Zipkin

概述 一个完整的微服务系统包含多个微服务单元，各个微服务子系统存在互相调用的情况，形成一个 调用链 。一个客户端请求从发出到被响应 经历了哪些组件 、 哪些微服务 、 请求总时长 、 每个组件所花时长 等信息我们有必要了解和收集，以帮助我们定位性能瓶颈、进行性能调优，因此监控整个微服务架构的调用链十分有必要，本文将阐述如何使用 Zipkin 搭建微服务调用链追踪中心。 注： 本文首发于 My 公众号 CodeSheep ，可 长按 或 扫描 下面的 小心心 来订阅 ↓ ↓ ↓ Zipkin初摸 正如 Ziplin官网 所描述，Zipkin是一款分布式的追踪系统，其可以帮助我们收集微服务架构中用于解决延时问题的时序数据，更直白地讲就是可以帮我们追踪调用的轨迹。 Zipkin的设计架构如下图所示： 要理解这张图，需要了解一下Zipkin的几个核心概念： Reporter 在某个应用中安插的用于发送数据给Zipkin的组件称为Report，目的就是用于追踪数据收集 Span 微服务中调用一个组件时，从发出请求开始到被响应的过程会持续一段时间，将这段跨度称为Span Trace 从Client发出请求到完成请求处理，中间会经历一个调用链，将这一个整个过程称为一个追踪（Trace）。一个Trace可能包含多个Span，反之每个Span都有一个上级的Trace。 Transport

1、服务追踪作用 1）优化系统瓶颈：通过记录调用经过的每一条链路上的耗时，我们能快速定位整个系统的瓶颈点在哪里 2）优化链路调用：通过服务追踪可以分析调用所经过的路径，然后评估是否合理。比如一个服务调用下游依赖了多个服务，通过调用链分析，可以评估是否每个依赖都是必要的，是否可以通过业务优化来减少服务依赖。 3）生成网络拓扑：通过服务追踪系统中记录的链路信息，可以生成一张系统的网络调用拓扑图，它可以反映系统都依赖了哪些服务，以及服务之间的调用关系是什么样的 2、原理 通过一个全局唯一的 ID 将分布在各个服务节点上的同一次请求串联起来，从而还原原有的调用关系，可以追踪系统问题、分析调用数据并统计各种系统指标 可以说后面的诞生各种服务追踪系统都是基于 Dapper 衍生出来的，比较有名的有 Twitter 的Zipkin、阿里的鹰眼、美团的MTrace traceId ：是用于串联某一次请求在系统中经过的所有路径 spanId： 是用于区分系统不同服务之间调用的先后关系 annotation： 是用于业务自定义一些自己感兴趣的数据，在上传 traceId 和 spanId 这些基本信息之外，添加一些自己感兴趣的信息 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/2610056/blog/3043007

链路监控的原理：理论依据是来源于 2010 年 google 发布的一篇论文 dapper Zipkin 优： 提供有 Query 接口，更强大的用户界面和系统集成能力，可以基于该接口二次开发实现 社区是 Apache ，运营更好，更活跃，支持的语言更丰富 缺： 侧重收集器和存储服务，虽然也有用户界面，但其功能与 SKYWalking 不可同日而语 Zipkin 的 Java 接口实现 Brave ，只提供了基本的操作 API ，如果需要与框架或者项目集成的话，就需要手动添加配置文件或增加代码。 版本 Maven 依赖复杂，会出现冲突导致功能不可用问题 SKYWalking 优： 是一个完整的性能监控解决方案：有从探针、收集器、存储到 Web 界面等全套体系 基于 Java Agent 探针技术，通过字节码注入的方式实现调用拦截和数据收集，可以做到真正的代码无侵入，只需要在启动服务器的时候添加一些参数，就可以完成探针的部署 已经纳入 Apache 开源项目，并且是中国的开源项目，文档更丰富，更方便理解； 缺： 自我定制不方便 语言相对集中在 Java 语言 总结： 从公司的定位场景上说，短期目标 SKYWalking 具有优势：无需对项目代码进行任何改动就可以部署探针、追踪数据细粒化到方法调用级别、功能强大的用户界面以及几乎比较全面的 Java 框架支持。但是长远来看，学习

