微服務(wù)監(jiān)控之分布式鏈路追蹤技術(shù) Sleuth + Zipkin

微服務(wù)監(jiān)控之分布式鏈路追蹤技術(shù) Sleuth + Zipkin

1.問題場景

為了?撐?益增?的龐?業(yè)務(wù)量，我們會使?微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計我們的系統(tǒng)，使得我們的系統(tǒng)不僅能

夠通過集群部署抵擋流量的沖擊，?能根據(jù)業(yè)務(wù)進?靈活的擴展。

那么，在微服務(wù)架構(gòu)下，?次請求少則經(jīng)過三四次服務(wù)調(diào)?完成，多則跨越??個甚?是上百個服

務(wù)節(jié)點。那么問題接踵?來：

1）如何動態(tài)展示服務(wù)的調(diào)?鏈路？（?如A服務(wù)調(diào)?了哪些其他的服務(wù)---依賴關(guān)系）

2）如何分析服務(wù)調(diào)?鏈路中的瓶頸節(jié)點并對其進?調(diào)優(yōu)？(?如A—>B—>C，C服務(wù)處理時間特別

?)

3）如何快速進?服務(wù)鏈路的故障發(fā)現(xiàn)？

分布式鏈路追蹤技術(shù)

如果我們在?個請求的調(diào)?處理過程中，在各個鏈路節(jié)點都能夠記錄下?志，并最終將?志進?集

中可視化展示，那么我們想監(jiān)控調(diào)?鏈路中的?些指標就有希望了~~~?如，請求到達哪個服務(wù)實

例？請求被處理的狀態(tài)怎樣？處理耗時怎樣？這些都能夠分析出來了...

分布式環(huán)境下基于這種想法實現(xiàn)的監(jiān)控技術(shù)就是就是分布式鏈路追蹤（全鏈路追蹤）。

市場上的分布式鏈路追蹤?案

分布式鏈路追蹤技術(shù)已然成熟，產(chǎn)品也不少，國內(nèi)外都有，?如

Spring Cloud Sleuth + Twitter Zipkin

阿?巴巴的“鷹眼”

?眾點評的“CAT”

美團的“Mtrace”

京東的“Hydra”

新浪的“Watchman”

另外還有最近也被提到很多的Apache Skywalking。

2.分布式鏈路追蹤技術(shù)核?思想

本質(zhì)：記錄?志

為了追蹤整個調(diào)?鏈路，肯定需要記錄?志，?志記錄是基礎(chǔ)，在此之上肯定有?些理論概念，當下主

流的的分布式鏈路追蹤技術(shù)/系統(tǒng)所基于的理念都來?于Google的?篇論?《Dapper, a Large-Scale

Distributed Systems Tracing Infrastructure》,核?理念如下：

Trace：服務(wù)追蹤的追蹤單元是從客戶發(fā)起請求（request）抵達被追蹤系統(tǒng)的邊界開始，到被追蹤系統(tǒng)

向客戶返回響應(yīng)（response）為?的過程

Trace ID：為了實現(xiàn)請求跟蹤，當請求發(fā)送到分布式系統(tǒng)的??端點時，只需要服務(wù)跟蹤框架為該請求

創(chuàng)建?個唯?的跟蹤標識Trace ID，同時在分布式系統(tǒng)內(nèi)部流轉(zhuǎn)的時候，框架失蹤保持該唯?標識，直

到返回給請求?

?個Trace由?個或者多個Span組成，每?個Span都有?個SpanId，Span中會記錄TraceId，同時還有

?個叫做ParentId，指向了另外?個Span的SpanId，表明??關(guān)系，其實本質(zhì)表達了依賴關(guān)系

Span ID：為了統(tǒng)計各處理單元的時間延遲，當請求到達各個服務(wù)組件時，也是通過?個唯?標識Span

ID來標記它的開始，具體過程以及結(jié)束。對每?個Span來說，它必須有開始和結(jié)束兩個節(jié)點，通過記錄

開始Span和結(jié)束Span的時間戳，就能統(tǒng)計出該Span的時間延遲，除了時間戳記錄之外，它還可以包含

?些其他元數(shù)據(jù)，?如時間名稱、請求信息等。

每?個Span都會有?個唯?跟蹤標識 Span ID,若?個有序的 span 就組成了?個 trace。

Span可以認為是?個?志數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在?些特殊的時機點會記錄了?些?志信息，?如有時間戳、

spanId、TraceId，parentIde等，Span中也抽象出了另外?個概念，叫做事件，核?事件如下

CS ：client send/start 客戶端/消費者發(fā)出?個請求，描述的是?個span開始

SR: server received/start 服務(wù)端/?產(chǎn)者接收請求 SR-CS屬于請求發(fā)送的?絡(luò)延遲

SS: server send/fifinish 服務(wù)端/?產(chǎn)者發(fā)送應(yīng)答 SS-SR屬于服務(wù)端消耗時間

CR：client received/fifinished 客戶端/消費者接收應(yīng)答 CR-SS表示回復(fù)需要的時間(響應(yīng)的?絡(luò)延

遲)

