Zipkin — 微服务链路跟踪.

Java基础

浏览数:57

2019-8-16

AD:资源代下载服务

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。

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。

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:

四、Zipkin 与 Spring Cloud 的集成

在 Spring Cloud 中整合 zipkin 则更为简单了。只需在 pom.xml 中引入相关依赖:

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

然后,在 application.yml 中配置 zipkin-server 的路径:

spring:
  zipkin:
    base-url: http://localhost:9411/

tips:

  • 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?
  • 以上介绍的方式,链路信息均通过 HTTP 发送到 Zipkin-Server 上,生产上为了不影响主流程的性能,可考虑使用消息队列。
  • github 源代码:https://github.com/JMCuixy/dubbo-demo

作者:JMCui