第十章 SpringCloud Alibaba 实现Sleuth–链路追踪

2023-12-15 18:37:40

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?
    在这里插入图片描述
    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
    在这里插入图片描述

Sleuth入门

微服务名称, traceId, spanid,是否将链路的追踪结果输出到第三方平台
[api-gateway,3977125f73391553,3977125f73391553,false]
[service-order,3977125f73391553,57547b5bf71f8242,false]
[service-product,3977125f73391553,449f5b3f3ef8d5c5,false]
接下来通过之前的项目案例整合Sleuth,完成入门案例的编写。
修改父工程引入Sleuth依赖。

     <!--链路追踪 Sleuth-->
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
                <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
            </dependency>

启动微服务,调用之后,我们可以在控制台观察到sleuth的日志输出
在这里插入图片描述
其中 5399d5cb061971bd 是TraceId, 5399d5cb061971bd 是SpanId,依次调用有一个全局的
TraceId,将调用链路串起来。仔细分析每个微服务的日志,不难看出请求的具体过程。
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。
在这里插入图片描述
上图展示了 Zipkin 的基础架构,它主要由 4 个核心组件构成:

  • Collector:收集器组件,它主要用于处理从外部系统发送过来的跟踪信息,将这些信息转换为
    Zipkin内部处理的 Span 格式,以支持后续的存储、分析、展示等功能。
  • Storage:存储组件,它主要对处理收集器接收到的跟踪信息,默认会将这些信息存储在内存中,我们也可以修改此存储策略,通过使用其他存储组件将跟踪信息存储到数据库中。
  • RESTful API:API 组件,它主要用来提供外部访问接口。比如给客户端展示跟踪信息,或是外接
    系统访问以实现监控等
  • Web UI:UI 组件, 基于API组件实现的上层应用。通过UI组件用户可以方便而有直观地查询和分
    析跟踪信息。
    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=zipkinserver&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
在这里插入图片描述

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:在每个微服务上添加依赖

<dependency>
		<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
		<artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
</dependency>

第2步: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/prod/1

第4步: 访问zipkin的UI界面,观察效果
在这里插入图片描述
第5步:点击其中一条记录,可观察一次访问的详细线路。
在这里插入图片描述

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';
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=zipkin --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
在这里插入图片描述
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 -ESHOST=localhost:9200
  • 第十一章 SpringCloud Alibaba 实现Rocketmq–消息驱动

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_44831330/article/details/135022188
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