母に代わってCの告白

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、Zipkinはじめに

何そのZipkin？

 Zipkinの公式説明：https://zipkin.apache.org/

 Zipkinは、Twitterの貢献によって開発されたデザインからGoogleのDapperの書類に基づいて、リアルタイムのデータ追跡システム（分散型追跡システム）を、分散型のオープンソースです。その主な機能は、さまざまな異種システムからのリアルタイム監視データを収集することです。分散型追跡システムは、例えば、他のより成熟した実現、があります。ネイバーのピンポイント、ApacheのHTRACE、アリ・ホークアイトレース、Jingdongはハイドラ、シーナ夜警、その上CAT、skywalkingとの米国のグループのレビュー。

なぜZipkin？

 システムはまた、特にマイクロサービスアーキテクチャとコンテナ技術、一見単純なアプリケーションの上昇に伴って、様々な分割を行います、ビジネスのより複雑なため、背景は数十またはサービスの数百を持っていることZipkin分布、その後、我々はすぐに故障のサービスポイントを見つける方法を把握する必要があり、低速または要求が利用できない場合、我々は、バックオフィスサービスを引き起こしているのか分からない、サポート、フロントエンドは、最後の回を完了するために、サービスコールを要請する必要があるかもしれません追跡システムは、この問題に対する良い解決策になることができ。

基本的な概念のいくつかをZipkin？

勇者

ブレイブは、ライブラリが標準サーブレット、Spring MVCの、のHttpクライアント、JAXのRS、ジャージー、RESTEasyのとMySQLのインタフェースのための設備容量を提供装備するJavaプログラムで、あなたが書くことで簡単な構成とコードなので、これらのフレームワークに基づくことができますアプリケーションビルダは、Zipkinにデータを報告することができます。一方ブレイブはまた、非常に単純かつ標準化されたインターフェイスを提供し、上記パッケージの時間の要件は容易に拡張し、カスタマイズすることができる満たすことができません。

以下ブレイブは、図の構成図です。CollectorをZipkinレポーターを使用して送信するために勇敢なトレース情報。

ブレイブインターセプタは、主に埋没前のリクエストとリクエストを使用しています。例えばSpingmvcが使用インターセプタを監視し、MySQLは使用statementInterceptorsを監視します。同様にダボ監視は要求をフィルタリングするcom.alibaba.dubbo.rpc.Filterの生産者と消費者の使用です。

TRACEID

グローバルリクエストのみTRACEID。リクエストの洪水で同じリンクのためのいくつかの要求を見つけるために使用します。たとえば、サーブレットサーバは、ユーザの要求、ダボ通話サービスを受けて、全体のみリンクTRACEIDユーザに結果を返します。ユーザの要求で始まり、ユーザーが最後に結果を受け取ります。

spanId

リンクは、すべての要求はspanIdを持っています。たとえばRPCは、再びTRACEIDに属する別のSQL spanIdがあるでしょう。

CS

Clentは、このようなダボがリモート呼び出しの実装を開始する前に終了を呼び出すように、クライアントによって開始された要求の時間を送りました。

CR

クライアントは、クライアントが処理要求を受信した時刻を受信します。

SS

サーバーは、時間のサーバー終了処理ロジックを受信します。

SR

サーバーは、サーバーは、要求の通話終了時刻を受け取った受信します。

sr - cs = 请求在网络上的耗时
ss - sr = 服务端处理请求的耗时
cr - ss = 回应在网络上的耗时
cr - cs = 一次调用的整体耗时

Zipkin作業工程

 ユーザーが通話を開始すると、Zipkinは全体のコールリンクの入り口にクライアントがグローバルにユニークなトレースIDを生成し、このリンク上のすべての呼び出しのために分散スパンIDを生成します。スパンと親子関係、下流の分散呼の間の関係の代表をネストスパンの間があるかもしれません。スパンとスパンの間、現在の通話の下の子供の2人の代表が行われ、兄弟関係することができます。トレースの集合からなるスパン、トレースは、ツリーの複数の子ノードにまたがる、ルートノードから成ると考えることができます。