发布时间：19-07-1720:12 一、引言 本文题为微服务和大数据性能指标参考，但实际上，无论是单体架构还是分布式架构、数据规模如何，在设计和开发各种功能性模块时，都需要提前考虑高性能需求水平并按需设计，对各种性能指标进行合理评估，从而尽量减少代码重构的可能性。 在完成功能模块的开发以后，还需要使用各种压力测试工具进行性能测试，从而判断代码是否能够满足性能要求，并找出性能瓶颈所在。 为了作出更加合理的性能评估值，我们需要先大概的了解一些常用的计算机操作所消耗的时间，从而心中有数的设计出一个符合需求、且易于实现的系统，减小线上系统失败的风险，并能够做到心中有数。 二、常用应用层性能指标参考标准 以下标准是使用PC X86 桌面机器的经验值，并不代表使用线上生产机器的经验值，仅供参考，评审时应该根据机器的不同进行调整。 2.1 通用标准 容量按照峰值的5倍冗余计算。分库分表后的容量一般可存储N年的数据（根据不同机器调整）。第三方查询接口吞吐量为5000/s。单条数据库记录占用大约1KB的空间。 2.2 MySQL 单端口读：1000/s。单端口写：700/s。单表容量：5000万条。 2.3 Redis 单端口读：40000/s。单端口写：40000/s。单端口内存容量：32GB。 2.4 Kafka 单机读：30000/s。单机写：5000/s。2.5 Flume HDFS

做一个微服务架构需要的技术整理： 壹玖零叁八叁贰伍柒玖 View： H5、Vue.js、Spring Tag、React、angularJs Spring Boot/Spring Cloud： Zuul、Ribbon、Feign、Turbine、Hystrix、Oauthor2、Sleuth、API Gateway、Spring Cloud、Config Eureka、SSO、Spring Cloud、 BUS、Turbine、Zipkin、Cache、Spring Cloud Admin、API Gateway、ELK Spring Cloud Security、 Spring Cloud Stream Component： RoketMQ、Kafka、MongoDB、OSS、Redis、Swagger、Zuul、Label、BASE、Charts、Utils DAO： Spring Data、Mybatis、OSS、 DTO Data Storage： RDBS DFS、NOSQL/Hadoop Infrastructure： LogBack、BUS、Jenkins、Zipkin、Druid、Swagger、Docker 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3873725/blog/2396013

全链路监控的思想 APM(Application Performance Management)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。 它通过探针自动收集所需的指标，并进行分布式追踪。 通过这些调用链路以及指标，APM会感知应用间关系和服务间关系，并进行相应的指标统计。 如何衡量一个大规模集群的跟踪系统的优劣？ 它应该满足 低损耗 、 应用透明的 、 大范围部署 这三个需求的。 全链路监控系统的功能 web应用过程： 分析url调用过程中性能消耗原因,抓取超过阈值url的详细数据 数据库性能： 支持多种数据库类型的监测，定位并追踪慢SQL语句问题 错误分析： 记录错误发生时的详细信息，统计应用错误率，定位问题具体至代码行 外部API调用： 可以监测所有服务端应用外部调用API的耗时，并进行汇总统计 线程剖析： 可以实现生产环境下实时在线的线程剖析,可在运行时了解代码性能 NoSQL分析： 实时监控Memcache,

推荐👍： 接近100K star 的Java学习/面试指南 Github 95k+点赞的Java面试/学习手册 今天给小伙伴们推荐一个朋友开源的面试刷题系统。 这篇文章我会从系统架构设计层面详解介绍这个开源项目，并且会把微服务常用的一些技术都介绍一下。即使你对这个项目不感兴趣，也能了解到很多微服务相关的知识。美滋滋！ 昨晚肝了很久~原创不易，若有帮助，求赞求转发啊！ 不得不说，这个刷题系统确实是有点东西，你真的值得拥有！首先，这是一个微服务的项目，其次这个系统涵盖了市面上常用的主流技术比如 SpringBoot、Spring Cloud 等等（后面会详细介绍）。 不论是你想要学习分布式的技术，还是想找一个实战项目练手或者作为自己的项目经验，这个项目都非常适合你。 另外，因为项目作者提供了详细的技术文档，所以你不用担心上手太难！ 效果图 我们先来看看这个面试刷题系统的效果图。这里我们只展示的是这个系统的前端（微信小程序），后台管理系统这里就不展示了。 可以看到，除了少部分地方的颜色搭配比较难看之外，页面整体 UI 还是比较美观的。 技术栈 再聊聊大家最关心的问题：“ 这套系统的技术栈是什么样的呢? ”。 这套系统采用了目前企业都在用的主流技术：SpringBoot（基础框架）、Spring Cloud（微服务）、MyBatis（ORM框架）、Redis（缓存）、MySql

