服务链路追踪

一、服务追踪说明

微服务架构是通过业务来划分服务的,使⽤REST调⽤。对外暴露的⼀个接⼝,可能需要
很多个服务协同才能完成这个接⼝功能,如果链路上任何⼀个服务出现问题或者⽹络超
时,都会形成导致接⼝调⽤失败。

随着业务的不断扩张,服务之间互相调⽤会越来越复杂,它们之间的调⽤关系也许如下:

随着服务的越来越多,对调⽤链的分析会越来越复杂。

二、Zipkin

1、ZipKin是⼀个开放源代码的分布式跟踪系统,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。它
的理论模型来⾃于 Google Dapper 论⽂。
2、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

三、搭建zipkin服务器

1、创建SpringBoot项⽬(版本2.1.x)

2、添加依赖

<dependency>
  <groupId>io.zipkin.java</groupId>
  <artifactId>zipkin-server</artifactId>
   <version>2.11.10</version>
</dependency>
<!--zipkin界⾯-->
<dependency>
  <groupId>io.zipkin.java</groupId>
  <artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId>
  <version>2.11.10</version>
</dependency>

3、在启动类添加 @EnableZipkinServer 注解

@SpringBootApplication
@EnableZipkinServer
public class ZipkinApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(ZipkinApplication.class, args);
}
}

4、配置yml

spring:
application:
name: zipkin
server:
port: 9411
management:
endpoints.web.exposure.include: '*'
metrics.web.server.auto-time-requests: false

四、服务中Sleuth配置

1、在服务应⽤中添加Sleuth依赖

<!-- spring-cloud-sleuth-zipkin -->
<dependency>
  <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
  <artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin</artifactId>
  <version>2.0.2.RELEASE</version>
</dependency>

2、在服务应⽤中配置yml

spring:
application:
name: goods-provider
zipkin:
enabled: true
base-url: 'http://localhost:9411'
sleuth:
sampler:
probability: 0.1

五、zipkin服务数据存储

1、创建数据库数据表

CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_spans (
`trace_id` BIGINT NOT NULL,
`id` BIGINT NOT NULL,
`name` VARCHAR(255) NOT NULL,
`parent_id` BIGINT,
`debug` BIT(1),
`start_ts` BIGINT COMMENT & quot; Span.timestamp(): epoch micros used for endTs query
and to implement TTL & quot;,
`duration` BIGINT COMMENT & quot; Span.duration(): micros used for minDuration
and maxDuration query & quot;
) ENGINE = InnoDB ROW_FORMAT = COMPRESSED;
ALTER TABLE
zipkin_spans
ADD
UNIQUE KEY(`trace_id`, `id`) COMMENT & quot; ignore insert on duplicate & quot;;
ALTER TABLE
zipkin_spans
ADD
INDEX(`trace_id`, `id`) COMMENT & quot; for joining with zipkin_annotations & quot;;
ALTER TABLE
zipkin_spans
ADD
INDEX(`trace_id`) COMMENT & quot; for getTracesByIds & quot;;
ALTER TABLE
zipkin_spans
ADD
INDEX(`name`) COMMENT & quot; for getTraces
and getSpanNames & quot;;
ALTER TABLE
zipkin_spans
ADD
INDEX(`start_ts`) COMMENT & quot; for getTraces ordering
and range & quot;; CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_annotations (
`trace_id` BIGINT NOT NULL COMMENT & quot; coincides with zipkin_spans.trace_id & quot;,
`span_id` BIGINT NOT NULL COMMENT & quot; coincides with zipkin_spans.id & quot;,
`a_key` VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT & quot; BinaryAnnotation.key
or Annotation.value if type == -1 & quot;,
`a_value` BLOB COMMENT & quot; BinaryAnnotation.value(),
which must be smaller than 64KB & quot;,
`a_type` INT NOT NULL COMMENT & quot; BinaryAnnotation.type()
or -1 if Annotation & quot;,
`a_timestamp` BIGINT COMMENT & quot; Used to implement TTL; Annotation.timestamp
or zipkin_spans.timestamp & quot;,
`endpoint_ipv4` INT COMMENT & quot; Null when Binary / Annotation.endpoint is null & quot;,
`endpoint_ipv6` BINARY(16) COMMENT & quot; Null when Binary / Annotation.endpoint is null,
or no IPv6 address & quot;,
`endpoint_port` SMALLINT COMMENT & quot; Null when Binary / Annotation.endpoint is null & quot;,
`endpoint_service_name` VARCHAR(255) COMMENT & quot; Null when Binary / Annotation.endpoint is null & quot;
) ENGINE = InnoDB ROW_FORMAT = COMPRESSED;
ALTER TABLE
zipkin_annotations
ADD
UNIQUE KEY(
`trace_id`, `span_id`, `a_key`, `a_timestamp`
) COMMENT & quot; Ignore insert on duplicate & quot;;
ALTER TABLE
zipkin_annotations
ADD
INDEX(`trace_id`, `span_id`) COMMENT & quot; for joining with zipkin_spans & quot;;
ALTER TABLE
zipkin_annotations
ADD
INDEX(`trace_id`) COMMENT & quot; for getTraces / ByIds & quot;;
ALTER TABLE
zipkin_annotations
ADD
INDEX(`endpoint_service_name`) COMMENT & quot; for getTraces
and getServiceNames & quot;;
ALTER TABLE
zipkin_annotations
ADD
INDEX(`a_type`) COMMENT & quot; for getTraces & quot;;
ALTER TABLE
zipkin_annotations
ADD
INDEX(`a_key`) COMMENT & quot; for getTraces & quot;; CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_dependencies (
`day` DATE NOT NULL,
`parent` VARCHAR(255) NOT NULL,
`child` VARCHAR(255) NOT NULL,
`call_count` BIGINT
) ENGINE = InnoDB ROW_FORMAT = COMPRESSED;
ALTER TABLE
zipkin_dependencies
ADD
UNIQUE KEY(`day`, `parent`, `child`);