 Zipkinは、各コール境界の終わりにZipkin Serverへの現在のコールに関する情報を報告するために、コールリンク転送と非同期時間のかかるの関連情報をトレースします。Zipkin Serverのトレース情報を受け取った後、それが保存されています。ZipkinのWeb UIはその後、APIトレース情報を用いて抽出されますが、ストレージ分析と表示のうちからアクセスできるようになります。

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二、Zipkinの展開と運用

Zipkinのgithubの住所：https://github.com/apache/incubator-zipkin

ドッカーの道

docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin

ジャーパケットモード（JDK8）

curl -sSL https://zipkin.apache.org/quickstart.sh | bash -s
java -jar zipkin.jar

注意：メソッドは、メモリストレージに基づいていますZipkinの上、データを再起動Zipkin後に失われます、テスト環境を使用することをお勧めします。Zipkinは、メモリタイプインメモリーは、MySQL、カサンドラ、そしてElasticsSearchいくつかの方法をサポートしていました。環境関係者はカサンドラとElasticSearchをお勧めします。

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三、ZipkinダボとSpringmvcとの統合

我々は良いZipkinサーバーを構築する上で、タスクは現在、UI上でレンダリングするためにZipkinサーバーを提出する我々のシステムで生成されたデータを要求する方法です。

1.のpom.xml

        <!-- 使用 okhttp3 作为 reporter -->
        <dependency>
            <groupId>io.zipkin.reporter2</groupId> <artifactId>zipkin-sender-okhttp3</artifactId> <version>2.8.2</version> </dependency> <!-- brave 对 dubbo 的集成 --> <dependency> <groupId>io.zipkin.brave</groupId> <artifactId>brave-instrumentation-dubbo-rpc</artifactId> <version>5.6.3</version> </dependency> <!-- brave 对 mvc 的集成 --> <dependency> <groupId>io.zipkin.brave</groupId> <artifactId>brave-instrumentation-spring-webmvc</artifactId> <version>5.6.3</version> </dependency>

2. application.yml

zipkin:
  url: http://127.0.0.1:9411/api/v2/spans
  connectTimeout: 5000 readTimeout: 10000 # 取样率，指的是多次请求中有百分之多少传到zipkin。例如 1.0 是全部取样，0.5是 50% 取样 rate: 1.0f

3. ZipkinProperties.java

@Configuration
@ConfigurationProperties("zipkin")
public class ZipkinProperties {


    @Value("${spring.application.name}") private String serviceName; private String url; private Long connectTimeout; private Long readTimeout; private Float rate; /*getter and setter*/ }

注： @EnableConfigurationPropertiesは@ConfigurationProperties（「zipkin」）を作るためにクラスSpringBootの開始にコメントを追加することを忘れないでくださいああ発効しました！

4. ZipkinConfig.java

@Configuration
public class ZipkinConfig { @Autowired private ZipkinProperties zipkinProperties; /** * 为了实现 dubbo rpc调用的拦截 * * @return */ @Bean public Tracing tracing() { Sender sender = OkHttpSender.create(zipkinProperties.getUrl()); AsyncReporter reporter = AsyncReporter.builder(sender) .closeTimeout(zipkinProperties.getConnectTimeout(), TimeUnit.MILLISECONDS) .messageTimeout(zipkinProperties.getReadTimeout(), TimeUnit.MILLISECONDS) .build(); Tracing tracing = Tracing.newBuilder() .localServiceName(zipkinProperties.getServiceName()) .propagationFactory(ExtraFieldPropagation.newFactory(B3Propagation.FACTORY, "shiliew")) .sampler(Sampler.create(zipkinProperties.getRate())) .spanReporter(reporter) .build(); return tracing; } /** * MVC Filter，为了实现 SpringMvc 调用的拦截 * @param tracing * @return */ @Bean public Filter tracingFilter(Tracing tracing) { HttpTracing httpTracing = HttpTracing.create(tracing); httpTracing.toBuilder() .serverParser(new HttpServerParser() { @Override public <Req> String spanName(HttpAdapter<Req, ?> adapter, Req req) { return adapter.path(req); } }) .clientParser(new HttpClientParser() { @Override public <Req> String spanName(HttpAdapter<Req, ?> adapter, Req req) { return adapter.path(req); } }).build(); return TracingFilter.create(httpTracing); } }

