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跟我学SpringCloud | 第十一篇:使用Spring Cloud Sleuth和Zipkin进行分布式链路跟踪

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SpringCloud系列教程 | 第十一篇:使用Spring Cloud Sleuth和Zipkin进行分布式链路跟踪 Springboot: 2.1.6.RELEASE SpringCloud: Greenwich.SR1 如无特殊说明,本系列教程全采用以上版本 ...

SpringCloud系列教程 | 第十一篇:使用Spring Cloud Sleuth和Zipkin进行分布式链路跟踪

Springboot: 2.1.6.RELEASE

SpringCloud: Greenwich.SR1

如无特殊说明,本系列教程全采用以上版本

在分布式服务架构中,需要对分布式服务进行治理——在分布式服务协同向用户提供服务时,每个请求都被哪些服务处理?在遇到问题时,在调用哪个服务上发生了问题?在分析性能时,调用各个服务都花了多长时间?哪些调用可以并行执行?…… 为此,分布式服务平台就需要提供这样一种基础服务——可以记录每个请求的调用链;调用链上调用每个服务的时间;各个服务之间的拓扑关系…… 我们把这种行为称为“分布式服务跟踪”。

1. 背景

现今业界分布式服务跟踪的理论基础主要来自于 Google 的一篇论文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》,使用最为广泛的开源实现是 Twitter 的 Zipkin,为了实现平台无关、厂商无关的分布式服务跟踪,CNCF 发布了布式服务跟踪标准 Open Tracing。国内,淘宝的“鹰眼”、京东的“Hydra”、大众点评的“CAT”、新浪的“Watchman”、唯品会的“Microscope”、窝窝网的“Tracing”都是这样的系统。

2. Spring Cloud Sleuth

一般的,一个分布式服务跟踪系统,主要有三部分:数据收集、数据存储和数据展示。根据系统大小不同,每一部分的结构又有一定变化。譬如,对于大规模分布式系统,数据存储可分为实时数据和全量数据两部分,实时数据用于故障排查(troubleshooting),全量数据用于系统优化;数据收集除了支持平台无关和开发语言无关系统的数据收集,还包括异步数据收集(需要跟踪队列中的消息,保证调用的连贯性),以及确保更小的侵入性;数据展示又涉及到数据挖掘和分析。虽然每一部分都可能变得很复杂,但基本原理都类似。

服务追踪的追踪单元是从客户发起请求(request)抵达被追踪系统的边界开始,到被追踪系统向客户返回响应(response)为止的过程,称为一个“trace”。每个 trace 中会调用若干个服务,为了记录调用了哪些服务,以及每次调用的消耗时间等信息,在每次调用服务时,埋入一个调用记录,称为一个“span”。这样,若干个有序的 span 就组成了一个 trace。在系统向外界提供服务的过程中,会不断地有请求和响应发生,也就会不断生成 trace,把这些带有span 的 trace 记录下来,就可以描绘出一幅系统的服务拓扑图。附带上 span 中的响应时间,以及请求成功与否等信息,就可以在发生问题的时候,找到异常的服务;根据历史数据,还可以从系统整体层面分析出哪里性能差,定位性能优化的目标。

Spring Cloud Sleuth为服务之间调用提供链路追踪。通过Sleuth可以很清楚的了解到一个服务请求经过了哪些服务,每个服务处理花费了多长。从而让我们可以很方便的理清各微服务间的调用关系。此外Sleuth可以帮助我们:

  • 耗时分析: 通过Sleuth可以很方便的了解到每个采样请求的耗时,从而分析出哪些服务调用比较耗时;
  • 可视化错误: 对于程序未捕捉的异常,可以通过集成Zipkin服务界面上看到;
  • 链路优化: 对于调用比较频繁的服务,可以针对这些服务实施一些优化措施。

spring cloud sleuth可以结合zipkin,将信息发送到zipkin,利用zipkin的存储来存储信息,利用zipkin ui来展示数据。

2. ZipKin

Zipkin 是一个开放源代码分布式的跟踪系统,由Twitter公司开源,它致力于收集服务的定时数据,以解决微服务架构中的延迟问题,包括数据的收集、存储、查找和展现。

每个服务向zipkin报告计时数据,zipkin会根据调用关系通过Zipkin UI生成依赖关系图,显示了多少跟踪请求通过每个服务,该系统让开发者可通过一个 Web 前端轻松的收集和分析数据,例如用户每次请求服务的处理时间等,可方便的监测系统中存在的瓶颈。

Zipkin提供了可插拔数据存储方式:In-Memory、MySql、Cassandra以及Elasticsearch。接下来的测试为方便直接采用In-Memory方式进行存储,生产推荐Elasticsearch。

3. 快速上手

3.1 zipkin

3.1.1 zipkin下载

根据全球最大同性交友网站(github)搜索zipkin后发现,zipkin现在已经不在推荐使用maven引入jar的方式构建了,目前推荐的方案是直接down他们打好包的jar,用java -jar的方式启动,传送门在这里:https://github.com/openzipkin/zipkin。

The quickest way to get started is to fetch the latest released server as a self-contained executable jar. Note that the Zipkin server requires minimum JRE 8. For example:

curl -sSL https://zipkin.io/quickstart.sh | bash -s
java -jar zipkin.jar

You can also start Zipkin via Docker.

docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin

Once the server is running, you can view traces with the Zipkin UI at http://your_host:9411/zipkin/.

