实时监控Cat之旅~分布式消息树的实现原理与测试

简介:

大众点评的老吴在InfoQ上讲了Cat之后,有不少同仁开始关注这个实时监控系统,但学习的文章甚少,在GitHub上也是一言代过,给我们这些开发人员留下了N多个疑问,一时间不知道去哪里问,向谁去问了,通常的百度和谷歌也不好使了,不过,好在经理推荐的QQ群帮了忙,认识了一些cat的前辈,经过他们的努力和我们共同的执着,终于把这块难啃的骨头啃动了!

参考代码:https://github.com/chinaboard/PureCat

完成的分布式消息树

分布式消息树实现的理论

Cat上下文,它与其它数据上下文,Http上下文,文件上下文的意思是一样的,都是指一种对象的封装,在cat里它的上下文由三个ID组成,ROOT,Parent和Child,他们类似于数据库里的联合主键,在让多个消息进行关联时,需要通过这些键值,我们在跨网络记录日志时,也需要把这三个对象传过去,在目标服务器上进行解析,然后这两个消息就组成了一个消息树了。

CatContext上下文内容

    /// <summary>
    /// cat上下文
    /// </summary>
    public class CatContext
    {
        /// <summary>
        /// 消息根ID
        /// </summary>
        public string CatRootId { get; set; }
        /// <summary>
        /// 上级消息ID
        /// </summary>
        public string CatParentId { get; set; }
        /// <summary>
        /// 当前消息ID
        /// </summary>
        public string CatChildId { get; set; }
        public string ContextName { get; set; }

        public CatContext(string contextName)
        {
            ContextName = contextName ?? Environment.MachineName;
        }
        public CatContext()
            : this(null)
        {

        }

    }

在进行分布式调用时,和java版的一样,用到了LogRemoteCallClient和LogRemoteCallServer这两个方法,前者是消息发起者调用,生成context后,将它序列化传到另外一个节点,这个节点在进行事务处理时会将自己包裹到调用方的事务时在,这也就是分布式消息树的实现原理。

需要注意的地方

在Cat里,有域的概念,即domain,我们在分布式消息树的几台服务器,必须处在同一个域下!

代码这样实现的

A节点核心代码

 /* client1 -> catContext -> client2
             * 
             */
            #region Cat实时监控

            PureCat.PureCat.Initialize();
            var context = PureCat.PureCat.DoTransaction("Do", "Test", func: () =>
           {

               PureCat.PureCat.NewEvent("Do", "Test");
               return PureCat.PureCat.LogRemoteCallClient("zzl");
           });

            var url = "http://localhost:4532/home/index";
            var handler = new HttpClientHandler() { };
            using (var http = new HttpClient(handler))
            {
                http.DefaultRequestHeaders.Add("catContext", Lind.DDD.Utils.SerializeMemoryHelper.SerializeToJson(context));
                var response = http.GetAsync(url).Result;
                var staus = response.IsSuccessStatusCode;
            }

            Console.ReadLine();
            #endregion

对于分布式消息树上下文的Name,我们可以使用Guid码生成,避免冲突!

B节点核心代码

       string reusult = Request.Headers.GetValues("catContext").FirstOrDefault();
            var cat = Lind.DDD.Utils.SerializeMemoryHelper.DeserializeFromJson<PureCat.Context.CatContext>(reusult);
            PureCat.PureCat.DoTransaction("Do", "Add", () =>
            {
                PureCat.PureCat.LogRemoteCallServer(cat);
                PureCat.PureCat.LogEvent("Do", "Add", "0", "hello distribute api123");
                PureCat.PureCat.LogError(new Exception());
            });

本文代码只是大叔的测试DEMO,之后还会对它进行封装与优化,敬请期待!

感谢您的阅读!