そこで、我々はZipkin入れてダボとSpringmvcはうまく統合しました：

下の段のピットは、お互いを励まします：

• Zipkin Serverは、登録情報がサービスを我慢しないであろう、呼び出しの後にデータを生成するようにしてくださいます。
• MVC 的拦截，span 的名字是以请求方式命名的，如下：
  

• 如果仍然想查看，某个请求路径的调用情况呢？
  

• github 源代码：https://github.com/JMCuixy/dubbo-demo

 

分类:  服务架构

一、Zipkin 介绍

Zipkin 是什么？

 Zipkin的官方介绍：https://zipkin.apache.org/

 Zipkin是一款开源的分布式实时数据追踪系统（Distributed Tracking System），基于 Google Dapper的论文设计而来，由 Twitter 公司开发贡献。其主要功能是聚集来自各个异构系统的实时监控数据。分布式跟踪系统还有其他比较成熟的实现，例如：Naver的Pinpoint、Apache的HTrace、阿里的鹰眼Tracing、京东的Hydra、新浪的Watchman，美团点评的CAT，skywalking等。

为什么用 Zipkin？

 随着业务越来越复杂，系统也随之进行各种拆分，特别是随着微服务架构和容器技术的兴起，看似简单的一个应用，后台可能有几十个甚至几百个服务在支撑；一个前端的请求可能需要多次的服务调用最后才能完成；当请求变慢或者不可用时，我们无法得知是哪个后台服务引起的，这时就需要解决如何快速定位服务故障点，Zipkin分布式跟踪系统就能很好的解决这样的问题。

Zipkin的一些基本概念？

Brave

Brave 是用来装备 Java 程序的类库，提供了面向 Standard Servlet、Spring MVC、Http Client、JAX RS、Jersey、Resteasy 和 MySQL 等接口的装备能力，可以通过编写简单的配置和代码，让基于这些框架构建的应用可以向 Zipkin报告数据。同时 Brave 也提供了非常简单且标准化的接口，在以上封装无法满足要求的时候可以方便扩展与定制。

如下图是 Brave 的结构图。Brave 利用 reporter 向 Zipkin的 Collector 发送 trace 信息。

Brave 主要是利用拦截器在请求前和请求后分别埋点。例如 Spingmvc 监控使用 Interceptors，Mysql 监控使用 statementInterceptors。同理 Dubbo 的监控是利用 com.alibaba.dubbo.rpc.Filter 来过滤生产者和消费者的请求。

traceId

一次请求全局只有一个traceId。用来在海量的请求中找到同一链路的几次请求。比如servlet服务器接收到用户请求，调用dubbo服务，然后将结果返回给用户，整条链路只有一个traceId。开始于用户请求，结束于用户收到结果。

spanId

一个链路中每次请求都会有一个spanId。例如一次rpc，一次sql都会有一个单独的spanId从属于traceId。

cs

Clent Sent 客户端发起请求的时间，比如 dubbo 调用端开始执行远程调用之前。

cr

Client Receive 客户端收到处理完请求的时间。

ss

Server Receive 服务端处理完逻辑的时间。

sr

Server Receive 服务端收到调用端请求的时间。

sr - cs = 请求在网络上的耗时
ss - sr = 服务端处理请求的耗时
cr - ss = 回应在网络上的耗时
cr - cs = 一次调用的整体耗时

Zipkin的工作过程

 当用户发起一次调用时，Zipkin 的客户端会在入口处为整条调用链路生成一个全局唯一的 trace id，并为这条链路中的每一次分布式调用生成一个 span id。span 与 span 之间可以有父子嵌套关系，代表分布式调用中的上下游关系。span 和 span 之间可以是兄弟关系，代表当前调用下的两次子调用。一个 trace 由一组 span 组成，可以看成是由 trace 为根节点，span 为若干个子节点的一棵树。

 Zipkin 会将 trace 相关的信息在调用链路上传递，并在每个调用边界结束时异步的把当前调用的耗时信息上报给 Zipkin Server。Zipkin Server 在收到 trace 信息后，将其存储起来。随后 Zipkin 的 Web UI 会通过 API 访问的方式从存储中将 trace 信息提取出来分析并展示。

