Zipkin和微服务链路跟踪

本期分享的内容是有关zipkin和分布式跟踪的内容。

首先，我们还是通过spring initializr来新建三个项目。一个zipkin service。另外两个是普通的业务应用，分别叫service和client。

zipkin service

client

service

如上我们引入了web 、zipkin client两个依赖。

新建zipkin server应用

先打开zipkin-service项目。

我们来看看依赖情况：

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

<groupId>org.springframework.boot</groupId>

<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>

</dependency>

上面是默认的依赖。这里需要把这些依赖都换掉，否则zipkin server无法正常工作（另外就是spring boot用的版本是1.4.3.RELEASE，spring cloud版本为

Camden.SR4）。

spring boot 版本：

<parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>1.4.3.RELEASE</version>
    <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>

spirng cloud 版本：

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>Camden.SR4</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

依赖替换为以下：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>io.zipkin.java</groupId>
        <artifactId>zipkin-server</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>io.zipkin.java</groupId>
        <artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId>
        <scope>runtime</scope>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
</dependencies>

现在我们就开始正式的开发吧。

先配置一个server port。

application.properties:

server.port=9411

然后在application类上添加@EnableZipkinServer注解。

@EnableZipkinServer
@SpringBootApplication
public class ServiceApplication {
public static void main(String[] args) {

SpringApplication.run(ServiceApplication.class, args);

}

}

然后启动zipkin server。

http://localhost:9411/

好，现在server准备的差不多了。我们现在去准备client吧。

新建client应用

配置端口:

server.port==9876

配置应用名称：

spring.application.name=client

然后新建一个rest api :

@RestController
@SpringBootApplication
public class ClientApplication {
@Bean

RestTemplate restTemplate(){

return new RestTemplate();

}
@GetMapping("/hi")

public String hi(){

return this.restTemplate().getForEntity("http://localhost:8081/hi",String.class).getBody();

}
public static void main(String[] args) {

SpringApplication.run(ClientApplication.class, args);

}

}

上面的逻辑很简单就是一个rest api，然后调用另外一个service的hi服务。

新建service应用

现在新建一个 service 服务。

配置端口：

server.port=9081

配置应用名称：

spring.application.name=service

代码：

@SpringBootApplication
@RestController
public class ServiceApplication {
@GetMapping("/hi")

public String hi(){

return "Hello World";

}
public static void main(String[] args) {

SpringApplication.run(ServiceApplication.class, args);

}

}

体验之旅

zipkin server之前已启动。现在分别去启动client 和 service。

然后我们模拟调用。

在浏览器中输入：

返回了“Hello World”。

现在我们再刷新zipkin server 的ui，发现应用名称那个下拉框已由灰色变为了可用。

分别显示了我们刚才创建的那两个应用的应用名称：service和client。

现在选择client这个应用，然后看看情况：

发现已经能够查询出刚才的那次调用记录了。

然后我们点击进去查看具体的内容：

上面已经为我们展示了本次请求的深度、总共的span数量以及涉及到的服务以及总耗时。同时显示了调用链路的关系，可以发现每个服务所耗费的时间、上下关系等。

我们还可以点击具体的服务片段，也就是span，就会弹出具体的服务的细节指标展示：

服务指标展示中你可以看到服务片段所在环境的ip，该请求的http method，以及path，还有所在类名称等等。

而且还会展示该服务片段内部的每个请求阶段的细节。

上面的展示其实都是对json数据的渲染。你可以点击“JSON” ，然后查看更详细更具体的数据，同时通过此了解zipkin的数据模型：

除了上面说的trace能力，zipkin还为我们提供了依赖展示。

这里我们只涉及到两个服务的调用。所以依赖比较简单。

源码解读及参数配置

你也许纳闷，没有做任何配置，zipkin server怎么就会收到了数据然后展示呢？

这也太神奇了吧。其实一点都不神奇。让我们来看看源码吧。

先来看看我们引入的依赖：

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

<groupId>org.springframework.boot</groupId>

<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>

<scope>test</scope>

</dependency>

一共三个，和zipkin直接有关的就是这个：

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

现在找到这个jar去看看吧：

发现没有代码，这只是个starter，很多时候starter就是这个样子，只是在pom中加入依赖而已：

去看看pom中有哪些依赖吧。

发现只有两个依赖：

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

现在进入看哪个呢？先尝试去看看spring-cloud-sleuth-zipkin吧，因为这个含有关键字zipkin，可能是个过渡：

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

来到spring-cloud-sleuth-zipkin包，发现了ZipKinAutoConfiguration。

进去看看吧：

@Configuration
@EnableConfigurationProperties({ZipkinProperties.class, SamplerProperties.class})
@ConditionalOnProperty(value = "spring.zipkin.enabled", matchIfMissing = true)
@AutoConfigureBefore(TraceAutoConfiguration.class)
public class ZipkinAutoConfiguration {