本文转自博客园张占岭(仓储大叔)的博客,原文链接:实时监控Cat之旅~分布式消息树的实现原理与测试,如需转载请自行联系原博主。

目录
相关文章
|
2月前
|
设计模式 安全 Java
【分布式技术专题】「Tomcat技术专题」 探索Tomcat技术架构设计模式的奥秘(Server和Service组件原理分析)
【分布式技术专题】「Tomcat技术专题」 探索Tomcat技术架构设计模式的奥秘(Server和Service组件原理分析)
70 0
|
2月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
Hadoop【基础知识 01】【分布式文件系统HDFS设计原理+特点+存储原理】(部分图片来源于网络)
【4月更文挑战第3天】Hadoop【基础知识 01】【分布式文件系统HDFS设计原理+特点+存储原理】(部分图片来源于网络)
156 3
|
2月前
|
存储 分布式计算 监控
Hadoop【基础知识 01+02】【分布式文件系统HDFS设计原理+特点+存储原理】(部分图片来源于网络)【分布式计算框架MapReduce核心概念+编程模型+combiner&partitioner+词频统计案例解析与进阶+作业的生命周期】(图片来源于网络)
【4月更文挑战第3天】【分布式文件系统HDFS设计原理+特点+存储原理】(部分图片来源于网络)【分布式计算框架MapReduce核心概念+编程模型+combiner&partitioner+词频统计案例解析与进阶+作业的生命周期】(图片来源于网络)
220 2
|
11天前
|
NoSQL Redis 数据库
|
2月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
测试部署PolarDB-X 分布式与集中式
在本文中,作者详述了在CentOS 7.9上部署测试PolarDB-X分布式与集中式数据库的过程。PolarDB-X作为阿里云优化的分布式数据库,提供高稳定性和与MySQL的兼容性,是应对单体数据库扩展性和性能瓶颈的解决方案,同时也符合国产化需求。文章介绍了部署环境准备,包括关闭防火墙和SELinux,设置系统参数,安装Python3和Docker,以及配置MySQL客户端。接着,通过PXD工具部署了PolarDB-X的集中式和分布式版,遇到的问题包括阿里云镜像源异常导致的部署失败以及指定版本安装的困扰。最后,作者进行了初步的压力测试,并对文档完善、生态工具建设以及提供更多使用案例提出了建议。
47803 10
测试部署PolarDB-X 分布式与集中式
|
1月前
|
存储 分布式计算 监控
分布式系统详解--框架(Hadoop-HDFS的HA搭建及测试)
分布式系统详解--框架(Hadoop-HDFS的HA搭建及测试)
34 0
|
2月前
|
存储 NoSQL 分布式数据库
【Flink】Flink分布式快照的原理是什么?
【4月更文挑战第21天】【Flink】Flink分布式快照的原理是什么?
|
2月前
|
缓存 算法 关系型数据库
深度思考:雪花算法snowflake分布式id生成原理详解
雪花算法snowflake是一种优秀的分布式ID生成方案,其优点突出:它能生成全局唯一且递增的ID,确保了数据的一致性和准确性;同时,该算法灵活性强,可自定义各部分bit位,满足不同业务场景的需求;此外,雪花算法生成ID的速度快,效率高,能有效应对高并发场景,是分布式系统中不可或缺的组件。
591 2
深度思考:雪花算法snowflake分布式id生成原理详解
|
2月前
|
算法 安全
金石原创 |【分布式技术专题】「分布式技术架构」一文带你厘清分布式事务协议及分布式一致性协议的算法原理和核心流程机制(Paxos篇)
金石原创 |【分布式技术专题】「分布式技术架构」一文带你厘清分布式事务协议及分布式一致性协议的算法原理和核心流程机制(Paxos篇)
210 1
金石原创 |【分布式技术专题】「分布式技术架构」一文带你厘清分布式事务协议及分布式一致性协议的算法原理和核心流程机制(Paxos篇)
|
2月前
|
存储 运维 分布式计算
面经:HDFS分布式文件系统原理与故障排查
【4月更文挑战第10天】本文深入剖析了HDFS的底层原理和面试重点,包括HDFS的架构(NameNode、DataNode、Secondary NameNode)、文件读写流程、高级特性(快照、Erasure Coding、Federation、High Availability)以及故障排查方法。通过HDFS Shell命令示例,加强理解,并对比了HDFS与其他分布式文件系统的优缺点。掌握这些知识将有助于求职者在面试中脱颖而出,应对HDFS相关技术考察。
110 3