微服务Zipkin链路追踪原理,图解版,一文吃透!

本文涉及的产品
应用实时监控服务-可观测链路OpenTelemetry版,每月50GB免费额度
简介: 本文重点讲解Zipkin链路追踪的原理与使用,帮助解决微服务架构下的服务响应延迟等问题,提升系统性能与稳定性。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验倾囊相授。

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大家好,我是 mikechen | 陈睿 。

随着微服务系统拆分后,急需链路追踪有故障的服务,今天就重点讲解Zipkin链路追踪的原理与使用@mikechen

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Zipkin

Zipkin是一款开源的分布式实时数据追踪系统(Distributed Tracking System),能够收集服务间调用的时序数据,提供调用链路的追踪。

Zipkin其主要功能是聚集来自各个异构系统的实时监控数据,在微服务架构下,十分方便地用于服务响应延迟等问题的定位。

Zipkin每一个调用链路通过一个trace id来串联起来,只要你有一个trace id,就能够直接定位到这次调用链路,并且可以根据服务名、标签、响应时间等进行查询,过滤那些耗时比较长的链路节点。

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为什么用 Zipkin?

大型互联网公司为什么需要分布式跟踪系统?

随着业务访问量越来越大,比如:典型的淘宝从早期的单体开始往分布式微服务演变,系统也随之进行各种拆分,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,比如:一次下订单请求,可能需要多次的服务调用:商品、用户、店铺等系统调用过程,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分布式跟踪系统主要解决以下3点问题:

1.动态展示服务的链路;

2.分析服务链路的瓶颈并对其进行调优;

3.快速进行服务链路的故障发现。

这就是Zipkin服务跟踪系统存在的目的和意义。

当然除了Zipkin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。

本文我重点谈谈Zipkin链路追踪原理机制@mikechen

Zipkin的原理

1.ZipKin架构

ZipKin可以分为两部分:

  • ZipKin Server:用来作为数据的采集存储、数据分析与展示;

  • ZipKin Client:基于不同的语言及框架封装的一些列客户端工具,这些工具完成了追踪数据的生成与上报功能。

整体架构如下:

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2.Zipkin核心组件

zipkin(服务端)包含四个组件,分别是collector、storage、search、web UI。

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1)collector(信息收集器)

collector接受或者收集各个应用传输的数据。

2)storage(存储组件)

zipkin 默认直接将数据存在内存中,此外支持使用Cassandra、ElasticSearch 和 Mysql。

3)search (查询进程)

它提供了简单的JSON API来供外部调用查询。

4)web UI (服务端展示平台)

主要是提供简单的web界面,用图表将链路信息清晰地展示给开发人员。

3.Zipkin核心结构

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。

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,如下图所示:

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4.Zipkin的工作流程

一个应用的代码发起HTTP get请求,经过Trace框架拦截,大致流程如下图所示:

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1)把当前调用链的Trace信息添加到HTTP Header里面;

2)记录当前调用的时间戳;

3)发送HTTP请求,把trace相关的header信息携带上;

4)调用结束之后,记录当前调用话费的时间;

5)然后把上面流程产生的 信息汇集成一个span,把这个span信息上传到zipkin的Collector模块。

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。

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Zipkin总结

本篇重点讲解了为什么要使用Zipkin,以及Zipkin的架构,核心组件,以及Zipkin的工作流程,希望对大家掌握微服务有所帮助@mikechen,欢迎评论区留言交流或拓展。

我是 mikechen | 陈睿 ,关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构技术倾囊相授。

本文已同步我的技术博客 www.mikechen.cc,更新至我原创的《30W+字大厂架构技术合集》中。

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Skywalking是一个基于分布式跟踪的应用程序性能监控系统,用于从服务和云原生等基础设施中收集、分析、聚合以及可视化数据,提供了一种简便的方式来清晰地观测分布式系统,具有分布式追踪、性能指标分析、应用和服务依赖分析等功能。 分布式追踪系统发展很快,种类繁多,给我们带来很大的方便。但在数据采集过程中,有时需要侵入用户代码,并且不同系统的 API 并不兼容,这就导致了如果希望切换追踪系统,往往会带来较大改动。OpenTracing为了解决不同的分布式追踪系统 API 不兼容的问题,诞生了 OpenTracing 规范。OpenTracing 是一个轻量级的标准化层,它位于应用程序/类库和追踪或日志分析程序之间。Skywalking基于OpenTracing规范开发,具有性能好,支持多语言探针,无侵入性等优势,可以帮助我们准确快速的定位到线上故障和性能瓶颈。 在本套课程中,我们将全面的讲解Skywalking相关的知识。从APM系统、分布式调用链等基础概念的学习加深对Skywalking的理解,从0开始搭建一套完整的Skywalking环境,学会对各类应用进行监控,学习Skywalking常用插件。Skywalking原理章节中,将会对Skywalking使用的agent探针技术进行深度剖析,除此之外还会对OpenTracing规范作整体上的介绍。通过对本套课程的学习,不止能学会如何使用Skywalking,还将对其底层原理和分布式架构有更深的理解。本课程由黑马程序员提供。
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