分布式服务调用链路追踪——Pinpoint

 

1. Pinpoint架构

官网地址：https://github.com/pinpoint-apm/pinpoint

从下图来看，Pinpoint主要分成几个部分：

• Agent，负责从应用服务端收集数据，上传到collector；
• Collector，负责接收Agent上传的数据，并存储到Hbase中；
• Web，负责展示性能监控数据；
• Hbase，负责存储性能监控数据；

 

2. 支持模块

到pinpoint的github官方地址查看支持的模块:

 

3. 版本兼容矩阵

从这里来看，collector和web目前仍然只支持JDK8，而Agent最高已经可以支持JDK14：

Hbase建议使用1.2.x或者1.4.x版本：

 

4. 安装Hbase

版本：

• HBase-2.0.0

Hbase支持集群或者单机部署，集群部署比较麻烦点，需要先部署zookeeper和hadoop集群，这也是很多人觉得 pinpoint的存储过于笨重的原因，

但是其实我们可以采用单机部署，就可以简单很多，因为普通压力下， APM的监控数据，并不需要这么强大的存储负载均衡能力。如需安装集群HBase，请参考我的HBase集群安装部署文章。

下载地址：https://archive.apache.org/dist/hbase/

解压 tar -xvzf hbase-2.0.0-bin.tar.gz  

修改conf下的hbase-site.xml文件，指定数据的存储位置。
添加
<configuration>
        <property>
                <name>hbase.rootdir</name>
                <value>file:///data/pinpoint/hbase</value>
        </property>
</configuration>

修改conf下的hbase-env.sh文件
添加jdk，并且使用hbase自带的zk：
export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_191
export HBASE_MANAGES_ZK=true

启动
./bin/start-hbase.sh

启动hbase后，访问ip:16010/master-status后观察Master和Region server是否显示的是主机名即可。

初始化HBase表：

　　Hbase安装完毕后，我们先把pinpoint需要的hbase表创建出来，通过执行如下命令创建：

创建Hbase Schemas ，下载文件到hbase shell执行
https://github.com/pinpoint-apm/pinpoint/blob/master/hbase/scripts/hbase-create.hbase

bin/hbase shell hbase-create.hbase

注意：pinpoint默认的TTL存储策略是存储一年的，如果pinpoint监控的系统请求量是很大的，那么需要注意pinpoint所在服务器的存储空间是否够用。
解决方案：修改上述hbase建表脚本中的TTL值，比如：
create 'AgentInfo', { NAME => 'Info', TTL => 31536000（改为604800，存储7天）, DATA_BLOCK_ENCODING => 'PREFIX' }

一共是15张表。至此hbase就搭建完成了。

 

5. 编译Pinpoint

版本：

• JDK-1.6、JDK-1.7、JDK-1.8、JDK1.9
• Pinpoint-2.2.2

问题现像：如果使用了hbase2.X作为Pinpoint的数据存储，那么就会遇到搭建完毕之后，web上的数据有一些异常，特别是首页上看不到应用的server map特别明显，且右边的Response Summary也不显示请求统计。

解决方案：需要自己编译源码，替换掉Pinpoint默认带的hbase client 1.X版本，变成2.X才可以。

解决方法：

1. 因为打包的时候要依赖java1.6（建议使用1.6.0_45）、java1.7（建议使用1.7.0_80）、java1.8（建议使用jdk1.8.0_191）、java1.9（建议使用9.0.4）环境，所以这几个版本的java都需要安装及配置环境变量；
2. 安装及配置maven，版本这里建议使用3.5.x版本（本文使用3.5.4），使用3.6.1版本编译会报错；

3. JAVA_HOME=/home/software/java/jdk1.8.0_191
   PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
   CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
   export JAVA_HOME
   export PATH
   export CLASSPATH
   
   export JAVA_6_HOME=/home/software/java/jdk1.6.0_45
   export JAVA_7_HOME=/home/software/java/jdk1.7.0_80
   export JAVA_8_HOME=/home/software/java/jdk1.8.0_191
   export JAVA_9_HOME=/home/software/java/jdk-9.0.4
   
   export MAVEN_HOME=/usr/local/apache-maven-3.5.4
   export PATH=${MAVEN_HOME}/bin:${PATH}

4. 官网github下载pinpoint-2.2.2.tar.gz并解压；
5. 修改源码中的pom.xml，把hbase.shaded.client.version值改成hbase的版本2.0.0
6. 