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二、Zipkin的部署与运行

Zipkin的 github 地址：https://github.com/apache/incubator-zipkin

Docker 方式

docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin

Jar 包方式（JDK8）

curl -sSL https://zipkin.apache.org/quickstart.sh | bash -s
java -jar zipkin.jar

注意：以上方式的 Zipkin 都是基于内存存储，Zipkin 重启后数据会丢失，建议测试环境使用。Zipkin 支持的存储类型有 inMemory、MySql、Cassandra、以及 ElasticsSearch 几种方式。正式环境推荐使用 Cassandra 和 ElasticSearch。

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三、Zipkin 与 Dubbo 和 Springmvc 的集成

上面我们搭建好了 Zipkin 服务器，现在的任务就是如何把我们系统内产生的请求数据报送给 Zipkin 服务器，以便在 UI 上渲染出来。

1. pom.xml

        <!-- 使用 okhttp3 作为 reporter -->
        <dependency>
            <groupId>io.zipkin.reporter2</groupId> <artifactId>zipkin-sender-okhttp3</artifactId> <version>2.8.2</version> </dependency> <!-- brave 对 dubbo 的集成 --> <dependency> <groupId>io.zipkin.brave</groupId> <artifactId>brave-instrumentation-dubbo-rpc</artifactId> <version>5.6.3</version> </dependency> <!-- brave 对 mvc 的集成 --> <dependency> <groupId>io.zipkin.brave</groupId> <artifactId>brave-instrumentation-spring-webmvc</artifactId> <version>5.6.3</version> </dependency>

2. application.yml

zipkin:
  url: http://127.0.0.1:9411/api/v2/spans
  connectTimeout: 5000 readTimeout: 10000 # 取样率，指的是多次请求中有百分之多少传到zipkin。例如 1.0 是全部取样，0.5是 50% 取样 rate: 1.0f

3. ZipkinProperties.java

@Configuration
@ConfigurationProperties("zipkin")
public class ZipkinProperties {


    @Value("${spring.application.name}") private String serviceName; private String url; private Long connectTimeout; private Long readTimeout; private Float rate; /*getter and setter*/ }

注意：记得在 SpringBoot 的启动类上加上 @EnableConfigurationProperties 注解才能使 @ConfigurationProperties("zipkin") 生效哦！

4. ZipkinConfig.java

@Configuration
public class ZipkinConfig { @Autowired private ZipkinProperties zipkinProperties; /** * 为了实现 dubbo rpc调用的拦截 * * @return */ @Bean public Tracing tracing() { Sender sender = OkHttpSender.create(zipkinProperties.getUrl()); AsyncReporter reporter = AsyncReporter.builder(sender) .closeTimeout(zipkinProperties.getConnectTimeout(), TimeUnit.MILLISECONDS) .messageTimeout(zipkinProperties.getReadTimeout(), TimeUnit.MILLISECONDS) .build(); Tracing tracing = Tracing.newBuilder() .localServiceName(zipkinProperties.getServiceName()) .propagationFactory(ExtraFieldPropagation.newFactory(B3Propagation.FACTORY, "shiliew")) .sampler(Sampler.create(zipkinProperties.getRate())) .spanReporter(reporter) .build(); return tracing; } /** * MVC Filter，为了实现 SpringMvc 调用的拦截 * @param tracing * @return */ @Bean public Filter tracingFilter(Tracing tracing) { HttpTracing httpTracing = HttpTracing.create(tracing); httpTracing.toBuilder() .serverParser(new HttpServerParser() { @Override public <Req> String spanName(HttpAdapter<Req, ?> adapter, Req req) { return adapter.path(req); } }) .clientParser(new HttpClientParser() { @Override public <Req> String spanName(HttpAdapter<Req, ?> adapter, Req req) { return adapter.path(req); } }).build(); return TracingFilter.create(httpTracing); } }

如此，我们就把 Zipkin 和 Dubbo 以及 Springmvc 的集成做好了：

踩过的坑如下，共勉：

• Zipkin Server 一定要在调用后才会产生数据，不会先把服务的信息注册上去。
• MVC 的拦截，span 的名字是以请求方式命名的，如下：
  

• 如果仍然想查看，某个请求路径的调用情况呢？
  

• github 源代码：https://github.com/JMCuixy/dubbo-demo