Zipkin 分布式数据追踪系统
Zipkin 是一个分布式数据追踪系统,适用于微服务架构下的调用链路数据采集及分析工作。
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。
一、配置 Java 环境 安装 JDK
Zipkin 使用 Java8
yum install java-1.8.-openjdk* -y
java -version
二、安装 Zipkin
1、创建zipkin安装目录
mkdir -p /opt/server/zipkin && cd "$_"
2、下载 Zipkin
wget -O zipkin.jar 'https://search.maven.org/remote_content?g=io.zipkin.java&a=zipkin-server&v=LATEST&c=exec'
3、启动 Zipkin (nohup & 可以进行后台运行 )
java -jar zipkin.jar
Zipkin 默认监听 9411 端口

三、配置 MySQL 数据持久化
1、Zipkin 支持的持久化方案很多: Cassandra, MySQL, Elasticsearch。
wget http://dev.mysql.com/get/mysql57-community-release-el7-9.noarch.rpm
rpm -Uvh mysql57-community-release-el7-.noarch.rpm
yum install mysql-community-server -y
systemctl start mysqld.service
设置 mysql 密码 创建一个zipkin 库;
mysql -uroot -p
> ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED BY 'passwd'; > create database zipkin; exit
2、创建 Zipkin初始化文件 zipkin_init.sql
创建了 zipkin_annotations, zipkin_dependencies, zipkin_spans 三张数据表
# cat /opt/server/zipkin/zipkin_init.sql
CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_spans (
`trace_id_high` BIGINT NOT NULL DEFAULT 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() NOT NULL,
`parent_id` BIGINT,
`debug` BIT(),
`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'
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE utf8_general_ci; ALTER TABLE zipkin_spans ADD UNIQUE KEY(`trace_id_high`, `trace_id`, `id`) COMMENT 'ignore insert on duplicate';
ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`, `id`) COMMENT 'for joining with zipkin_annotations';
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(`start_ts`) COMMENT 'for getTraces ordering and range'; CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_annotations (
`trace_id_high` BIGINT NOT NULL DEFAULT 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() 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() 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() 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';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`a_key`) COMMENT 'for getTraces';
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() NOT NULL,
`child` VARCHAR() NOT NULL,
`call_count` BIGINT
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE utf8_general_ci; ALTER TABLE zipkin_dependencies ADD UNIQUE KEY(`day`, `parent`, `child`);
3、初始化导入:
mysql -u root --password='passwd' > use zipkin;
> source /opt/server/zipkin/zipkin_init.sql
> show tables;
> exit


四、重新启动 zipkin
cd /opt/server/zipkin
STORAGE_TYPE=mysql MYSQL_HOST=localhost MYSQL_TCP_PORT= MYSQL_DB=zipkin MYSQL_USER=root MYSQL_PASS='passwd' \
nohup java -jar zipkin.jar &
五、创建一个dome 示例
1、搭建 NodeJS 环境
curl --silent --location https://rpm.nodesource.com/setup_8.x | sudo bash -
yum install nodejs -y
2、创建 /opt/server/service_testing 工作目录
mkdir -p /opt/server/service_testing
3、在 /opt/server/service_testing 目录下创建并编辑 package.json
# cat /opt/server/service_testing/package.json
{
"name": "service_testing",
"version": "1.0.0",
"description": "",
"main": "index.js",
"scripts": {},
"author": "",
"license": "ISC",
"dependencies": {
"express": "^4.15.3",
"zipkin": "^0.7.2",
"zipkin-instrumentation-express": "^0.7.2",
"zipkin-transport-http": "^0.7.2"
}
}
4、安装相关依赖
# npm install
5、创建并编辑 app.js
# cat /opt/server/service_testing/app.js
const express = require('express');
const {Tracer, ExplicitContext, BatchRecorder} = require('zipkin');
const {HttpLogger} = require('zipkin-transport-http');
const zipkinMiddleware = require('zipkin-instrumentation-express').expressMiddleware; const ctxImpl = new ExplicitContext();
const recorder = new BatchRecorder({
logger: new HttpLogger( {
endpoint: 'http://127.0.0.1:9411/api/v1/spans'
})
}); const tracer = new Tracer({ctxImpl, recorder}); const app = express(); app.use(zipkinMiddleware({
tracer,
serviceName: 'service-testing'
})); app.use('/', (req, res, next) => {
res.send('hello one');
}); app.listen(, () => {
console.log('service-testing listening on port 3000!')
});
6、启动服务 (监听 3000 端口)http://IP:3000
# node app.js

