Zipkin

Zipkin服务追踪原理 创造一些追踪标识符（tracingId，spanId，parentId），最终将一个request的流程树构建出来，各业务系统在彼此调用时，将特定的跟踪消息传递至zipkin,zipkin在收集到跟踪信息后将其聚合处理、存储、展示等，用户可通过web UI方便获得网络延迟、调用链路、系统依赖等等。 transport作用：收集被trace的services的spans，并将它们转化为zipkin common Span，之后把这些Spans传递的存储层 collector会对一个到来的被trace的数据（span）进行验证、存储并设置索引(Cassandra/ES-search/Memory) Zipkin基本概念&核心数据结构 Annotation（用途：用于定位一个request的开始和结束，cs/sr/ss/cr含有额外的信息，比如说时间点）： cs：Client Start,表示客户端发起请求一个span的开始 sr：Server Receive,表示服务端收到请求 ss：Server Send,表示服务端完成处理，并将结果发送给客户端 cr：Client Received,表示客户端获取到服务端返回信息一个span的结束，当这个annotation被记录了，这个RPC也被认为完成。客户端调用时间=cr-cs，服务端处理时间=sr-ss。 Span

 我的博客： 程序员笑笑生 ,欢迎浏览博客！  上一章 SpringCloud 基础教程(十一)-Sleuth 调用链追踪简介 当中，我们将介绍了Spring Cloud Sleuth在分布式环境中实现了调用链路信息的打印，本章将在此基础之上结合Zikpin搭建完整的实时数据追踪系统。 前言  Zipkin是一款分布式追踪系统，是用来收集并诊断微服务体系中系统延时问题，主要功能就是收集和查找这些问题，Spring Cloud Sleuth实现了Dapper(Google 分布式跟踪系统的论文)，生成了一系列的追踪数据，当然也能集成Zipkin，聚集日志到Zipkin中，由Zipkin收集并存储，以及提供查询等功能 一、Zipkin简介  Zipkin主要由4个部分组成，如下图: 收集器：Collector 存储器：Storage，默认是内存存储，我们可以改成数据库如Mysql等 查询：提供RESTful的api提供查询 Web界面：单独的UI组件 二、快速使用  Zipkin分为服务端和客户端，服务端就是单独的一个Zipkin服务，用来收集、展示信息用的，而客户端在微服务架构中就是每个微服务的组件，我们在每个组件中配置Zipkin服务端的连接地址URL，就可以将追踪信息传输给Zipkin。传输采用的事HTTP请求，当然也可以改成消息总线的方式. 2.1 搭建Zipkin服务端

参考： Spring Cloud（十二）：分布式链路跟踪 Sleuth 与 Zipkin【Finchley 版】 Spring Cloud Sleuth 是Spring Cloud的一个组件，主要功能是在分布式系统中提供服务链路追踪的解决方案。 微服务架构是一个分布式架构，微服务系统按业务划分服务单元，一个微服务系统往往有很多个服务单元。由于服务单元数量众多，业务的复杂性较高，如果出现了错误和异常，很难去定位。主要体现在一个请求可能需要调用很多个服务，而内部服务的调用复杂性决定了问题难以定位。所以在微服务架构中，必须实现分布式链路追踪，去跟进一个请求到底有哪些服务参与，参与的顺序又是怎样的，从而达到每个请求的步骤清晰可见，出了问题能够快速定位的目的。 现今业界分布式服务跟踪的理论基础主要来自于 Google 在2010年发的一篇论文 《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

本人浅析传统IT系统层面的系统监控，不涉及k8s以及Service Mesh，抛砖引玉。 随着系统增多，我们需要一套能够立体化监控系统去监控你的应用及业务，出现问题能够及时告警，或通过大屏、短信和邮件。 我个人认为监控应该从三个方面进行入手，即：Metrics、Logging、Tracing。 Metrics （指标） 通常指标信息担负着数据可视化的物料信息，比如：计量器、直方图、计数器、TPS等等。 Logging（日志） 日志信息通常记录了应用程序运行时的详细状态信息。通常会有INFO、WARN、ERROR等级别。 Tracing（追踪） 在传统的单体应用，如传统的MVC系统中，通常访问逻辑明确。而使用微服务对系统进行重新设计之后，就会带来接口互调，多线程，应用多活情况下的调用次序不明等种种问题。这时迫切需要记录每次请求都经过了哪些主机的那些服务，以及是一次调用会带来系统内部的多次调用问题。以及Http传输协议的天然低效率问题，都是需要在追踪层面上做考虑的。 监控选型与架构： Metrics （指标）: Promethues+Grafanna+Influxdb Logging（日志）: ELK or Spark Streaming Tracing（追踪）: Zipkin or Skywalking 欢迎关注我的公号：彪悍大蓝猫，持续分享SpringCloud、大数据干货~ 来源

