受调用数据，支持HTTP、MQ等 Storage：负责与各个存储适配后存储数据，支持内存，MySQL，ES等 API

Spring Cloud Alibaba微服务从入门到进阶 Spring Cloud Alibaba是阿里巴巴出品的Spring Cloud第二代实现，是阿里微服务的解决方案与精华沉淀，在业界广泛使用，使用微服务更是大势所趋。学习本课程，能熟练掌握Spring Cloud Alibaba的使用和原理，并带领大家从0开始编写一个学习笔记微信小程序，在实践中深入理解微服务思想。 适合人群 对微服务开发有兴趣有需求的开发人员 技术储备要求 具有一定开发经验 了解Maven / 了解Spring Boot 章节目录： 第1章 课程介绍 课程的总体介绍，课程需要的环境搭建和一些常用的快捷键介绍. 1-1 本课导学 试看 1-2 项目环境搭建 第2章 Spring Boot基础 前期先带着学习Spring Boot基础,创建Spring Boot项目,讲解Spring Boot的配置, 是学习Spring Cloud Alibaba的必知必会. 2-1 本章概述 2-2 Spring Boot是什么，能做什么？ 2-3 编写第一个Spring Boot应用 2-4 Spring Boot应用组成分析 2-5 Spring Boot开发三板斧 2-6 必会：Spring Boot Actuator 2-7 必会：Spring Boot配置管理 2-8 必会：Profile 2-9 本章总结

目录： 什么是SpringCloud Sleuth 为什么使用SpringCloud Sleuth 如何使用SpringCloud Sleuth 什么是SpringCloud Sleuth： SpringCloud sleuth是 一款分布式跟踪框架 ，它为SpringCloud提供了很好的 跟踪解决方案 。 为什么使用SpringCloud Sleuth： 在分布式系统中，用户的一次请求可能不仅仅是一个简单的http调用了，可能会涉及到很多不同的服务，而当系统越来越复杂的时候那一次调用可能涉及到十几个，甚至更多个服务。 而当一次请求出现问题的时候，如果没有工具帮助的情况下查起问题来时会非常麻烦。 那在庞杂的系统中，如何快速发现问题，如何判断服务影响范围，如何梳理服务依赖及依赖的合理性，如何分析链路性能问题及实时容量规划？这些问题sleuth都提供了解决方案。 使用目的： 耗时分析、可视化错误、链路优化 如何使用SpringCloud Sleuth： http拦截方式： 1、服务端（启动后可访问http://localhost:7070查看zipkin ui） ）增加maven依赖 1 <dependency> 2 <groupId>org.springframework.cloud</groupId> 3 <artifactId>spring-cloud-starter

前言： 一些感念： 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 -客户端发起一个请求，这个annotion描述了这个span的开始 sr - Server Received -服务端获得请求并准备开始处理它，如果将其sr减去cs时间戳便可得到网络延迟 ss - Server Sent -注解表明请求处理的完成(当请求返回客户端)，如果ss减去sr时间戳便可得到服务端需要的处理请求时间 cr - Client Received -表明span的结束，客户端成功接收到服务端的回复，如果cr减去cs时间戳便可得到客户端从服务端获取回复的所有所需时间

随着业务发展，系统拆分导致系统调用链路愈发复杂一个前端请求可能最终需要调用很多次后端服务才能完成，当整个请求变慢或不可用时，我们是无法得知该请求是由某个或某些后端服务引起的，这时就需要解决如何快读定位服务故障点，以对症下药。于是就有了分布式系统调用跟踪的诞生。 现今业界分布式服务跟踪的理论基础主要来自于 Google 的一篇论文 《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》 ，使用最为广泛的开源实现是 Twitter 的 Zipkin，为了实现平台无关、厂商无关的分布式服务跟踪，CNCF 发布了布式服务跟踪标准 Open Tracing。国内，淘宝的“鹰眼”、京东的“Hydra”、大众点评的“CAT”、新浪的“Watchman”、唯品会的“Microscope”、窝窝网的“Tracing”都是这样的系统。 Spring Cloud Sleuth Spring Cloud Sleuth为服务之间调用提供链路追踪。通过Sleuth可以很清楚的了解到一个服务请求经过了哪些服务，每个服务处理花费了多长。从而让我们可以很方便的理清各微服务间的调用关系。此外Sleuth可以帮助我们： 耗时分析: 通过Sleuth可以很方便的了解到每个采样请求的耗时，从而分析出哪些服务调用比较耗时; 可视化错误:

给现有项目搭建项目（首先你得有服务注册中心、客户端、服务端）： 我是用的mysql+zikpin,pom.xml配置如下: < dependency > < groupId > org.springframework.cloud </ groupId > < artifactId > spring-cloud-starter-zipkin </ artifactId > </ dependency > < dependency > < groupId > io.zipkin.java </ groupId > < artifactId > zipkin-server </ artifactId > </ dependency > < dependency > < groupId > io.zipkin.java </ groupId > < artifactId > zipkin-autoconfigure-ui </ artifactId > </ dependency > < dependency > < groupId > mysql </ groupId > < artifactId > mysql-connector-java </ artifactId > </ dependency > < dependency > < groupId > org

Zipkin是一个分布式追踪系统。 它有助于收集解决微服务架构中延迟问题所需的时序数据。 它管理这些数据的收集和查找。 Zipkin的设计基于 Google Dapper 论文。 应用程序用于向Zipkin报告时间数据。 Zipkin用户界面还提供了一个依赖关系图，显示每个应用程序有多少跟踪请求。 如果您正在解决延迟问题或错误问题，则可以根据应用程序，跟踪长度，注释或时间戳过滤或排序所有跟踪。 一旦选择了一个跟踪，您可以看到每个跨度所花费的总跟踪时间的百分比，从而可以确定问题应用程序。 官网地址： https://zipkin.io/ github 地址 ： https://github.com/openzipkin/zipkin 为什么使用Zipkin 随着业务越来越复杂，系统也随之进行各种拆分，特别是随着微服务架构和容器技术的兴起，看似简单的一个应用，后台可能有几十个甚至几百个服务在支撑；一个前端的请求可能需要多次的服务调用最后才能完成；当请求变慢或者不可用时，我们无法得知是哪个后台服务引起的，这时就需要解决如何快速定位服务故障点，Zipkin分布式跟踪系统就能很好的解决这样的问题。 三种启动方式 docker 启动 docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin curl -sSL https://zipkin.io

Zipkin是一种分布式跟踪系统。它有助于收集解决微服务架构中的延迟问题所需的时序数据。它管理这些数据的收集和查找。Zipkin的设计基于 Google Dapper论文 ，对原理感兴趣可以看下。 简单说就是采集各服务之间互相调用的信息：谁调用了谁，调用是否发生故障，调用耗时多少。并提供可视化界面。方便快速定位服务故障点。 zipkin架构图如下所示： Trace Zipkin使用Trace结构表示对一次请求的跟踪，一次请求可能由后台的若干服务负责处理，每个服务的处理是一个Span，Span之间有依赖关系，Trace就是树结构的Span集合； Span 每个服务的处理跟踪是一个Span，可以理解为一个基本的工作单元，包含了一些描述信息：id，parentId，name，timestamp，duration，annotations等 Components 有4个组件组成Zipkin：collector，storage，search，web UI collector：一旦跟踪数据到达Zipkin collector守护进程，它将被验证，存储和索引，以供Zipkin收集器查找； storage：Zipkin最初数据存储在Cassandra上，因为Cassandra是可扩展的，具有灵活的模式，并在Twitter中大量使用；但是这个组件可插入，除了Cassandra之外