学习在 Spring Cloud 中使用 Sleuth 实现链路追踪，包括基本使用、异步任务、定时任务等功能，并结合 Zipkin 展示收集到的信息。 1 概述 在大规模的分布式系统中，一个完整的系统是由很多种不同的服务来共同支撑的。不同的系统可能分布在上千台服务器上，横跨多个数据中心。一旦系统出问题，此时问题的定位就比较麻烦。在微服务环境下，一次客户端请求，可能会引起数十次、上百次服务端服务之间的调用。一旦请求出问题了，我们需要考虑很多东西： 如何快速定位问题？ 如果快速确定此次客户端调用，都涉及到哪些服务？ 到底是哪一个服务出问题了？ 要解决这些问题，就涉及到 分布式链路追踪 。分布式链路追踪系统主要用来跟踪服务调用记录的，一般来说，一个分布式链路追踪系统，有三个部 分功能： 数据收集。 数据存储。 数据展示。 Spring Cloud Sleuth 是 Spring Cloud 提供的一套分布式链路追踪系统，有 3 个核心概念： Trace ：从请求到达系统开始，到给请求做出响应，这样一个过程成为 Trace 。 Span ：每次调用服务时，埋入的一个调用记录，成为 Span 。 Annotation ：相当于 Span 的语法，描述 Span 所处的状态。 2 基本使用 创建 Spring Boot 项目 sleuth ，添加 Web/Sleuth 依赖，如下：

1. 概述 Spring Cloud Sleuth实现对Spring cloud 分布式链路监控 本文介绍了和Sleuth相关的内容，主要内容如下： Spring Cloud Sleuth中的重要术语和意义：Span、Trance、Annotation Zipkin中图形化展示分布式链接监控数据并说明字段意义 Spring Cloud集成Sleuth + Zipkin 的代码demo: Sleuth集成Zipkin, Zipkin数据持久化等 2. 术语 Span Span是基本的工作单元。Span包括一个64位的唯一ID，一个64位trace码，描述信息，时间戳事件，key-value 注解(tags)，span处理者的ID（通常为IP）。 最开始的初始Span称为根span，此span中span id和 trace id值相同。 Trance 包含一系列的span，它们组成了一个树型结构 Annotation 用于及时记录存在的事件。常用的Annotation如下 cs - Client Sent：客户端发送一个请求，表示span的开始 sr - Server Received：服务端接收请求并开始处理它。(sr-cs)等于网络的延迟 ss - Server Sent：服务端处理请求完成，开始返回结束给服务端。(ss-sr)表示服务端处理请求的时间 cr - Client

云计算的定义 对云计算的定义有很多方式，其实每种定义都能反映云计算的一些特点，比较常见的定义如下： 美国国家标准与技术研究院（NIST）：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务、存储、应用软件、服务），这些资源能够快被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务进行很少的交互。 刘鹏教授对云计算给出了长、短两种定义： 长定义是：云计算是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。 短定义是：云计算是通过网络按需提供可动态伸缩的廉价计算服务 云计算的特点 并行计算(Parallel Computing)、 分布式计算(Distributed Computing) 网格计算(Grid Computing) 虚拟化(Virtualization) 效用计算(Utility Computing) 将基础设施作为服务IaaS(Infrastructureas a Service)： 消费者通过internet可以从完善的的计算机基础设施获取服务（硬件服务器租用） 将平台作为服务PaaS(Platform as a Service) ：软件的个性化定制开发 将软件作为服务SaaS(Software as a Service)