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第SpringCloud集成Sleuth和Zipkin的思路講解目錄組件說(shuō)明Zipkinsleuth基本術(shù)語(yǔ)Zipkin數(shù)據(jù)持久化
組件說(shuō)明
Zipkin
Zipkin是Twitter的一個(gè)開源項(xiàng)目,它基于GoogleDapper實(shí)現(xiàn),它致力于收集服務(wù)的定時(shí)數(shù)據(jù),以及解決微服務(wù)架構(gòu)中的延遲問(wèn)題,包括數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、查找和展現(xiàn)。
sleuth
sleuth是一個(gè)工具,它在整個(gè)分布式系統(tǒng)中能跟蹤一個(gè)用戶請(qǐng)求的過(guò)程(包括數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)傳輸,數(shù)據(jù)存儲(chǔ),數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)可視化),捕獲這些跟蹤數(shù)據(jù),就能構(gòu)建微服務(wù)的整個(gè)調(diào)用鏈的視圖,這是調(diào)試和監(jiān)控微服務(wù)的關(guān)鍵工具
微服務(wù)架構(gòu)是一個(gè)分布式架構(gòu),它按業(yè)務(wù)劃分服務(wù)單元,一個(gè)分布式系統(tǒng)往往有很多個(gè)服務(wù)單元。由于服務(wù)單元數(shù)量眾多,業(yè)務(wù)的復(fù)雜性,如果出現(xiàn)了錯(cuò)誤和異常,很難去定位。主要體現(xiàn)在,一個(gè)請(qǐng)求可能需要調(diào)用很多個(gè)服務(wù),而內(nèi)部服務(wù)的調(diào)用復(fù)雜性,決定了問(wèn)題難以定位。所以微服務(wù)架構(gòu)中,必須實(shí)現(xiàn)分布式鏈路追蹤,去跟進(jìn)一個(gè)請(qǐng)求到底有哪些服務(wù)參與,參與的順序又是怎樣的,從而達(dá)到每個(gè)請(qǐng)求的步驟清晰可見,出了問(wèn)題,很快定位。
基本術(shù)語(yǔ)
Span(跨度):基本工作單元,發(fā)送一個(gè)遠(yuǎn)程調(diào)度任務(wù)就會(huì)產(chǎn)生一個(gè)Span,Span是一個(gè)64位ID唯一標(biāo)識(shí)的,Trace是用另一個(gè)64位ID唯一標(biāo)識(shí)的,Span還有其他數(shù)據(jù)信息,比如摘要、時(shí)間戳事件、Span的ID、以及進(jìn)度ID。
Trace(跟蹤):一系列Span組成的一個(gè)樹狀結(jié)構(gòu)。請(qǐng)求一個(gè)微服務(wù)系統(tǒng)的API接口,這個(gè)API接口,需要調(diào)用多個(gè)微服務(wù),調(diào)用每個(gè)微服務(wù)都會(huì)產(chǎn)生一個(gè)新的Span,所有由這個(gè)請(qǐng)求產(chǎn)生的Span組成了這個(gè)Trace。
Annotation(標(biāo)注):用來(lái)及時(shí)記錄一個(gè)事件的,一些核心注解用來(lái)定義一個(gè)請(qǐng)求的開始和結(jié)束。這些注解包括以下:
cs-ClientSent-客戶端發(fā)送一個(gè)請(qǐng)求,這個(gè)注解描述了這個(gè)Span的開始
sr-ServerReceived-服務(wù)端獲得請(qǐng)求并準(zhǔn)備開始處理它,如果將其sr減去cs時(shí)間戳便可得到網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臅r(shí)間。
ss-ServerSent(服務(wù)端發(fā)送響應(yīng))該注解表明請(qǐng)求處理的完成(當(dāng)請(qǐng)求返回客戶端),如果ss的時(shí)間戳減去sr時(shí)間戳,就可以得到服務(wù)器請(qǐng)求的時(shí)間。
cr-ClientReceived(客戶端接收響應(yīng))-此時(shí)Span的結(jié)束,如果cr的時(shí)間戳減去cs時(shí)間戳便可以得到整個(gè)請(qǐng)求所消耗的時(shí)間
Sleuth配合ZIPKIN的使用
所有服務(wù)都加入以下依賴:
dependency
groupIdorg.springframework.cloud/groupId
artifactIdspring-cloud-starter-sleuth/artifactId
/dependency
dependency
groupIdorg.springframework.cloud/groupId
artifactIdspring-cloud-starter-zipkin/artifactId
/dependency
使用docker安裝zipkin:dockerrun-d-p9411:9411openzipkin/zipkin
所有微服務(wù)加入以下配置:
#服務(wù)追蹤,url填自己的服務(wù)器地址
spring.zipkin.base-url=0:9411/
#關(guān)閉服務(wù)發(fā)現(xiàn)
spring.zipkin.discovery-client-enabled=false
spring.zipkin.sender.type=web
#配置采樣器
bability=1
啟動(dòng)服務(wù),進(jìn)行一系列業(yè)務(wù)操作,再進(jìn)入配置中輸入的url:0:9411/
Zipkin數(shù)據(jù)持久化
Zipkin默認(rèn)是將監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存的,如果Zipkin掛掉或重啟的話,那么監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)就會(huì)丟失。所以如果想要搭建生產(chǎn)可用的Zipkin,就需要實(shí)現(xiàn)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的持久化。數(shù)據(jù)可以存到內(nèi)存,mysql,elasticsearch和Cassandra中。Zipkin支持的這幾種存儲(chǔ)方式中,內(nèi)存顯然是不適用于生產(chǎn)的。而使用MySQL的話,當(dāng)數(shù)據(jù)量大時(shí),查詢較為緩慢,也不建議使用。Twitter官方使用的是Cassandra作為Zipkin的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù),但國(guó)內(nèi)用Cassandra的公司較少,而且Cassandra相關(guān)文檔也不多。綜上,故采用Elasticsearch是個(gè)比較好的選擇。使用docker進(jìn)行配置(前提已經(jīng)安裝了Elasticsearch):dockerrun--envSTORAG
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