至此我们基本可以解释为什么我们没有做任何配置，zipkin client就在后台工作了，就是因为这里使用了自动配置机制，也就是AutoConfiguration，让配置自动生效。

ok，发现在该类上配置了两个Properties：

@EnableConfigurationProperties({ZipkinProperties.class, SamplerProperties.class})

先去看看ZipkinProperties吧：

ZipkinProperties

/**
 * Zipkin settings
 */
@ConfigurationProperties("spring.zipkin")
public class ZipkinProperties {
   /** URL of the zipkin query server instance. */
   private String baseUrl = "http://localhost:9411/";
   private boolean enabled = true;
   private int flushInterval = 1;
   private Compression compression = new Compression();
private Service service = new Service();
private Locator locator = new Locator();
...

这里只贴了field片段。因为这就是我们能够在application.properties中配置的zipkin属性了。

配置zipkin server：

这里配置了默认值。zipkin client默认会向本地的9411端口发送数据：

 private String baseUrl = "http://localhost:9411/";

在生产中，我们就可以在application.properties中配置自己的zipkin的地址了：

spring.zipkin.base-url=http://localhost:9511/

Flush间隔

你可以通过以下修改flush间隔，默认是1秒：

spring.zipkin.flush-interval=1

数据压缩支持

你也许发现了。除了几个primitive类型的field之外，还有几个自定义的引用类型Compression、Service、Locator。现在我们去看看Compression吧：

/** When enabled, spans are gzipped before sent to the zipkin server */
public static class Compression {
   private boolean enabled = false;
....
}

哦，通过注释知道是一个支持压缩的能力。默认是false。你可以在配置文件中开启压缩，这样在发送给zipkin server之前会先把数据进行压缩：

spring.zipkin.compression.enabled=true

自定义service name

再来看看Service：

/** When set will override the default {@code spring.application.name} value of the service id */
public static class Service {
   /** The name of the service, from which the Span was sent via HTTP, that should appear in Zipkin */
   private String name;
 ...
}

默认的service name是读取spring.application.name的值，你可以通过以下属性来覆盖默认策略定义想要的service name：

spring.zipkin.service.name=service1

服务发现定位支持

Locator：

public static class Locator {
private Discovery discovery;
....//skip setter getter
public static class Discovery {
  <span class="token comment">/** Enabling of locating the host name via service discovery */
  <span class="token keyword">private boolean enabled<span class="token punctuation">;

<span class="token operator">...<span class="token punctuation">.<span class="token punctuation">.<span class="token comment">//skip setter getter

}

}

这里你可以支持通过服务发现来定位host name：

spring.zipkin.locator.discovery.enabled=true

配置采样率

你也许发现了auto configuration类上有两个properties类。一个是ZipKinProperties，一个是SamplerProperties。接下来看看SamplerProperties。

/**
 * Properties related to sampling
 */
@ConfigurationProperties("spring.sleuth.sampler")
public class SamplerProperties {
/**

* Percentage of requests that should be sampled. E.g. 1.0 - 100% requests should be

* sampled. The precision is whole-numbers only (i.e. there's no support for 0.1% of

* the traces).