2、pom依赖

<!-- zipkin-storage-mysql-v1 -->
<dependency>
<groupId>io.zipkin.zipkin2</groupId>
<artifactId>zipkin-storage-mysql-v1</artifactId>
<version>2.11.12</version>
</dependency>
<!--mysql驱动-->
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.47</version>
</dependency>

3、配置yml

spring:
application:
name: zipkin
datasource:
username: root
password: admin123
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
url: 'jdbc:mysql://localhost:3306/zipkin'
zipkin:
storage:
type: mysql
 
 

SpringCloud-ZipKin搭建保姆级教程的更多相关文章

  1. 强大博客搭建全过程(1)-hexo博客搭建保姆级教程

    1. 前言 本人本来使用国内的开源项目solo搭建了博客,但感觉1核CPU2G内存的服务器,还是稍微有点重,包括服务器内还搭建了数据库.如果自己开发然后搭建,耗费时间又比较多,于是乎开始寻找轻量型的博 ...

  2. renren-fast-vue人人开源前端项目搭建保姆级教程

    1.从gitee上clone项目 git clone https://gitee.com/renrenio/renren-fast-vue.git 2.准备好python环境 需要有Python2以上 ...

  3. 保姆级教程——Ubuntu16.04 Server下深度学习环境搭建:安装CUDA8.0,cuDNN6.0,Bazel0.5.4,源码编译安装TensorFlow1.4.0(GPU版)

    写在前面 本文叙述了在Ubuntu16.04 Server下安装CUDA8.0,cuDNN6.0以及源码编译安装TensorFlow1.4.0(GPU版)的亲身经历,包括遇到的问题及解决办法,也有一些 ...

  4. 自建本地服务器,自建Web服务器——保姆级教程!

    搭建本地服务器,Web服务器--保姆级教程! 本文首发于https://blog.chens.life/How-to-build-your-own-server.html. 先上图!大致思路就是如此. ...

  5. RocketMQ保姆级教程

    大家好,我是三友~~ 上周花了一点时间从头到尾.从无到有地搭建了一套RocketMQ的环境,觉得还挺easy的,所以就写篇文章分享给大家. 整篇文章可以大致分为三个部分,第一部分属于一些核心概念和工作 ...

  6. Eclipse for C/C++ 开发环境部署保姆级教程

    Eclipse for C/C++ 开发环境部署保姆级教程 工欲善其事,必先利其器. 对开发人员来说,顺手的开发工具必定事半功倍.自学编程的小白不知道该选择那个开发工具,Eclipse作为一个功能强大 ...

