Zipkin

我们知道，Zipkin这个工具可以帮助我们收集分布式系统中各个系统之间的调用连关系，而且除了Servlet之外还能收集：MQ、线程池、WebSocket、Feign、Hystrix、RxJava、WebFlux等等组件之间的调用关系。本篇文章就来分析一下Zipkin是如何完成这些功能的 我们先以最常用的Servlet接受请求为例来分析 在spring-cloud-sleuth的spring.factories文件中注入的很多类中包含了一个类： TraceWebServletAutoConfiguration ，一看就知道，这是为Servlet环境量身定制的一个自动装配类 在这个类中，创建了一个Filter，这个Filter就是拦截web请求，完成Servlet请求链路的收集的利器 @Bean @ConditionalOnMissingBean public TracingFilter tracingFilter(HttpTracing tracing) { return (TracingFilter) TracingFilter.create(tracing); } 我们直接来看这个拦截器都是做了一些什么东西吧 public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain

我们知道，Zipkin这个工具可以帮助我们收集分布式系统中各个系统之间的调用连关系，而且除了Servlet之外还能收集：MQ、线程池、WebSocket、Feign、Hystrix、RxJava、WebFlux等等组件之间的调用关系。本篇文章就来分析一下Zipkin是如何完成这些功能的 我们先以最常用的Servlet接受请求为例来分析 在spring-cloud-sleuth的spring.factories文件中注入的很多类中包含了一个类： TraceWebServletAutoConfiguration ，一看就知道，这是为Servlet环境量身定制的一个自动装配类 在这个类中，创建了一个Filter，这个Filter就是拦截web请求，完成Servlet请求链路的收集的利器 @Bean @ConditionalOnMissingBean public TracingFilter tracingFilter(HttpTracing tracing) { return (TracingFilter) TracingFilter.create(tracing); } 我们直接来看这个拦截器都是做了一些什么东西吧 public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain

本文源码： GitHub·点这里 || GitEE·点这里 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:

Zipkin是一个开源分布式的追踪系统 http://zipkin.io/ ，在微服务架构下，能够清晰的找出系统问题所在。它同时管理数据收集和数据查询。Zipkin的设计基于 Google Dagger 论文 架构 查看您的平台是否已经在instrumentation, 查看列表 existing instrumentations 示例流程 以下是User Code调用资源/foo的示例http跟踪序列，讲一个span在User Code收到http响应之后异步发送给zipkin Transport instrumentation(装配库)发送的Span必须由装配的服务传输到Collector。有三种主要的传输类型：HTTP、Scribe和Kafka. 更多信息查看 Span Receivers 。 共有四个组件构成了Zipkin： collector storage search web UI Zipkin collector 一旦追踪数据抵达Zipkin Collector守护进程，Zipkin Collector为了查询，会对其进行校验、存储和索引。 Storage Zipkin最初是将数据存储在Cassandra中，因为Cassandra易跨站，支持灵活的schema，并且在Twitter内部大规模使用。然而，我们将这个组件做成了可选的。在Cassandra之外

1.【微服务】依赖: <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId> </dependency> 2.每个【微服务】加配置 spring: zipkin: base-url: http://tsca.cc:6500 # 不把该地址当做【微服务】 discoveryClientEnabled: false sleuth: sampler: # 抽样率: 1.0=>100% 默认: 0.1=>10% probability: 1.0 3.搭建 【zipkin】 面板 下载地址: https://repo1.maven.org/maven2/io/zipkin/zipkin-server/ java -Dserver.port=6500 -jar zipkin-server-2.16.2-exec.jar 来源： 51CTO 作者： lxhllf2005 链接：

这篇文章主要讲述服务追踪组件zipkin，Spring Cloud Sleuth集成了zipkin组件。 一、简介 Spring cloud B2B2C电子商务平台源码请加企鹅求求：一零三八七七四六二六。Spring Cloud Sleuth 主要功能就是在分布式系统中提供追踪解决方案，并且兼容支持了 zipkin，你只需要在pom文件中引入相应的依赖即可。 二、服务追踪分析 微服务架构上通过业务来划分服务的，通过REST调用，对外暴露的一个接口，可能需要很多个服务协同才能完成这个接口功能，如果链路上任何一个服务出现问题或者网络超时，都会形成导致接口调用失败。随着业务的不断扩张，服务之间互相调用会越来越复杂。 随着服务的越来越多，对调用链的分析会越来越复杂。它们之间的调用关系也许如下： 三、术语 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