If your applications aren’t sending traces, yet, configure them with Zipkin instrumentation or try one of our examples.
Check out the zipkin-server documentation for configuration details, or docker-zipkin for how to use docker-compose.

以上内容来自zipkin官方github摘录。简单解释就是可以使用https下载的方式下载zipkin.jar,并使用java -jar的方式启动,还有一种就是使用docker的方式进行启动。

具体搭建过程我这里就不在赘述,有不懂的可以私信或者关注公众号留言问我。

3.1.2 zipkin启动

zipkin的启动命令就比较谜了。

最简单的启动命令为:nohup java -jar zipkin.jar >zipkin.out 2>&1 &,这时,我们使用的是zipkin的In-Memory,含义是所有的数据都保存在内存中,一旦重启数据将全部清空,这肯定不是我们想要的,我们更想数据可以保存在磁盘中,可以被抽取到大数据平台上,方便我们后续的相关性能、服务状态分析、实时报警等功能。

这里我把使用mysql的启动语句分享出来,有关ES的启动语句基本相同:

STORAGE_TYPE=mysql MYSQL_DB=zipkin MYSQL_USER=name MYSQL_PASS=password MYSQL_HOST=172.19.237.44 MYSQL_TCP_PORT=3306 MYSQL_USE_SSL=false nohup java -jar zipkin.jar --zipkin.collector.rabbitmq.addresses=localhost --zipkin.collector.rabbitmq.username=username --zipkin.collector.rabbitmq.password=password --logging.level.zipkin2=DEBUG >zipkin.out 2>&1 &
  • 注意: 因为链路追踪的数据上报量是非常大的,如果上报数据直接使用http请求的方式推送到zipkin中,很有可能会把zipkin服务或者数据库冲崩掉,所以我在这里增加了rabbitmq的相关配置,上报数据先推送至rabbitmq中,再由rabbitmq讲数据推送至zipkin服务,这样达到一个请求削峰填谷的作用。

  • 有关zipkin的启动命令可以配置的参数可以看这里:https://github.com/apache/incubator-zipkin/tree/master/zipkin-server

  • 有关zipkin配置mysql基础建表语句可以看这里:https://github.com/apache/incubator-zipkin/blob/master/zipkin-storage/mysql-v1/src/main/resources/mysql.sql

  • 有关zipkin本身配置文件可以看这里:https://github.com/apache/incubator-zipkin/blob/master/zipkin-server/src/main/resources/zipkin-server-shared.yml

至此,zipkin服务应该已经搭建并完成,现在我们可以访问一下默认端口,看一下zipkin-ui具体长什么样子了。

3.2 Spring Cloud Sleuth 使用

我们先将上一篇用到的zuul-simple、Eureka和producer copy到本篇文章使用的文件夹中。

3.2.1 增加依赖:

<dependency>
  <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
  <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
  <artifactId>spring-cloud-starter-stream-rabbit</artifactId>
</dependency>

在zuul-simple和producer两个项目中增加sleuth和rabbitmq的依赖。

3.2.2 配置文件

增加有关rabbitmq和sleuth的配置,这里我仅给出zuul的配置文件,producer的配置同理。

server:
  port: 8080
spring:
  application:
    name: spring-cloud-zuul
  rabbitmq:
    host: host
    port: port
    username: username
    password: password
  sleuth:
    sampler:
      probability: 1.0
zuul:
  FormBodyWrapperFilter:
    pre:
      disable: true
eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:8761/eureka/
  • 注:spring.sleuth.sampler.probability的含义是链路追踪采样率,默认是0.1,我这里为了方便测试,将其改成1.0,意思是百分之百采样。

3.2.3 测试

这里我们依次启动Eureka、producer和zuul-simple。

打开浏览器,访问测试连接:http://localhost:8080/spring-cloud-producer/hello?name=spring&token=123

这时我们先看zuul的日志,如下图:

2019-07-07 23:09:28.529  INFO [spring-cloud-zuul,0596a362d604fb01,0596a362d604fb01,true] 20648 --- [nio-8080-exec-1] c.s.zuulsimple.filter.TokenFilter
  • 注:这里的0596a362d604fb01就是这个请求的traceID,0596a362d604fb01是spanID。

我们打开zipkin-ui的界面,如下图:

这里我们可以看到这个请求的整体耗时,点击这个请求,可以进入到详情页面,查看每个服务的耗时:

点击对应的服务,我们可以看到相应的访问时间,http请求类型、路径、IP、tranceID、spanId等内容,如下图:

示例代码-Github

参考:

http://daixiaoyu.com/distributed-tracing.html
http://www.ityouknow.com/springcloud/2018/02/02/spring-cloud-sleuth-zipkin.html

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