Zipkin

前言 传统单机系统在使用过程中，如果某个请求响应过慢或是响应出错，开发人员可以清楚知道某个请求出了问题，查看日志可以定位到具体方法。但是在分布式系统中，倘若客户端一个请求到达服务器后，由多个服务协作完成。比如：服务A调用服务B，服务B又调用服务C和服务D，服务D又调用服务E，那么想要知道是哪个服务处理时间过长或是处理异常导致这个请求响应缓慢或中断的话，就需要开发人员一个服务接一个服务的去机器上查看日志，先定位到出问题的服务，再定位出问题的具体地方。试想一下，随着系统越来越壮大，服务越来越多，一个请求对应处理的服务调用链越来越长，这种排查方式何其艰难。为了解决这种问题，便诞生了各种分布式场景中追踪问题的解决方案，zipkin就是其中之一。 整体结构长啥样 一个独立的分布式追踪系统，客户端存在于应用中（即各服务中），应具备追踪信息生成、采集发送等功能，而服务端应该包含以下基本的三个功能： 信息收集：用来收集各服务端采集的信息，并对这些信息进行梳理存储、建立索引。 数据存储：存储追踪数据。 查询服务：提供查询请求链路信息的接口。 zipkin 整体结构图如下： zipkin(服务端)包含四个组件，分别是collector、storage、search、web UI。 collector 就是信息收集器,作为一个守护进程，它会时刻等待客户端传递过来的追踪数据，对这些数据进行验证

Quickstart In this section we’ll walk through building and starting an instance of Zipkin for checking out Zipkin locally. There are three options: using Java, Docker or running from source. If you are familiar with Docker, this is the preferred method to start. If you are unfamiliar with Docker, try running via Java or from source. Regardless of how you start Zipkin, browse to http://your_host:9411 to find traces! Docker The Docker Zipkin project is able to build docker images, provide scripts and a docker-compose.yml for launching pre-built images. The quickest start is to run the latest

spring cloud链路追踪组件sleuth 主要作用就是日志埋点 操作方法 1、增加依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId> </dependency> 2、访问http://192.168.136.128:8651/api/v1/orderfeignhystrix/save?userId=2&productId=2 可以看到日志 2019-03-19 20:48:09.496 INFO [orderfeignhystrix-service,e1a008f418104d9f,38cbc892167e3427,false] 4084 --- [ODUCT-SERVICE-1] c.n.u.concurrent.ShutdownEnabledTimer : Shutdown hook installed for: NFLoadBalancer-PingTimer-PRODUCT-SERVICE [orderfeignhystrix-service,e1a008f418104d9f,38cbc892167e3427,false] 日志内容为 1）、第一个值，spring.application

简介 Zipkin是Twitter开源的调用链分析工具，目前基于springcloud sleuth得到了广泛的使用，特点是轻量，使用部署简单。 Pinpoint是韩国人开源的基于字节码注入的调用链分析，以及应用监控分析工具。特点是支持多种插件，UI功能强大，接入端无代码侵入。 SkyWalking是本土开源的基于字节码注入的调用链分析，以及应用监控分析工具。特点是支持多种插件，UI功能较强，接入端无代码侵入。目前已加入Apache孵化器。 CAT是大众点评开源的基于编码和配置的调用链分析，应用监控分析，日志采集，监控报警等一系列的监控平台工具。 基本原理 类别 Zipkin Pinpoint SkyWalking CAT 实现方式 拦截请求，发送（HTTP，mq）数据至zipkin服务 java探针，字节码增强 java探针，字节码增强 代码埋点（拦截器，注解，过滤器等） 接入 类别 Zipkin Pinpoint SkyWalking CAT 接入方式 基于linkerd或者sleuth方式，引入配置即可 javaagent字节码 javaagent字节码 代码侵入 agent到collector的协议 http,MQ thrift gRPC http/tcp OpenTracing √ × √ × 分析 类别 Zipkin Pinpoint SkyWalking CAT

好久没有写博客了，主要是最近有些忙，今天忙里偷闲来一篇。 =======我是华丽的分割线========== 微服务架构是一种分布式架构，微服务系统按照业务划分服务单元，一个微服务往往会有很多个服务单元，一个请求往往会有很多个单元参与，一旦请求出现异常，想要去定位问题点真心不容易，因此需要有个东西去跟踪请求链路，记录一个请求都调用了哪些服务单元，调用顺序是怎么样的以及在各个服务单元处理的时间长短。常见的服务链路追踪组件有google的dapper、twitter的zipkin、阿里的鹰眼等，它们都是出众的开源链路追踪组件。 spring cloud 有自己的组件来集成这些开源组件，它就是spring cloud sleuth，它为服务链路追踪提供了一套完整的解决方案。 今天的主题就是如何使用spring cloud sleuth整合zipkin进行服务链路追踪。本博客将围绕下面的线索进行展开： Server端代码实现 Client端代码实现 执行测试 由上面的线索可以发现，zipkin分服务端和客户端。 客户端就是我们的服务单元，用来发送链路信息到服务端； 服务端用来接收客户端发送来的链路信息，并进行处理，它包括4个部分： Collector组件：用来接收客户端发送的链路信息然后整理成zipkin能处理的格式，供后续存储或向外部提供查询使用。 Storage组件：对链路信息进行保存

