SkyWalking分布式链路追踪

链路追踪：指一次任务的开始到结束，期间调用的所有系统及耗时都可以完整的记录下来。

一、Sleuth

　　1. 功能

　　　　A. 链路追踪：查看一个请求经过了哪些服务及服务之间调用关系；

　　　　B. 性能分析：查看每个采样请求的耗时情况，对耗时长的进行处理；

　　　　C. 数据分析，优化链路：对服务频繁调用、并发高的进行业务优化；

　　　　D. 可视化错误：对于程序未捕获的异常，结合zipkin查看。

　　2. 概念

　　　　A. Span：一次单独的调用链称为span，是基本工作单位，有Span ID和父Span ID；

　　　　B. Trace：由一些列span组成的树状结构，是一次完整的链路，有Trace ID；

　　　　C. Annotation：用来记录一个事件的存在，定义一个请求的开始和结束；

　　　　　　Client Send(cs)：记录请求的开始；

　　　　　　Server Received(sr)：服务端获取请求并准备开始处理；

　　　　　　Server Send(ss)：请求服务端处理完成；

　　　　　　Client Received(cr)：客户端收到服务端的回复时间。

　　3. pom.xml Maven依赖

<!-- Sleuth分布式链路追踪 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>

　　4. application.yml 文件配置

spring:
  sleuth:
    sampler:
      # 收集数据百分比，默认0.1(现网配置大小)
      probability: 1.0

二、Zipkin

　　1. 组件

　　　　A. Collector(收集器)：处理从外部系统发送过来的跟踪信息，将这些信息转化为Zipkin内部处理的Span格式，以支持后续的存储、分析和展示等功能；

　　　　B. Storage(存储)：处理收集器接收到的跟踪信息，默认存储在内存中，还可以储存在MySQL、ElasticSearch中；

　　　　C. Web UI：提供WEB界面，展示调用链和服务依赖关系；

　　　　D. Restful API：为WEB界面提供查询存储的数据的接口。

　　2. 服务端部署

　　　　A. Zipkin Docker部署

　　　　B. 访问地址：http://localhost:9411/zipkin

　　3. 追踪数据存储

　　　　A. 追踪数据默认存储在内存中，这种会导致服务一旦重启，数据就会丢失，所以需要替换为持久化方式存储，如MySQL；

　　　　B. MySQL方式存储：zipkin.sql

CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_spans (
  `trace_id_high` BIGINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'If non zero, this means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit',
  `trace_id` BIGINT NOT NULL,
  `id` BIGINT NOT NULL,
  `name` VARCHAR(255) NOT NULL,
  `remote_service_name` VARCHAR(255),
  `parent_id` BIGINT,
  `debug` BIT(1),
  `start_ts` BIGINT COMMENT 'Span.timestamp(): epoch micros used for endTs query and to implement TTL',
  `duration` BIGINT COMMENT 'Span.duration(): micros used for minDuration and maxDuration query',
  PRIMARY KEY (`trace_id_high`, `trace_id`, `id`)
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE utf8_general_ci;

ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`) COMMENT 'for getTracesByIds';
ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`name`) COMMENT 'for getTraces and getSpanNames';
ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`remote_service_name`) COMMENT 'for getTraces and getRemoteServiceNames';
ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`start_ts`) COMMENT 'for getTraces ordering and range';

CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_annotations (
  `trace_id_high` BIGINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'If non zero, this means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit',
  `trace_id` BIGINT NOT NULL COMMENT 'coincides with zipkin_spans.trace_id',
  `span_id` BIGINT NOT NULL COMMENT 'coincides with zipkin_spans.id',
  `a_key` VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.key or Annotation.value if type == -1',
  `a_value` BLOB COMMENT 'BinaryAnnotation.value(), which must be smaller than 64KB',
  `a_type` INT NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.type() or -1 if Annotation',
  `a_timestamp` BIGINT COMMENT 'Used to implement TTL; Annotation.timestamp or zipkin_spans.timestamp',
  `endpoint_ipv4` INT COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null',
  `endpoint_ipv6` BINARY(16) COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null, or no IPv6 address',
  `endpoint_port` SMALLINT COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null',
  `endpoint_service_name` VARCHAR(255) COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null'
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE utf8_general_ci;

ALTER TABLE zipkin_annotations ADD UNIQUE KEY(`trace_id_high`, `trace_id`, `span_id`, `a_key`, `a_timestamp`) COMMENT 'Ignore insert on duplicate';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`, `span_id`) COMMENT 'for joining with zipkin_spans';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`) COMMENT 'for getTraces/ByIds';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`endpoint_service_name`) COMMENT 'for getTraces and getServiceNames';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`a_type`) COMMENT 'for getTraces and autocomplete values';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`a_key`) COMMENT 'for getTraces and autocomplete values';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`trace_id`, `span_id`, `a_key`) COMMENT 'for dependencies job';

CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_dependencies (
  `day` DATE NOT NULL,
  `parent` VARCHAR(255) NOT NULL,
  `child` VARCHAR(255) NOT NULL,
  `call_count` BIGINT,
  `error_count` BIGINT,
  PRIMARY KEY (`day`, `parent`, `child`)
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE utf8_general_ci;

View Code

　　4. pom.xml Maven依赖

<!-- Zipkin链路追踪收集 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
</dependency>

或者

<!-- Sleuth分布式链路追踪 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>
<!-- Sleuth整合Zipkin界面展示 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin</artifactId>
</dependency>

　　5. application.yml 文件配置

spring:
  zipkin:
    # zipkin是否开启，默认开启
    enabled: true
    # 服务端地址
    base-url: http://localhost:9411
    sender:
      # 数据传输方式，web以HTTP报文形式向服务器发送
      type: web

　　可参考：zipkin官方源码

　　　　　　Sleuth发送Zipkin异常引起的OOM

三、SkyWalking

posted @ 2020-12-18 14:58 如幻行云阅读(3578) 评论(0) 编辑收藏举报

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如幻行云

SpringCloud 整合Sleuth/Zipkin/SkyWalking分布式链路追踪

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