*/

private float percentage = 0.1f;
}

看代码发现就是一个采样的配置。默认是采样10%。要求必须是全数。比如不能是0.1%。

spring.sleuth.sampler.percentage=0.2  # 修改为20%的采样率

自定义采样规则

除了上面的通过配置比率的方式。你还可以通过编程的方式自定义采样规则。比如你可以只对那些返回500的请求进行采样等等。或者你决定忽略掉那些成功的请求，只对失败的进行采样等等。下面是对所有请求的大概一半进行采样：

@Bean
Sampler customSampler() {
    return span -> Math.random() > .5;
}

另外除了以上配置，还有一些sleuth的配置，这里就不一一展开了。你可以去spring cloud sleuth core中的autoconfiguration类查看。

基本概念

调用链跟踪中有两个比较基本的概念就是：Trace和Span。Trace就是一次真实的业务请求就是一个Trace。它也许会经过很多个Span。Span对应的就是每个服务。一个trace会有一个trace id负责串联所有的span。同时每个span也有自己的id。span上又会携带一些元数据。其中最常见的就是调用开始时间和结束时间。你也可以把一些业务相关的元数据携带到span上。

支持跟踪的请求类型

Spring Cloud Sleuth（org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-sleuth），一旦添加到CLASSPATH中，就会自动支持以下常用的组件：

通过mq技术（如Apache Kafka或RabbitMQ）（或任何其他Spring Cloud Stream binder）进行的请求。
在Spring MVC controller收到的HTTP header。
通过Netflix Zuul传过来的microroxy请求。
使用RestTemplate等进行的请求。

存储

Zipkin Server通过SpanStore将写入委托给持久层。目前，支持使用MySQL或内存式SpanStore两种的开箱即用。默认是存储在内存中的。

SpanStore

该接口是持久化跟踪数据的持久化接口抽象。以下是接口的方法：

public interface SpanStore {
  List<List<Span>> getTraces(QueryRequest request);
  @Nullable
  List<Span> getTrace(long traceIdHigh, long traceIdLow);
  @Nullable
  List<Span> getRawTrace(long traceIdHigh, long traceIdLow);
  @Deprecated
  @Nullable
  List<Span> getTrace(long traceId);
  @Deprecated
  @Nullable
  List<Span> getRawTrace(long traceId);
  List<String> getServiceNames();
  List<String> getSpanNames(String serviceName);
  List<DependencyLink> getDependencies(long endTs, @Nullable Long lookback);
}

这里只抽取第一个接口方法来看看跟踪数据的内部结构：

List<List<Span>> getTraces(QueryRequest request);

getTraces方法的入参是一个QueryRequest。如果让你设计这个接口的话，也许你会传入参为serviceName或者多个参数。

这里使用了一个对象来把各参数传入进去。这算是多参数查询接口设计的不错范例。

getTraces方法的返回值则是一个二维list。一个List<Span>是一个trace。多个List<Span>则抽象为了一个跟踪数据存储库。然后通过QueryRequest传入查询filter来实现查询。

QueryRequest

查询请求参数对象。负责把要查询的条件封装起来。

public final class QueryRequest {
/**

服务名称

*/

@Nullable

public final String serviceName;

/** span名称，查询出包含该span名称的所有trace */

@Nullable

public final String spanName;
/**

根据json中的元数据annotation节点中的值查询

*/

public final List<String> annotations;

/**

*根据json中的元数据binaryAnnotation进行查询

*/

public final Map<String, String> binaryAnnotations;
/**

响应时间大于等于此值

*/

@Nullable

public final Long minDuration;

/**

响应时间小于等于此值

*/

@Nullable

public final Long maxDuration;

/**

只显示指定时间之前的，默认是到当前时间

*/

public final long endTs;

/**

只显示指定时间之后的，默认是到endTs，也就是从lookback到endTs这段时间的

*/

public final long lookback;

/** 每次查询的数量，默认返回10条记录 */

public final int limit;

InMemorySpanStore

该类是一个默认实现“持久化”存储实现。加引号是因为这不是真正持久化，只是在内存中而已。该存储方案仅仅适用于测试。

/** Internally, spans are indexed on 64-bit trace ID */
public final class InMemorySpanStore implements SpanStore {

另外zipkin支持mysql、cassandra、elasticsearch几种存储方案。mysql性能有点问题。生产也只能上后两个之一了。

trace探针埋点实现

现在默认支持如上图几种的探针埋点实现。这里就简单说下。比如web就是通过filter的方式进行埋点。而hystrix则是通过重新封装HystrixCommand来实现：

public abstract class TraceCommand<R> extends HystrixCommand<R> {
...