7. 进入源码的根目录，执行以下命令进行编译：

8. ./mvnw clean install -P hbase2,release -DskipTests=true

9. 
10. 编译成功后，进入源码的以下目录，获取相关包：

11. ../pinpoint-2.2.2/collector/target/deploy/pinpoint-collector-boot-2.2.2.jar 收集端包
    ../pinpoint-2.2.2/web/target/deploy/pinpoint-web-boot-2.2.2.jar 页面包
    ../pinpoint-2.2.2/agent/target/pinpoint-agent-2.2.2.tar.gz 探针包
    ../pinpoint-2.2.2/hbase/scripts/hbase-create.hbase 建表文件

12. 检查collector和web包下的hbase版本是否正确：
13. 

 

6. 部署Pinpoint-collector

启动：nohup java -Dpinpoint.zookeeper.address=172.16.10.73:2181,172.16.10.76:2181,172.16.10.78:2181 -jar /home/software/pinpoint-hbase2/pinpoint-collector-boot-2.2.2.jar >./pinpoint-collector.log 2>&1 &

机器有启用防火墙的，注意放开：TCP 9991~9994端口，UDP 9995~9996端口

 

7. 部署Pinpoint-web

启动：nohup java -Dserver.port=8088 -Dpinpoint.zookeeper.address=172.16.10.73:2181,172.16.10.76:2181,172.16.10.78:2181 -jar /home/software/pinpoint-hbase2/pinpoint-web-boot-2.2.2.jar >./pinpoint-web.log 2>&1 &
其他同上

访问端口：
http://172.16.208.79:8088/

 

8. 程序接入Pinpoint

上传pinpoint-agent-2.0.1.tar.gz 包到服务器任意目录，解压：

tar -zxvf pinpoint-agent-2.2.2.tar.gz 

• 1. 修改配置

修改文件/profiles/release/pinpoint.config，将collector的ip配置为监控收集服务pinpoint-collector的IP：

• 2. 修改采集比例

默认只有5%，如果没有改，会感觉好像采集不到监控数据：

• 3. 应用日志中输出transaction-id

修改agent/pinpoint.config：

profiler.logback.logging.transactioninfo=true

logback通过%X{PtxId}输出TransactionId，%X{PspanId}输出SpanId：

<encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
   <charset>UTF-8</charset>
   <layout class="ch.qos.logback.classic.PatternLayout">
      <pattern>
           %black(%d{ISO8601}) [%X{PtxId},%X{PspanId}] %highlight(${LOG_LEVEL_PATTERN:-%5p}) [%blue(%t)] %yellow(%C{1.}): %msg%n%throwable
      </pattern>
  </layout>
</encoder>

• 4. 应用集成pinpoint-agent

JAR file：

在启动你的应用程序的命令行中添加 -javaagent 参数. 并确保在-jar参数之前添加它。

-javaagent:/home/perf/pinpoint/pinpoint-bootstrap-2.2.2.jar -Dpinpoint.agentId=serviceName -Dpinpoint.applicationName=applicationName

Tomcat：

修改 tomcat/bin/catalina.sh,在首行加入如下信息：

CATALINA_OPTS="$CATALINA_OPTS -javaagent:${pinpointPath}/pinpoint-bootstrap-2.2.2jar"
CATALINA_OPTS="$CATALINA_OPTS -Dpinpoint.agentId=masl01"
CATALINA_OPTS="$CATALINA_OPTS -Dpinpoint.applicationName=masl"

参数说明：

• • -javaagent:：指定PinPoint代理；
  • -Dpinpoint.agentId=：必须全局唯一，代表一个服务、应用实例，建议用hostname，部署多个jvm的话加前缀；
  • -Dpinpoint.applicationName=：指定服务、应用名称。相同服务部署不同实例，applicationName相同，agentId不同；

Idea： 

-javaagent:D:\soft\pinpoint-hbase2\pinpoint-agent-2.2.2-masl\pinpoint-bootstrap-2.2.2.jar -Dpinpoint.agentId=localmasl -Dpinpoint.applicationName=masl -Dspring.profiles.active=release

 