在 Spring Cloud（一）服务注册与发现 中，我们提供了服务提供者的工程项目，既然有服务的提供方，那么如何去消费所提供的服务，SpringCloud中提供了多种方式来实现，该模块主要就介绍了服务消费，内容包含了服务消费（基础），服务消费（Ribbon），服务消费（Feign）。 服务消费（基础） 创建一个服务消费者工程，命名为： service-consumer ,并在 pom.xml 中引入依赖： 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051 <parent> <groupId>com.wkedong.springcloud</groupId> <artifactId>parent</artifactId> <version>0.0.1-SNAPSHOT</version></parent><dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org

篇幅一：APM基础篇 1、什么是APM? APM，全称：Application Performance Management ，目前市面的系统基本都是参考Google的Dapper（大规模分布式系统的跟踪系统）来做的，翻译传送门 《google的Dapper 中文翻译》 思考下：不遵守该理论的是伪APM，耍流氓吗？ APM的核心思想是什么？ 在应用服务各节点相互调用的时候，从中记录并传递一个应用级别的标记，这个标记可以用来关联各个服务节点之间的关系。比如两个应用服务节点之间使用 HTTP 作为传输协议的话，那么这些标记就会被加入到 HTTP 头中。可见如何传递这些标记是与应用服务节点之间使用的通讯协议有关的，常用的协议就相对容易加入这些内容，一些按需定制的可能就相对困难些，这一点也直接决定了实现分布式追踪系统的难度。 2、为什么要用APM? 有业务痛点，才要寻求解决方案，个人认为，APM需要优先解决测试环境下两个场景问题，基于测试先行的原则考虑： 优先关注宏观数据，并不是说测试人员无须关注微观层面的问题， 在测试角度来看，先解决性能测试环境的数据采样、收集问题，再去评估生产环境 ，而线上的链路监控需要研发跟运维去配合，【研发角度场景】相对于测试人员来说是弱关注了。</br> 3、市面上有哪些APM工具？ Pinpoint Pinpoint is an open source APM

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 <

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查询原因，由于是docker启动的，去看一下日志 [root@192 ~]# docker logs -f -t --tail 200f 2507f04de615 2020-02-11T05:07:36.413491428Z MySQL host: rm-bp1y5jh79h6b3eh9clo.mysql.rds.aliyuncs.com 2020-02-11T05:07:45.472237443Z 2020-02-11T05:07:45.472264582Z oo 2020-02-11T05:07:45.472268969Z oooo 2020-02-11T05:07:45.472272229Z oooooo 2020-02-11T05:07:45.472275233Z oooooooo 2020-02-11T05:07:45.472278382Z oooooooooo 2020-02-11T05:07:45.472281505Z oooooooooooo 2020-02-11T05:07:45.472287296Z ooooooo ooooooo 2020-02-11T05:07:45.472290368Z oooooo ooooooo 2020-02-11T05:07:45.472293816Z oooooo ooooooo 2020-02-11T05:07:45

本文转来之 https://www.jianshu.com/p/1ef5cd97ba2b Zipkin是什么 Zipkin是一款开源的分布式实时数据追踪系统（Distributed Tracking System），基于 Google Dapper的论文设计而来，由 Twitter 公司开发贡献。其主要功能是聚集来自各个异构系统的实时监控数据。分布式跟踪系统还有其他比较成熟的实现，例如：Naver的Pinpoint、Apache的HTrace、阿里的鹰眼Tracing、京东的Hydra、新浪的Watchman，美团点评的CAT，skywalking等。 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。 Zipkin 架构 zipkin架构 如图所示，Zipkin 主要由四部分构成：收集器、数据存储、查询以及 Web 界面。Zipkin 的收集器负责将各系统报告过来的追踪数据进行接收；而数据存储默认使用 Cassandra，也可以替换为 MySQL