Zipkin

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

Spring Cloud Sleuth 分布式链路跟踪 Spring Cloud Sleuth是Spring Cloud的分布式链路跟踪解决方案。 7.1 Terminology Spring Cloud Sleuth借鉴了 Dapper 的术语。 Span ：最基本的工作单元。例如：发送一个RPC就是一个新的span，同样一次RPC的应答也是。Span通过一个唯一的，长度64位的ID来作为标识，另一个64位ID用于跟踪。Span也可以带有其他数据，例如：描述，时间戳，键值对标签，起始Span的ID，以及处理ID（通常使用IP地址）等等。 Span有起始和结束，他们跟踪着时间信息。span应该都是成对出现的，有失必有终，所以一旦创建了一个span，那就必须在未来某个时间点结束它。 提示： 起始的span通常被称为： root span 。它的id通常也被作为一个跟踪记录的id。 Trace ：一个树结构的Span集合。例如：在分布式大数据存储中，可能每一次请求都是一次跟踪记录。 Annotation ：用于记录一个事件时间信息。一些基础Annotation用于记录请求的起始和结束,例如： cs : Client Sent 客户端发送。这个annotation表示一个span的起始。 sr : Server Received 服务端接收。表示服务端接收到请求，并开始处理

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 Add sleuth to the classpath of a Spring Boot application (see below for Maven and Gradle examples), and you will see the correlation data being collected in logs, as long as you are logging requests. —— 摘自官网 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。 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)

1.简介 （1）什么是服务追踪 Sleuth 在微服务架构中，要完成一个功能，通过Rest请求服务API调用服务来完成，整个调用过程可能会聚合多个后台服务器协同完成。在整个链路上，任何一处调用超时 或出错都有可能造成前端请求失败。这时跟踪记录这些请求的调用的情况就要复杂的多，这就需要一个专门的工具来处理，spring cloud sleuth组件就是用于跟踪记录的工具 Sleuth就相当于为微服务架构引入了一套记录体系，包含两部分，一个是 trace ID;另一个是 span ID，随时记录一个请求的每一步操作。 （2）什么是日志聚合 Zipkin 如果想学习Java工程化、高性能及分布式、深入浅出。微服务、Spring，MyBatis，Netty源码分析的朋友可以加我的Java高级交流：787707172，群里有阿里大牛直播讲解技术，以及Java大型互联网技术的视频免费分享给大家。 zipkin 是 Dpper的开源实现，支持多种语言。Sleuth已经将每个请求从开始调用到完成的每一步都进行了记录，但是这些log信息会很分散，使用起来不太方便，就 需要有一个工具可以将这些信息进行收集和汇总，并且显示可视化的结果，便于分析和定位。这就需要创建一个 Zipkin Server用于收集和展示这些调用链路的信息，他 的使用也很方便。 2.如何使用 本例需要创建三个工程： product

简介 zipkin是分布式跟踪系统，在微服务架构中，它可以获取实时的数据帮助解决请求延迟问题。zipkin收集并展示调用链数据。zipkin是基于谷歌的Dapper系统设计的。 zipkin架构 首先在app使用zipkin的客户端，收集server，client（后面会讲）的调用关系数据，通过reporter上传到Collector，然后Collector通过Storage进行存储，最后UI展示调用链信息。 zipkin的基本概念 span 基本工作单元，一次链路调用创建一个span，可以是httpclient，db调用。span通过parentSpanId进行关联 trace 代表一个完整的请求，期间可能横跨多个服务，用唯一标识。tace是多个span的集合。 Annotation Annotation是span的tag集合。它主要有5种类型： cs - Client Start,表示客户端发起请求 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 lc - local component，表示本地span，不能跨进程，比如一次file io操作 BinaryAnnotation 可以在此tag种添加业务信息 完整的报文