为什么需要Spring Cloud Sleuth 微服务架构是一个分布式架构，它按业务划分服务单元，一个分布式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，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，很快定位。 Spring Cloud Sleuth 主要功能就是在分布式系统中提供追踪解决方案，你只需要在pom文件中引入相应的依赖即可。 术语 spring cloud sleuth沿用Google的Dapper的术语： trace: 是由众多span组成的树形结构，使用64位标识生成唯一调度ID。 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。 Annotation: 用来及时记录一个事件的存在

***zipkin*** 默认数据存储在内存中，可以转存数据库或es 1、zipKin官网下载： https://zipkin.io/pages/quickstart.html 快速入门： https://zipkin.io/pages/quickstart.html 下载如下图： 2、运行（默认端口:9411）： java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar 指定端口运行：java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar --server.port=8080 3、访问： http://127.0.0.1:9411 来源： CSDN 作者： Black10086 链接： https://blog.csdn.net/ls_call520/article/details/103844225

eureka注册服务最好按调用服务顺序启动（eureka会有30秒缓存，可能会报错）： 如：会员服务->订单服务->消息服务 则启动顺序：消息服务->会员服务->订单服务 1、项目结构： parent：父项目 eureka：注册中心 member：会员服务 order：订单服务 msg：消息服务 2、parent项目pom.xml依赖 添加zipkin依赖 ================注册中心=========== 1、配置文件 2、启动类 ===========消息服务================= 1、配置文件：zipkin配置 2、消息服务接口 3、消息服务接口实现类 4、消息服务rest api接口测试类 5、消息服务启动类 =============订单服务=============== 1、配置文件：zipkin 2、订单服务调用消息服务feign客户端 3、订单服务rest api接口测试类 4、订单服务启动类 ==============会员服务=============== 1、配置文件 2、会员服务调用订单服务feign客户端 3、会员服务rest api接口测试类 4、会员服务启动类 ===================分别启动几个服务================= ===================效果演示=================

一、理论基础 1.1、分布式链路监控与追踪产生背景 在微服务系统中，随着业务的发展，系统会变得越来越大，那么各个服务之间的调用关系也就变得越来越复杂。一个HTTP请求会调用多个不同的微服务来处理返回最后的结果，在这个调用过程中，可能会因为某个服务出现网络延迟过久或者错误导致请求失败，这时候对请求的监控就很重要了。 Spring Cloud Sleuth 提供了分布式服务链路监控的解决方案。 1.2、 Spring Cloud Sleuth 它为服务之间调用提供链路追踪。 作用： （1）通过 Sleuth可以很清楚地知道一个服务请求经过了哪些服务，每个服务处理花费了多长时间； （2）耗时分析：通过 Sleuth 可以分析哪些服务调用比较耗时； （3）可视化错误：对于程序未捕捉的异常，可以通过集成Zipkin服务界面上看到； （ 将信息发送 到 Z ipkin ， 利用 Z ipkin 的存储来存储信息， 利用 Z ipkin U i 来展示数据 ） （4）链路优化：对于调用比较频繁的服务，可以对这些服务实施一些优化措施 1.3、Zipkin框架介绍 Zipkin 是 Twitter 的一个开源项目。可以使用它来收集各个服务上请求链路的跟踪数据，并通过它提供的REST API接口来辅助查询跟踪数据，以实现对分布式系统 的监控程序，从而及时发现系统中出现的延迟过久问题。 Zipkin 和

发些存稿:) 0. APM简介 随着微服务架构的流行，一次请求往往需要涉及到多个服务，因此服务性能监控和排查就变得更复杂： 不同的服务可能由不同的团队开发、甚至可能使用不同的编程语言来实现 服务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，就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具，以便发生故障的时候，能够快速定位和解决问题，这就是APM系统，全称是（ A pplication P erformance M onitor，当然也有叫 A pplication P erformance M anagement tools） AMP最早是谷歌公开的论文提到的 Google Dapper 。Dapper是Google生产环境下的分布式跟踪系统，自从Dapper发展成为一流的监控系统之后，给google的开发者和运维团队帮了大忙，所以谷歌公开论文分享了Dapper。 1. 谷歌Dapper介绍 1.1 Dapper的挑战 在google的首页页面，提交一个查询请求后，会经历什么： 可能对上百台查询服务器发起了一个Web查询，每一个查询都有自己的Index 这个查询可能会被发送到多个的子系统，这些子系统分别用来处理广告、进行拼写检查或是查找一些像图片、视频或新闻这样的特殊结果 根据每个子系统的查询结果进行筛选，得到最终结果，最后汇总到页面上 总结一下：