@Override

protected R run() throws Exception {

String commandKeyName = getCommandKey().name();

Span span = this.tracer.createSpan(commandKeyName, this.parentSpan);

this.tracer.addTag(Span.SPAN_LOCAL_COMPONENT_TAG_NAME, HYSTRIX_COMPONENT);

this.tracer.addTag(this.traceKeys.getHystrix().getPrefix() +

this.traceKeys.getHystrix().getCommandKey(), commandKeyName);

this.tracer.addTag(this.traceKeys.getHystrix().getPrefix() +

this.traceKeys.getHystrix().getCommandGroup(), getCommandGroup().name());

this.tracer.addTag(this.traceKeys.getHystrix().getPrefix() +

this.traceKeys.getHystrix().getThreadPoolKey(), getThreadPoolKey().name());

try {

return doRun();

}

finally {

this.tracer.close(span);

}

}
public abstract R doRun() throws Exception;

}

zuul则是通过ZuulFilter实现的：

public class TracePreZuulFilter extends ZuulFilter {
...
@Override

public Object run() {

getCurrentSpan().logEvent(Span.CLIENT_SEND);

return null;

}
@Override

public ZuulFilterResult runFilter() {

RequestContext ctx = RequestContext.getCurrentContext();

Span span = getCurrentSpan();

if (log.isDebugEnabled()) {

log.debug("Current span is " + span + "");

}

markRequestAsHandled(ctx);

Span newSpan = this.tracer.createSpan(span.getName(), span);

newSpan.tag(Span.SPAN_LOCAL_COMPONENT_TAG_NAME, ZUUL_COMPONENT);

this.spanInjector.inject(newSpan, ctx);

this.httpTraceKeysInjector.addRequestTags(newSpan, URI.create(ctx.getRequest().getRequestURI()), ctx.getRequest().getMethod());

if (log.isDebugEnabled()) {

log.debug("New Zuul Span is " + newSpan + "");

}

ZuulFilterResult result = super.runFilter();

if (log.isDebugEnabled()) {

log.debug("Result of Zuul filter is [" + result.getStatus() + "]");

}

if (ExecutionStatus.SUCCESS != result.getStatus()) {

if (log.isDebugEnabled()) {

log.debug("The result of Zuul filter execution was not successful thus "

+ "will close the current span " + newSpan);

}

this.tracer.close(newSpan);

}

return result;

}
// TraceFilter will not create the "fallback" span

private void markRequestAsHandled(RequestContext ctx) {

ctx.getRequest().setAttribute(TraceRequestAttributes.HANDLED_SPAN_REQUEST_ATTR, "true");

}
...
}

scheduling则是通过切面实现的：

@Aspect
public class TraceSchedulingAspect {
  ....
   @Around("execution (@org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled  * *.*(..))")
   public Object traceBackgroundThread(final ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable {
      if (this.skipPattern.matcher(pjp.getTarget().getClass().getName()).matches()) {
         return pjp.proceed();
      }
      String spanName = SpanNameUtil.toLowerHyphen(pjp.getSignature().getName());
      Span span = this.tracer.createSpan(spanName);
      this.tracer.addTag(Span.SPAN_LOCAL_COMPONENT_TAG_NAME, SCHEDULED_COMPONENT);
      this.tracer.addTag(this.traceKeys.getAsync().getPrefix() +
            this.traceKeys.getAsync().getClassNameKey(), pjp.getTarget().getClass().getSimpleName());
      this.tracer.addTag(this.traceKeys.getAsync().getPrefix() +
            this.traceKeys.getAsync().getMethodNameKey(), pjp.getSignature().getName());
      try {
         return pjp.proceed();
      }
      finally {
         this.tracer.close(span);
      }
   }
}

消息中间件则是通过ExecutorChannelInterceptor来实现的：

abstract class AbstractTraceChannelInterceptor extends ChannelInterceptorAdapter
      implements ExecutorChannelInterceptor {

总结

分布式链路跟踪最核心的就是trace id以及span ID。基于此能够在每个span期间挖掘元数据并同span ID一同组成一条记录存入跟踪记录库。

本文首先为你展示了如何搭建一个zipkin server，然后启动了两个service。然后模拟发起调用请求。然后展示了zipkin server的基本使用。

然后通过查看入口源码了解到了你在application.yaml中可配置的那些参数。

最后还说明了有关链路跟踪调用的基本概念并展示了zipkin基本的存储结构。

原文地址：https://www.cnblogs.com/danghuijian/p/9482279.html

posted @ 2019-12-07 11:25 星朝阅读(434) 评论(0) 编辑收藏举报

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星朝

Zipkin和微服务链路跟踪

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