B006-springcloud alibaba 链路追踪 Sleuth+zipkin

链路追踪介绍

在大型系统的微服务化构建中，一个系统被拆分成了许多模块。这些模块负责不同的功能，组合成系统，最终可以提供丰富的功能。在这种架构中，一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建在不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实 现、有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心，也就意味着这种架构形式也会存在一些问题：

如何快速发现问题？
如何判断故障影响范围？
如何梳理服务依赖以及依赖的合理性？
如何分析链路性能问题以及实时容量规划？

分布式链路追踪（Distributed Tracing），就是将一次分布式请求还原成调用链路，进行日志记录，性能监控并将一次分布式请求的调用情况集中展示。比如各个服务节点上的耗时、请求具体到达哪台机器上、每个服务节点的请求状态等等。

常见的链路追踪技术有下面这些：

cat
由大众点评开源，基于Java开发的实时应用监控平台，包括实时应用监控，业务监控 。 集成方案是通过代码埋点的方式来实现监控，比如： 拦截器，过滤器等。 对代码的侵入性很大，集成成本较高。风险较大。

zipkin
由Twitter公司开源，开放源代码分布式的跟踪系统，用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。该产品结合spring-cloud-sleuth使用较为简单， 集成很方便， 但是功能较简单。

pinpoint
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
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。

Sleuth
SpringCloud 提供的分布式系统中链路追踪解决方案。

注意：SpringCloud alibaba技术栈中并没有提供自己的链路追踪技术的，我们可以采用Sleuth + Zinkin来做链路追踪解决方案

Sleuth入门

Sleuth介绍

SpringCloud Sleuth主要功能就是在分布式系统中提供追踪解决方案。它大量借用了Google Dapper的设计， 先来了解一下Sleuth中的术语和相关概念。

Trace
由一组Trace Id相同的Span串联形成一个树状结构。为了实现请求跟踪，当请求到达分布式系统的入口端点时，只需要服务跟踪框架为该请求创建一个唯一的标识（即TraceId），同时在分布式系统内部流转的时候，框架始终保持传递该唯一值，直到整个请求的返回。那么我们就可以使用该唯一标识将所有的请求串联起来，形成一条完整的请求链路。

Span 代表了一组基本的工作单元。为了统计各处理单元的延迟，当请求到达各个服务组件的时候，也通过一个唯一标识（SpanId）来标记它的开始、具体过程和结束。通过SpanId的开始和结束时间戳，就能统计该span的调用时间，除此之外，我们还可以获取如事件的名称。请求信息等元数据。

Annotation
用它记录一段时间内的事件，内部使用的重要注释：
cs（Client Send）客户端发出请求，开始一个请求的生命
sr（Server Received）服务端接受到请求开始进行处理， sr－cs = 网络延迟（服务调用的时间）
ss（Server Send）服务端处理完毕准备发送到客户端，ss – sr = 服务器上的请求处理时间
cr（Client Reveived）客户端接受到服务端的响应，请求结束。 cr – sr = 请求的总时间

Sleuth入门

接下来通过之前的项目案例整合Sleuth，完成入门案例的编写。

父工程引入Sleuth依赖（所有子工程都需要有）

dependency>
	groupId>org.springframework.cloudgroupId>
	artifactId>spring-cloud-starter-sleuthartifactId>
dependency>

重启所有微服务

清空控制台所有日志

浏览器访问后观察控制台日志

查看日志文件并不是一个很好的方法，当微服务越来越多日志文件也会越来越多，通过Zipkin可以将日志聚合，并进行可视化展示和全文检索。

Zipkin的集成

ZipKin介绍

Zipkin 是 Twitter 的一个开源项目，它基于Google Dapper实现，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。

我们可以使用它来收集各个服务器上请求链路的跟踪数据，并通过它提供的REST API接口来辅助我们查询跟踪数据以实现对分布式系统的监控程序，从而及时地发现系统中出现的延迟升高问题并找出系统性能瓶颈的根源。

除了面向开发的 API 接口之外，它也提供了方便的UI组件来帮助我们直观的搜索跟踪信息和分析请求链路明细，比如：可以查询某段时间内各用户请求的处理时间等。

Zipkin 提供了可插拔数据存储方式：In-Memory、MySql、Cassandra 以及 Elasticsearch。

Zipkin分为两端，一个是 Zipkin服务端，一个是 Zipkin客户端，客户端也就是微服务的应用。 客户端会配置服务端的 URL 地址，一旦发生服务间的调用的时候，会被配置在微服务里面的 Sleuth 的监听器监听，并生成相应的 Trace 和 Span 信息发送给服务端。

ZipKin服务端安装

第1步: 下载ZipKin的jar包

https://search.maven.org/remote_content?g=io.zipkin.java&a=zipkin- server&v=LATEST&c=exec

