从0开始用SpringCloud搭建微服务系统【五】

如果能跟踪每个请求,中间请求经过哪些微服务,请求耗时,网络延迟,业务逻辑耗时等。我们就能更好地分析系统瓶颈、解决系统问题。因此链路跟踪很重要。

链路追踪目的:解决错综复杂的服务调用中链路的查看。排查慢服务。

市面上链路追踪产品,大部分基于 google的Dapper论文 。

链路追踪要考虑的几个问题

  1. 探针的性能消耗。尽量不影响 服务本尊。
  2. 易用。开发可以很快接入,别浪费太多精力。
  3. 数据分析。要实时分析。维度足够。

Sleuth

Sleuth是Spring cloud分布式跟踪解决方案。

  1. span(跨度),基本工作单元。一次链路调用,创建一个span,span用一个64位id唯一标识。包括:id,描述,时间戳事件,spanId,span父id。

    span被启动和停止时,记录了时间信息,初始化span叫:root span,它的span id和trace id相等。

  2. trace(跟踪),一组共享“root span”的span组成的树状结构 称为 trace,trace也有一个64位ID,trace中所有span共享一个trace id。类似于一颗 span 树。

  3. annotation(标签),annotation用来记录事件的存在,其中,核心annotation用来定义请求的开始和结束。

    • CS(Client Send客户端发起请求)。客户端发起请求描述了span开始。
    • SR(Server Received服务端接到请求)。服务端获得请求并准备处理它。SR-CS=网络延迟。
    • SS(Server Send服务器端处理完成,并将结果发送给客户端)。表示服务器完成请求处理,响应客户端时。SS-SR=服务器处理请求的时间。
    • CR(Client Received 客户端接受服务端信息)。span结束的标识。客户端接收到服务器的响应。CR-CS=客户端发出请求到服务器响应的总时间。

其实数据结构是一颗树,从root span 开始。

从0开始用SpringCloud搭建微服务系统【五】

使用

在每个需要被监控的系统的pom中引入:

<!-- 引入sleuth依赖 -->
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
			<artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
		</dependency>

启动后,日志中可以看到类似于: [account-service,,,] 的数据,说明如下:

[服务名称,traceId(一条请求调用链中 唯一ID),spanID(基本的工作单元,获取数据等),是否让zipkin收集和展示此信息]

zipkin

zipkin是twitter开源的分布式跟踪系统。

原理收集系统的时序数据,从而追踪微服务架构中系统延时等问题。还有一个友好的界面。

由4个部分组成:Collector(采集器)、Storage(存储器)、Restful API(接口)、Web UI

原理

sleuth收集跟踪信息通过http请求发送给zipkin server,zipkin将跟踪信息存储,以及提供RESTful API接口,zipkin ui通过调用api进行数据展示。

默认内存存储,可以用mysql,ES等存储。

使用

在每个需要被监控的系统的pom中引入:

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

在每个需要监听的服务的配置文件中加入:

spring:
  #zipkin
zipkin:
base-url: http://localhost:9411/
    #采样比例1
sleuth:
sampler:
rate: 1

根据 zipkin官网中的Quickstart ,启动zipkin。

原文 

http://webfuse.cn/2020/04/30/从0开始用SpringCloud搭建微服务系统【五】/

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