六、zipkin 访问 http://IP:9411

Zipkin 分布式数据追踪系统的更多相关文章
- 分布式链路监控与追踪系统Zipkin
1.分布式链路监控与追踪产生背景2.SpringCloud Sleuth + Zipkin3.分布式服务追踪实现原理4.搭建Zipkin服务追踪系统5.搭建Zipkin集成RabbitMQ异步传输6. ...
- 基于zipkin分布式链路追踪系统预研第一篇
本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 分布式服务追踪系统起源于Google的论文“Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infras ...
- zipkin分布式链路追踪系统
基于zipkin分布式链路追踪系统预研第一篇 分布式服务追踪系统起源于Google的论文“Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Inf ...
- 基于CentOS搭建基于 ZIPKIN 的数据追踪系统
系统要求:CentOS 7.2 64 位操作系统 配置 Java 环境 安装 JDK Zipkin 使用 Java8 -openjdk* -y 安装完成后,查看是否安装成功: java -versio ...
- Laravel + go-micro + grpc 实践基于 Zipkin 的分布式链路追踪系统 摘自https://mp.weixin.qq.com/s/JkLMNabnYbod-b4syMB3Hw?
分布式调用链跟踪系统,属于监控系统的一类.系统架构逐步演进时,后期形态往往是一个平台由很多不同的服务.组件构成,用户请求过来后,可能会经过其中多个服务,如图 不过,出问题时往往很难排查,如整个请求变慢 ...
- 数据追踪系统Zipkin 及其 Zipkin的php客户端驱动hoopak
Zipkin是Twitter的一个开源项目,是一个致力于收集Twitter所有服务的监控数据的分布式跟踪系统,它提供了收集数据,和查询数据两大接口服务.Zipkin 是一款开源的分布式实时数据追踪系统 ...
- 【Springboot】实例讲解Springboot整合OpenTracing分布式链路追踪系统(Jaeger和Zipkin)
1 分布式追踪系统 随着大量公司把单体应用重构为微服务,对于运维人员的责任就更加重大了.架构更复杂.应用更多,要从中快速诊断出问题.找到性能瓶颈,并不是一件容易的事.因此,也随着诞生了一系列面向Dev ...
- 分布式链路追踪系统Sleuth和ZipKin
1.微服务下的链路追踪讲解和重要性 简介:讲解什么是分布式链路追踪系统,及使用好处 进行日志埋点,各微服务追踪. 2.SpringCloud的链路追踪组件Sleuth 1.官方文档 http://cl ...
- 微服务SpringCloud之zipkin链路追踪
随着业务发展,系统拆分导致系统调用链路愈发复杂一个前端请求可能最终需要调用很多次后端服务才能完成,当整个请求变慢或不可用时,我们是无法得知该请求是由某个或某些后端服务引起的,这时就需要解决如何快读定位 ...
随机推荐
- wampserver安装之后出现“无法启动,因为计算机中丢失了msvr110.dll”
1.是因为计算机缺失包所致,我的解决办法是安装一个包来解决. 2.网址如下:下载网址 3.下载完之后,然后安装就是(根据自己的系统版本来选择合适的安装版本).
- NoSQL还是SQL?这一篇讲清楚
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwMDU1MTE1OQ==&mid=2653550127&idx=1&sn=93f79e007d757a ...
- String:字符串常量池
String:字符串常量池 作为最基础的引用数据类型,Java 设计者为 String 提供了字符串常量池以提高其性能,那么字符串常量池的具体原理是什么,我们带着以下三个问题,去理解字符串常量池: 字 ...
- JS监听滚动条进度
HTML部分: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <s ...
- CF集萃1
因为cf上一堆水题,每个单独开一篇博客感觉不太好,就直接放一起好了. CF1096D Easy Problem 给定字符串,每个位置删除要代价.求最小代价使之不含子序列"hard" ...
- 跟着 underscore 学节流
更多内容请参考:我的新博客 在上一篇文章中,我们了解了为什么要限制事件的频繁触发,以及如何做限制: debounce 防抖 throttle 节流 上次已经说过防抖的实现了,今天主要来说一下节流的实现 ...
- YSLOW(一款实用的网站性能检测工具)
概述 YSlow是Yahoo发布的一款基于FireFox的插件,这个插件可以分析网站的页面,并告诉你为了提高网站性能,如何基于某些规则而进行优化. 安装 官网:http://yslow.org/ ...
- Java 接口篇
为什么使用接口? 问题 要求实现防盗门的功能 分析 门有开和关的功能,锁有上锁和开锁的功能 将门和锁分别定义为抽奖类 那么问题就是防盗门即继承了门的同时又继承了锁,而Java的继承是单继承,接口可多继 ...
- 斯坦福大学公开课机器学习: machine learning system design | error analysis(误差分析:检验算法是否有高偏差和高方差)
误差分析可以更系统地做出决定.如果你准备研究机器学习的东西或者构造机器学习应用程序,最好的实践方法不是建立一个非常复杂的系统.拥有多么复杂的变量,而是构建一个简单的算法.这样你可以很快地实现它.研究机 ...
- GUI 设计
GUI(图形化界面编程) Graphical User Interface (java.Awt javax.Swing) CLI(命令行操作接口) Command line User ...