一, 简介 Spring Cloud Sleuth 集成 zipkin 组件 Spring Cloud Sleuth 主要功能就是在分布式系统中提供追踪解决方案，并且兼容支持了 zipkin，你只需要在pom文件中引入相应的依赖即可. 二, 下载 zipkin-server : https://dl.bintray.com/openzipkin/maven/io/zipkin/java/zipkin-server/ https://gitee.com/ge.yang/spring-demo/tree/master/Jar 1, 启动 zipkin-service: java -jar zipkin-server-2.11.9-exec.jar 2, 启动成功后访问 zipkin 主页: http://localhost:9411/zipkin/ 三, 新建服务 service-b 1, 引入Jar包 pom.xml : <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache

client 1. zipkin源码 1.简介 2. zipkin源码 2.zipkin client brave-springmvc 3. zipkin源码 3.zipkin client brave-okhttpclient 4. zipkin源码 4.reporter 5.zipkin源码 5.thrift编码分析 待续。。 **server ** 待续。。。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/913896/blog/793918

一，基础知识储备 分布式跟踪的目标 一个分布式系统由若干分布式服务构成，每一个请求会经过多个业务系统并留下足迹，但是这些分散的数据对于问题排查，或是流程优化都很有限，要能做到追踪每个请求的完整链路调用，收集链路调用上每个服务的性能数据，计算性能数据和比对性能指标（SLA），甚至能够再反馈到服务治理中，那么这就是分布式跟踪的目标。 分布式跟踪的目的 zipkin分布式跟踪系统的目的： zipkin为分布式链路调用监控系统，聚合各业务系统调用延迟数据，达到链路调用监控跟踪； zipkin通过采集跟踪数据可以帮助开发者深入了解在分布式系统中某一个特定的请求时如何执行的； 假如我们现在有一个用户请求超时，我们就可以将这个超时的请求调用链展示在UI当中；我们可以很快度的定位到导致响应很慢的服务究竟是什么。如果对这个服务细节也很很清晰，那么我们还可以定位是服务中的哪个问题导致超时； zipkin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介绍 Zipkin是一个致力于收集分布式服务的时间数据的分布式跟踪系统。 Zipkin 主要涉及四个组件：collector（数据采集）,storage（数据存储）,search（数据查询）,UI（数据展示）。 github源码地址: https://github.com

Spring Cloud Sleuth 一般的，一个分布式服务跟踪系统，主要有三部分：数据收集、数据存储和数据展示。根据系统大小不同，每一部分的结构又有一定变化。譬如，对于大规模分布式系统，数据存储可分为实时数据和全量数据两部分，实时数据用于故障排查（troubleshooting），全量数据用于系统优化；数据收集除了支持平台无关和开发语言无关系统的数据收集，还包括异步数据收集（需要跟踪队列中的消息，保证调用的连贯性），以及确保更小的侵入性；数据展示又涉及到数据挖掘和分析。虽然每一部分都可能变得很复杂，但基本原理都类似。 服务追踪的追踪单元是从客户发起请求（request）抵达被追踪系统的边界开始，到被追踪系统向客户返回响应（response）为止的过程，称为一个“trace”。每个 trace 中会调用若干个服务，为了记录调用了哪些服务，以及每次调用的消耗时间等信息，在每次调用服务时，埋入一个调用记录，称为一个“span”。这样，若干个有序的 span 就组成了一个 trace。在系统向外界提供服务的过程中，会不断地有请求和响应发生，也就会不断生成 trace，把这些带有span 的 trace 记录下来，就可以描绘出一幅系统的服务拓扑图。附带上 span 中的响应时间，以及请求成功与否等信息，就可以在发生问题的时候，找到异常的服务；根据历史数据