  7. 保姆级教程:用GPU云主机搭建AI大语言模型并用Flask封装成API,实现用户与模型对话

    导读 在当今的人工智能时代,大型AI模型已成为获得人工智能应用程序的关键.但是,这些巨大的模型需要庞大的计算资源和存储空间,因此搭建这些模型并对它们进行交互需要强大的计算能力,这通常需要使用云计算服务 ...

  8. 保姆级教程,带你认识大数据,从0到1搭建 Hadoop 集群

    大数据简介,概念部分 概念部分,建议之前没有任何大数据相关知识的朋友阅读 大数据概论 什么是大数据 大数据(Big Data)是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合,是需 ...

  9. vue-cli环境搭建 (超详细保姆级教程)

    一.使用之前,我们先来掌握3个东西是用来干什么的. npm: Nodejs下的包管理器. webpack: 它主要的用途是通过CommonJS的语法把所有浏览器端需要发布的静态资源做相应的准备,比如资 ...

  10. ElasticSearch入门篇(保姆级教程)

    本章将介绍:ElasticSearch的作用,搭建elasticsearch的环境(Windows/Linux),ElasticSearch集群的搭建,可视化客户端插件elasticsearch-he ...

随机推荐

  1. Python3.9安装

    一.安装python3.9 链接:https://pan.baidu.com/s/1mDkgKt2KSoMrKVxesb76Pg?pwd=ma4n 提取码:ma4n --来自百度网盘超级会员V4的分享 ...

  2. ModelBox实战开发:RK3568实现摄像头虚拟背景

    摘要:本文将使用ModelBox端云协同AI开发套件(RK3568)实现摄像头虚拟背景AI应用的开发. 本文分享自华为云社区<ModelBox开发案例 - RK3568实现摄像头虚拟背景[玩转华 ...

  3. Linux多线程(8.3 线程同步与互斥)

    3. 线程的同步与互斥 为什么需要同步与互斥 ​ 一个进程运行时,数据存储在内存中.如果一个数据要进行运算,必须先将数据拷贝到寄存器中.比如要对栈上的一个int i进行"++"操作 ...

  4. 使用Git进行版本控制和协作:代码共享、协作和版本管理

    目录 引言 Git 是一款开源的分布式版本控制系统,它已经成为了现代软件开发中必不可少的工具之一.在这篇文章中,我们将介绍如何使用 Git 进行版本控制和协作,以实现代码共享.协作和版本管理.Git ...

  5. XTTS系列之五:警惕大文件表空间

    在上篇<XTTS系列之四:迷迷糊糊的并行度>验证之后,就让测试组在RMAN配置中设置好正确的并行.然后重新将备份任务执行,平均速度直接由之前的150MB/s提升为1200MB/s.优化效果 ...

  6. clickhouse使用入门

    转载请注明出处(- ̄▽ ̄)-严禁用于商业目的的转载- 导语:同学,你也不想你根本不懂ClickHouse,却赶鸭子上架使用的事情被其他人知道吧? 写在前面:本文旨在让原先有一定SQL基础的人快速简单了 ...

  7. 图像处理评价指标_划分系数Vpc划分熵Vpe

    划分系数划分熵 评价指标划分系数Vpc和划分熵Vpe能够反映分割矩阵的模糊程度,Vpc数值越大,分割矩阵的模糊性越小,分割效果越好:Vpe数值越小,像素分类越准确,分割效果越好. (1)划分系数Vpc ...

  8. PNG结构

    参考此博客 PNG的文件头总是固定的八个字节 89 50 4E 47 0D 0A 1A 0A 数据块长度13 00 00 00 0D 文件头数据块标识IDCH 49 48 44 52 13位数据块(I ...

  9. Linux下Oracle单实例配置多监听

    Oracle单实例配置多监听 一.前言 有时候我们项目中需要使用Oracle数据库,同时要需要不同的数据源,而Oracle不像Mysql那样直接建个库即可,Oracle是以账号为单位,可以理解为一个账 ...

  10. jquery中for循环一共几种

    $.each()  第一个参数是循环的对象 , 第二个参数对对象中的每一个元素 执行 function函数 ,function 的第一个参数 i 是索引,item 是 循环对象中的每一个元素.