Spring Cloud Sleuth （追蹤服務(wù)框架）可以追蹤服務(wù)之間的調(diào)?，Sleuth可以記錄?個服務(wù)請求經(jīng)過哪

些服務(wù)、服務(wù)處理時?等，根據(jù)這些，我們能夠理清各微服務(wù)間的調(diào)?關(guān)系及進?問題追蹤分析。

耗時分析：通過 Sleuth 了解采樣請求的耗時，分析服務(wù)性能問題（哪些服務(wù)調(diào)??較耗時）

鏈路優(yōu)化：發(fā)現(xiàn)頻繁調(diào)?的服務(wù)，針對性優(yōu)化等

Sleuth就是通過記錄?志的?式來記錄蹤跡數(shù)據(jù)的

注意：我們往往把Spring Cloud Sleuth 和 Zipkin ?起使?，把 Sleuth 的數(shù)據(jù)信息發(fā)送給 Zipkin 進

?聚合，利? Zipkin 存儲并展示數(shù)據(jù)。

3. Sleuth + Zipkin

1）每?個需要被追蹤蹤跡的微服務(wù)?程都引?依賴坐標

<!--鏈路追蹤-->
<dependency>
 <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
 <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>

2）每?個微服務(wù)都修改application.yml配置?件，添加?志級別

#分布式鏈路追蹤
logging:
 level:
 org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet: debug
 org.springframework.cloud.sleuth: debug

3）結(jié)合 Zipkin 展示追蹤數(shù)據(jù)

Zipkin 包括Zipkin Server和 Zipkin Client兩部分，Zipkin Server是?個單獨的服務(wù)，Zipkin Client就是具體的微服務(wù)

  1. Zipkin Server 構(gòu)建

    <!--zipkin-server的依賴坐標-->
 <dependency>
    <groupId>io.zipkin.java</groupId>
    <artifactId>zipkin-server</artifactId>
    <version>2.12.3</version>
 <exclusions>
 <!--排除掉log4j2的傳遞依賴，避免和springboot依賴的?志組件沖突-->
 <exclusion>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-log4j2</artifactId>
 </exclusion>
 </exclusions>
 </dependency>
 <!--zipkin-server ui界?依賴坐標-->
 <dependency>
    <groupId>io.zipkin.java</groupId>
    <artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId>
    <version>2.12.3</version>
 </dependency>

  1. 添加注解啟動

    @EnableZipkinServer

  2. 添加配置

    management:
  metrics:
   web:
     server:
       auto-time-requests: false # 關(guān)閉?動檢測請求

  1. Zipkin Client 構(gòu)建

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

  1. 配置：添加對zipkin server的引?

    spring:
  zipkin:
    base-url: http://127.0.0.1:9411 # zipkin server的請求地址
    sender:
 # web 客戶端將蹤跡?志數(shù)據(jù)通過?絡(luò)請求的?式傳送到服務(wù)端，另外還有配置
 # kafka/rabbit 客戶端將蹤跡?志數(shù)據(jù)傳遞到mq進?中轉(zhuǎn)
    type: web
 sleuth:
   sampler:
 # 采樣率 1 代表100%全部采集 ，默認0.1 代表10% 的請求蹤跡數(shù)據(jù)會被采集
 # ?產(chǎn)環(huán)境下，請求量?常?，沒有必要所有請求的蹤跡數(shù)據(jù)都采集分析，對于?絡(luò)包括server端壓?都是?較?的，可以配置采樣率采集?定?例的請求的蹤跡數(shù)據(jù)進?分析即可
   probability: 1

3.1 Zipkin持久化到mysql

  1. 引入依賴

    <dependency>
 <groupId>io.zipkin.java</groupId>
 <artifactId>zipkin-autoconfigure-storage?mysql</artifactId>
 <version>2.12.3</version>
 </dependency>
 <dependency>
 <groupId>mysql</groupId>
 <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
 </dependency>
 <dependency>
 <groupId>com.alibaba</groupId>
 <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
 <version>1.1.10</version>
 </dependency>
 <dependency>
 <groupId>org.springframework</groupId>
 <artifactId>spring-tx</artifactId>
 </dependency>
 <dependency>
 <groupId>org.springframework</groupId>
 <artifactId>spring-jdbc</artifactId>
 </dependency>

  1. 配置yaml

    # 指定zipkin持久化介質(zhì)為mysql
zipkin:
  storage:
    type: mysql

  1. 啟動類中注?事務(wù)管理器

    @Bean
public PlatformTransactionManager txManager(DataSource dataSource) {
 return new DataSourceTransactionManager(dataSource);
}
    1. 初始數(shù)據(jù)庫腳本
    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,
 `remote_service_name` VARCHAR(255),
 `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',
 PRIMARY KEY (`trace_id_high`, `trace_id`, `id`)
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE
utf8_general_ci;
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(`remote_service_name`) COMMENT 'for
getTraces and getRemoteServiceNames';
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 and autocomplete values';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`a_key`) COMMENT 'for
getTraces and autocomplete values';
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,
 `error_count` BIGINT,
 PRIMARY KEY (`day`, `parent`, `child`)
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE
utf8_general_ci;
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