现在越来越多的应用迁移到基于微服务的云原生的架构之上，微服务架构很强大，但是同时也带来了很多的挑战，尤其是如何对应用进行调试，如何监控多个服务间的调用关系和状态。如何有效的对微服务架构进行有效的监控成为微服务架构运维成功的关键。用软件架构的语言来说就是要增强微服务架构的可观测性（Observability）。 微服务的监控主要包含一下三个方面： 通过收集日志，对系统和各个服务的运行状态进行监控 通过收集量度（Metrics），对系统和各个服务的性能进行监控 通过分布式追踪，追踪服务请求是如何在各个分布的组件中进行处理的细节 对于是日志和量度的收集和监控，大家会比较熟悉。常见的日志收集架构包含利用Fluentd对系统日志进行收集，然后利用ELK或者Splunk进行日志分析。而对于性能监控，Prometheus是常见的流行的选择。（注，大家也可以参考我的另一篇关于 如何利用Splunk进行K8S的性能监控 的博客） 分布式追踪正在被越来越多的应用所采用。分布式追踪可以通过对微服务调用链的跟踪，构建一个从服务请求开始到各个微服务交互的全部调用过程的视图。用户可以从中了解到诸如应用调用的时延，网络调用（HTTP，RPC）的生命周期，系统的性能瓶颈等等信息。那么分布式追踪是如何实现的呢？ 分布式追踪的概念 谷歌在2010年4月发表了一篇论文 《Dapper, a Large-Scale

Zipkin基本概念 Span：基本工作单元，一次链路调用就会创建一个Span Trace：一组Span的集合，表示一条调用链路。举个例子：当前存在服务A调用服务B然后调用服务C，这个A->B->C的链路就是一条Trace，而每个服务例如B就是一个Span，如果在服务B中另起2个线程分别调用了D、E，那么D、E就是B的子Span Zipkin架构 先看一下架构图 其中左边部分代表了客户端分别为： InstrumentedClient：使用了Zipkin客户端工具的服务调用方 InstrumentedServer：使用了Zipkin客户端工具的服务提供方 Non-InstrumentedServer：未使用Trace工具的服务提供方，当然还可能存在未使用工具的调用方 总结：一个调用链路是贯穿InstrumentedClient->InstrumentedServer的，每经过一个服务都会以Span的形式通过Transport把经过自身的请求上报的Zipkin服务端中 右边线框内代表了Zipkin的服务端，其中各组件的功能如下： UI：提供web页面，用来展示Zipkin中的调用链和系统依赖关系等 Collector：对各个客户端暴露，负责接受调用数据，支持HTTP、MQ等 Storage：负责与各个存储适配后存储数据，支持内存，MySQL，ES等 API

docker下启动zipkin docker run -d --restart=unless-stopped -p 9411:9411 openzipkin/zipkin 依赖： <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId> </dependency> application.yml配置： spring: zipkin: base-url: http://127.0.0.1:9411/ sleuth: sampler: probability: 1 启动类添加注解 @EnableHystrixDashboard 来源： https://blog.csdn.net/qq_38522268/article/details/98740914

一、简介 关于molten的介绍网上有很多，是一个全链路追踪的工具，Molten可以看做是phptrace的的升级版（流行的php问题定位工具譬如phptrace，xhprof，这些工具可以自行Google，看看如何使用） Molten能干啥 molten追踪php核心调用库运行时信息并且按照zipkin/optracing格式输出信息。 可以追踪`curl,pdo,mysqli,redis,mongodb,memcached` 这么多的运行信息。 你可以直接看到你耗时比较久的接口的运行信息，调用信息，一眼就能看到哪个地方慢 二、安装 zipkin 开源分布式系统调用跟踪工具（java写的工具），所以系统需要安装Java或者docker molten为php作对应的数据收集 1、安装Java 最简单的方式rpm 安装，我这里可以直接安装 1 yum -y install java 查看Java安装情况 1 2 3 4 [root@localhost~] # java -version openjdk version "1.8.0_212" OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_212-b04) OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.212-b04, mixed mode) 2、安装依赖 1 yum -y

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</artifactId> <version>2.12.9</version> </dependency> <dependency> <groupId