9. 验证测试

访问相关业务请求，然后刷新Pinpoint，主界面如下图所示：

应用、中间件、DB之间的调用关系链路清晰：

jvm、cpu、gc信息简单明了：

 

10. 其它

Hbase修改TTL存储策略

{hbase_home}/bin/hbase shell  --进入shell命令行

desc 'AgentInfo'
修改1天后过期
disable 'AgentInfo'
alter 'AgentInfo',NAME=>'Info',TTL=>'43200'
enable 'AgentInfo'

desc 'AgentStatV2'
修改1天后过期
disable 'AgentStatV2'
alter 'AgentStatV2',NAME=>'S',TTL=>'86400'
enable 'AgentStatV2'

Hbase删除或者刷新表

# 创建表
https://github.com/pinpoint-apm/pinpoint/blob/master/hbase/scripts/hbase-create.hbase
{hbase_home}/bin/hbase shell hbase-create.hbase

# 删除表
https://github.com/pinpoint-apm/pinpoint/blob/master/hbase/scripts/hbase-drop.hbase
{hbase_home}/bin/hbase shell hbase-drop.hbase

# 刷新表（清空数据）
https://github.com/pinpoint-apm/pinpoint/blob/master/hbase/scripts/hbase-flush-table.hbase
{hbase_home}/bin/hbase shell hbase-flush-table.hbase

 

11. 功能介绍

图片标注注释：

1. 项目名称(可以上下拉动选择不同项目)
2. 入站和出站(可以根据不同出入数生成不同的map图)
3. 时间选择,左至右顺序，日历，5秒，20秒，1小时，3小时,6小时，12小时，1天，2天
4. 根据2生成的链路图，相关联的程序之间的走向
5. 动态实时走势图，一个请求算是一个点，红点是请求失败，y轴表示请求时间
6. 程序资源使用情况，包括使用的cpu，内存，mysql的并发等。
7. 根据请求时间对数量进行统计(一段时间内，请求耗时1秒钟的数量，3秒钟的数量,5秒钟的数量，慢请求，错误)
8. 一段时间的请求使用柱状图展示，下面的颜色进行区分

特别注意事项5：

上图5中是请求的url统计，可以使用鼠标右键选择部分请求，松开鼠标跳到下面这个页面

 

标注注释：

1、是请求的url，所在服务器的IP，pinpoint客户端定义的server名称以及时间。  如果有错误的请求，在Exception栏有一个标志

2、是请求的url的相信信息，请求调用的函数，函数中查询的数据库语句，在这里有几个关键词，分别是Gap(ms),Exec(ms),Exec(ms),self(ms),看一下这几个关键词的意思：

Gap -- Elapsed time between the start of the previous method and the entry of this method(从上一个方法的开始到该方法的输入之间经过的时间)

Exec -- Duration of the method call from entry to exit(方法调用从入口到出口的持续时间)

Exec(%) --  ⬤   The execution time of the method call as a percentage of the total execution time of the transaction(方法调用的执行时间占事务总执行时间的百分比)

–-   ⬤    A percentage of the self execution time(自执行时间的百分比)

Self -- Duration of the method call from entry to exit, excluding time consumed in nested methods call(方法调用从入口到出口的持续时间，不包括嵌套方法调用中消耗的时间)

特别注意事项6

在首页的标注6里有两个选项，分别是VIEW SERVERS和Inspector。VIEW SERVERS展示的是在一个项目中运行在两台服务器上处理的请求对比。

如上图，在Servers List中有两台服务器运行同一个服务，pinpoint使用agent_id用来区分，服务共接收到18个请求，分别在26237和5635上各处理了9个请求，这就是负载均衡。

Inspector展示的就相对比较多了，不但有服务的信息，还有服务所耗时的CPU，Memory，以及连接mysql的信息等，如下图：

这里展示的是服务的信息，和服务所消耗的资源信息。下面看一下mysql的信息：

 

 

引用：

• https://blog.51cto.com/14437683/2554285
• https://blog.51cto.com/14437683/2546396
• https://www.wulaoer.org/?p=549
• https://github.com/liuzhibin-cn/my-demo/blob/master/docs/APM-PinPoint.md
• https://www.iqarr.com/2018/02/04/java/pinpoint/pinpoint-deploy/