访问上面的网址，即可得到一个jar包，这就是ZipKin服务端的jar包

第2步: 通过命令行，输入下面的命令启动ZipKin Server

java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar

第3步：通过浏览器访问 http://localhost:9411访问

Zipkin客户端集成

ZipKin客户端和Sleuth的集成非常简单，只需要在微服务中添加其依赖和配置即可。

第1步：在每个微服务或父pom上添加依赖

        dependency>
            groupId>org.springframework.cloudgroupId>
            artifactId>spring-cloud-starter-zipkinartifactId>
        dependency>

第2步：每个微服务添加配置

spring:
  zipkin:
    base-url: http://127.0.0.1:9411/ #zipkin server的请求地址
    discoveryClientEnabled: false #让nacos把它当成一个URL，而不要当做服务名
  sleuth:
    sampler:
      probability: 1.0 #采样的百分比

第3步: 访问微服务：http://localhost:7000/order-serv/order/product6/4

第4步: 访问zipkin的UI界面，观察效果

ZipKin数据持久化

Zipkin Server默认会将追踪数据信息保存到内存，但这种方式不适合生产环境。Zipkin支持将追踪数据持久化到mysql数据库或elasticsearch中。

使用mysql实现数据持久化

第1步: 创建mysql数据环境

CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_spans (
`trace_id_high` BIGINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'If non zero, this means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit',
`trace_id` BIGINT NOT NULL,
`id` BIGINT NOT NULL,
`name` VARCHAR(255) NOT NULL,
`parent_id` BIGINT,
`debug` BIT(1),
`start_ts` BIGINT COMMENT 'Span.timestamp(): epoch micros used for endTs query and to implement TTL',
`duration` BIGINT COMMENT 'Span.duration(): micros used for minDuration and maxDuration query'
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE
utf8_general_ci;


ALTER TABLE zipkin_spans ADD UNIQUE KEY(`trace_id_high`, `trace_id`, `id`) COMMENT 'ignore insert on duplicate';
ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`, `id`) COMMENT 'for joining with zipkin_annotations';
ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`) COMMENT 'for getTracesByIds';
ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`name`) COMMENT 'for getTraces and getSpanNames';
ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`start_ts`) COMMENT 'for getTraces ordering and range';

CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_annotations (
`trace_id_high` BIGINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'If non zero, this means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit',
`trace_id` BIGINT NOT NULL COMMENT 'coincides with zipkin_spans.trace_id',
`span_id` BIGINT NOT NULL COMMENT 'coincides with zipkin_spans.id',
`a_key` VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.key or Annotation.value if type == -1',
`a_value` BLOB COMMENT 'BinaryAnnotation.value(), which must be smaller than 64KB',
`a_type` INT NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.type() or -1 if Annotation',
`a_timestamp` BIGINT COMMENT 'Used to implement TTL; Annotation.timestamp or zipkin_spans.timestamp',
`endpoint_ipv4` INT COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is
null',
`endpoint_ipv6` BINARY(16) COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint
is null, or no IPv6 address',
`endpoint_port` SMALLINT COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null',
`endpoint_service_name` VARCHAR(255) COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null'
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE
utf8_general_ci;


ALTER TABLE zipkin_annotations ADD UNIQUE KEY(`trace_id_high`, `trace_id`,
`span_id`, `a_key`, `a_timestamp`) COMMENT 'Ignore insert on duplicate'; ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`,
`span_id`) COMMENT 'for joining with zipkin_spans';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`) COMMENT 'for getTraces/ByIds';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`endpoint_service_name`) COMMENT 'for getTraces and getServiceNames服务器托管网';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`a_type`) COMMENT 'for getTraces';


ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`a_key`) COMMENT 'for getTraces'; ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`trace_id`, `span_id`, `a_key`)
COMMENT 'for dependencies job';


CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_dependencies (
`day` DATE NOT NULL,
`parent` VARCHAR(255) NOT NULL,
`child` VARCHAR(255) NOT NULL,
`call_count` BIGINT
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE
utf8_general_ci;


ALTER TABLE zipkin_dependencies ADD UNIQUE KEY(`day`, `parent`, `child`);

第2步: 在启动ZipKin Server的时候指定数据保存的mysql的信息

java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar --STORAGE_TYPE=mysql --MYSQL_HOST=127.0.0.1 --MYSQL_TCP_PORT=3306 --MYSQL_DB=z服务器托管网ipkin --MYSQL_USER=root --MYSQL_PASS=root

使用elasticsearch实现数据持久化

第1步: 下载elasticsearch
下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-6-8-4

第2步: 启动elasticsearch

第3步: 在启动ZipKin Server的时候，指定数据保存的elasticsearch的信息

java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar --STORAGE_TYPE=elasticsearch --ES-HOST=localhost:9200

服务器托管，北京服务器托管，服务器租用 http://www.fwqtg.net

相关推荐: 225.用队列实现栈

225.用队列实现栈 请你仅使用两个队列实现一个后入先出（LIFO）的栈，并支持普通栈的全部四种操作（push、top、pop 和 empty）。 实现 MyStack 类： void push(int x) 将元素 x 压入栈顶。 int pop() 移除并…