Zipkin

1. APM简述 APM （Application Performance Management）是对企业的应用系统进行实时监控，它是用于实现对应用程序性能管理和故障管理的系统化的解决方案。 2.APM主要解决的问题： 集中式度量系统 分布式全链接追踪系统 集中式日志系统（elk） ...... 3.分布式调用追踪（APM）一览 google的Drapper--未开源，最早的APM 阿里-鹰眼--未开源 大众点评——CAT--跨服务的跟踪功能与点评内部的RPC框架集成，这部分未开源且项目在2014.1已经停止维护。服务粒度的监控，通过代码埋点的方式来实现监控，比如： 拦截器，注解，过滤器等，对代码的侵入性较大，集成成本较高。 Hydra-京东: 与dubbo框架集成，对于服务级别的跟踪统计，现有业务可以无缝接入。对于细粒度的兴趣点，需要业务人员手动添加.开源项目已于2013年6月停止维护 PinPoint-naver，字节码探针技术，代码无侵入，体系完善不易修改，支持java,技术栈支持dubbo.其他语言社区支援中 zipkin--java方便集成于springcloud，社区支持的插件也包括dubbo,rabbit,mysql,httpclient等( https://github.com/openzipkin/brave/tree/master/instrumentation

服务链路跟踪 背景 微服务以微出名，在实际的开发过程中，涉及到成百上千个服务，网络请求引起服务之间的调用极其复杂。 当请求不可用或者变慢时，需要及时排查出故障服务点成为了微服务维护的一大难关。 服务链路跟踪技术应运而生。 ZipKin Zipkin 是一个开放源代码分布式的跟踪系统，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。 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。 Zipkin提供了可插拔数据存储方式：In-Memory、MySql、Cassandra以及Elasticsearch。接下来的测试为方便直接采用In-Memory方式进行存储，生产推荐Elasticsearch。 快速入门 在Zuul集群的代码上进行修改：https://github.com/HCJ-shadow/Zuul-Gateway-Cluster-Nginx 创建zipkin-server pom【zipkin】 <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId>

spring cloud sleuth提供了服务链路追踪，并兼容了zipkin,Zipkin是一个链路跟踪工具，可以用来监控微服务集群中调用链路的通畅情况。 1.本来想新建一个有关zipkin-server的自定义zipkin服务器，发现最新的版本已经不支持了. build.gradle文件 buildscript { ext { springBootVersion = '2.0.4.RELEASE' } repositories { mavenCentral() } dependencies { classpath("org.springframework.boot:spring-boot-gradle-plugin:${springBootVersion}") } } apply plugin: 'java' apply plugin: 'eclipse' apply plugin: 'org.springframework.boot' apply plugin: 'io.spring.dependency-management' group = 'com.example' version = '0.0.1-SNAPSHOT' sourceCompatibility = 1.8 repositories { mavenCentral() } dependencies {

背景 随着公司业务的高速发展，公司服务之间的调用关系愈加复杂，如何理清并跟踪它们之间的调用关系就显的比较关键。线上每一个请求会经过多个业务系统，并产生对各种缓存或者 DB 的访问，但是这些分散的数据对于问题排查，或者流程优化提供的帮助有限。在这样复杂的业务场景下，业务流会经过很多个微服务的处理和传递，我们难免会遇到这些问题: 一次请求的流量从哪个服务而来？ 最终落到了哪个服务中去？ 为什么这个请求这么慢? 到底哪个环节出了问题? 这个操作需要依赖哪些东西? 是数据库还是消息队列? Redis挂了，哪些业务受影响? 设计目标 低消耗性：跟踪系统对业务系统的影响应该做到足够小。在一些高度优化过的服务，即使一点点损耗也容易察觉到，而且有可能迫使在线负责的部署团队不得不将跟踪系统关停 低侵入性：作为非业务组件，应当尽可能少侵入或者无侵入业务系统，对于使用方透明，减少开发人员的负担 时效性：从数据的收集产生，到数据计算处理，再到最终展现，都要求尽可能快 决策支持：这些数据是否能在决策支持层面发挥作用，特别是从 DevOps 的角度 数据可视化：做到不用看日志通过可视化进行筛选 实现功能 故障定位：调用链路跟踪，一次请求的逻辑轨迹可以完整清晰的展示出来。 性能分析：调用链的各个环节分别添加调用耗时，可以分析出系统的性能瓶颈，并针对性的优化。 数据分析：调用链是一条完整的业务日志

一、链路追踪简介 1、Sleuth组件简介 Sleuth是SpringCloud微服务系统中的一个组件，实现了链路追踪解决方案。可以定位一个请求到底请求了哪些具体的服务。在复杂的微服务系统中，如果请求发生了异常，可以快速捕获问题所在的服务。 2、项目结构 启动顺序如下 * 注册中心 node07-eureka-7001 * 链路数据收集服务 node07-zipkin-7003 * 服务提供 node07-provider-6001 node07-provider-6002 * 网关路由 node07-zuul-7002 二、搭建链路服务 1、核心依赖 <dependency> <groupId>io.zipkin.java</groupId> <artifactId>zipkin-server</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>io.zipkin.java</groupId> <artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId> </dependency> 启动类注解：@EnableZipkinServer 2、配置文件 server: port: 7003 spring: application: name: node07-zipkin-7003 eureka:

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 也为我们提供了一套完整的解决方案。在本章中，我们将详细介绍如何使用 Spring Cloud Sleuth + Zipkin 来为我们的微服务架构增加分布式服务跟踪的能力。 Spring Cloud Sleuth 一般的，一个分布式服务跟踪系统主要由三部分构成： 数据收集 数据存储 数据展示 根据系统大小不同，每一部分的结构又有一定变化

Description: The bean 'characterEncodingFilter', defined in class path resource [zipkin/autoconfigure/ui/ZipkinUiAutoConfiguration.class], could not be registered. A bean with that name has already been defined in class path resource [org/springframework/boot/autoconfigure/web/servlet/HttpEncodingAutoConfiguration.class] and overriding is disabled. Action: Consider renaming one of the beans or enabling overriding by setting spring.main.allow-bean-definition-overriding=true 问题描述： 运行spring cloud子项目出现以上异常。 问题分析： 英语水平有限，大致可以看出zipkin相关的东西注册不了，而zipkin不是自己写的代码。 解决问题： 综合上述，加上最近几天碰了好几次上面的现象

序言 sleuth是spring cloud的分布式跟踪工具，主要记录链路调用数据，本身只支持内存存储，在业务量大的场景下，为拉提升系统性能也可通过http传输数据，也可换做rabbit或者kafka来传输数据。 zipkin是Twitter开源的分布时追踪系统，可接收数据，存储数据（内存/cassandra/mysql/es），检索数据，展示数据，他本神不会直接在分布式的系统服务种trace追踪数据，可便捷的使用sleuth来收集传输数据。 这样描述，大家应该很清晰啦。 服务追踪意义 目前流行的架构现状，都是站在微服务架构的基础之上，那么势必会产生出越来越多的服务，相互依赖调用，那么如果服务调用关系如下图所示。 越来越多的服务可能，调用关系就如下啦，一团乱麻，如果没有服务之间的链路追踪的记录查询方案，想快速定位问题，翻代码都不知从何翻起，估计锁定责任人更要撕逼一翻啦，哈哈。 行业方案 Google开源的 Dapper链路追踪组件，并在2010年发表了论文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》，这篇文章是业内实现链路追踪的标杆和理论基础，具有非常大的参考价值。 链路追踪组件有如下产品，都很赞，很值得学习： Google的Dapper Twitter的Zipkin 阿里的Eagleeye

SeviceComb + Zipkin 简介 ServiceComb 是Apache的微服务顶级项目，在微服务框架中，微服务之间通过网络进行通信，我们必须处理所有与网络相关的问题，例如延迟，超时和分区。随着部署的微服务越来越多，我们需要系统监控微服务网络延迟和请求流。 上篇文章我们介绍了如何使用ServiceComb与Zipkin进行协同定位微服务应用的异常的微服务和具体异常函数。 本篇将介绍ServiceComb如何通过自身handler处理链机制支持Zipkin 微服务级别和函数级别的调用链追踪的。 ▼▼▼ ServiceComb 如何支持zipkin ServiceComb 提供了处理链机制，消费端和服务端的调用链请求都会经过该处理链，通过扩展handler处理链接口，可以实现负载均衡、熔断容错、流量控制等能力。同样，调用链追踪能力也是通过扩展该接口实现的。 关于ServiceComb处理链参考 ↓↓↓ https://docs.servicecomb.io/java-chassis/zh_CN/references-handlers/intruduction.html ServiceComb 扩展handler处理链接口，编写了handler-tracing-zipkin 模块。Handler-tracing-zipkin 模块在java-chassis

分布式调用链追踪 能有效地监控服务间的网络延时并可视化微服务中的数据流转。ServiceComb扩展了zipkin的接口提供了服务内部的链路调用信息，能提供更完整的调用链路信息，更容易定位问题和潜在性能问题。 本文将介绍ServiceComb 提供的分布式调用链追踪能力及使用指导。 一. 异常场景示例 我们将使用ServiceComb的入门案例BMI（体质指数应用），展示ServiceComb的调用链追踪和自定义调用链追踪能力。BMI应用程序包含体质指数计算calculator和服务网关webapp两个服务。 参见ServiceComb的入门案例BMI指导 http://servicecomb.apache.org/cn/docs/quick-start/ 我们给BMI的体质计算服务增加了异常代码，如下。 参见BMI程序使用指导1 http://servicecomb.apache.org/cn/docs/quick-start/，运行bmi程序，出现如下异常结果。 二. 使用Zipkin定位服务级别异常 以上的BMI示例还未开启调用链追踪，下面我们将使用ServiceComb提供的分布式调用链追踪能力定位分析BMI应用的哪个服务发生了异常。 首先需要给BMI程序配置zipkin调用链追踪能力，只需添加两个配置即可。可参考分布式追踪2和Distributed Tracing