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.偶尔报错.不可用等,我们很难得知具体是由哪一个或哪些服务引起的,通常开发同学都会互相甩锅,最后不得不花大量时间人肉 tracing 项目初期时,可以简单处理,通过生成唯一 request_id ,在各个方法记录日志,方便排查问题.中后期系统拆分为各个子服务时,要么继续推进原有的 request_i…

作者:个推应用平台基础架构高级研发工程师 阿飞   01业务背景   随着微服务架构的流行,系统变得越来越复杂,单体的系统被拆成很多个模块,各个模块通过轻量级的通信协议进行通讯,相互协作,共同实现系统功能.   单体架构时,一个请求的调用链路很清晰,一般由负载均衡器将用户请求转发到后端服务,由后端服务进行业务处理,需要的数据从外部的存储中获取,处理完请求后,再经由负载均衡器返回给用户.   而在微服务架构中,一个请求往往需要多个模块共同协作处理,不同模块可能还依赖于不同的外部存储,各个模块的实现…

微信搜索公众号 「程序员白泽」,进入白泽的编程知识分享星球 最近做了一些分布式链路追踪有关的东西,写篇文章来梳理一下思路,或许可以帮到想入门的同学.下面我将从原理到demo为大家一一进行讲解,欢迎评论区交流-. 1. 分布式链路追踪出现原因 讲解分布式链路追踪出现的原因,分析dapper论文中给出的分布式链路追踪系统dapper的实现方式 1.1 分布式链路追踪的需求 -> Dapper论文 (2010) Dapper论文翻译版: https://bigbully.github.io/Dappe…

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 Infrastructure”(译文可参考此处),Twitter的zipkin是基于此论文上线较早的分布式链路追踪系统了,而且由于开源快速被各社区所研究,也诞生了很多的版本. 在这里也是对zipkin进行研究,先贴出Twitter zipkin结构图. 结构比较简单,大概流程为: Trace数据的收集至Scri…

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 Infrastructure”(译文可参考此处),Twitter的zipkin是基于此论文上线较早的分布式链路追踪系统了,而且由于开源快速被各社区所研究,也诞生了很多的版本. 在这里也是对zipkin进行研究,先贴出Twitter zipkin结构图. 结构比较简单,大概流程为: Trace数据的收集至S…

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://cloud.spring.io/spring-cloud-static/Finchley.SR1/single/spring-cloud.html#sleuth-adding-project 2.什么是Sleuth 一个组件,专门用于记录链路数据的开源组件 [order-service,96f95a0d…

在各大厂分布式链路跟踪系统架构对比 中已经介绍了几大框架的对比,如果想用免费的可以用zipkin和pinpoint还有一个忘了介绍:SkyWalking,具体介绍可参考:https://github.com/apache/incubator-skywalking/blob/master/README_ZH.md 由于追踪的要求是Net平台和Java平台都要支持,对于java平台各组件都是天生的支持的,但对于net的支持找了些开源组件,发现Pinpoint和SkyWalking给出的Demo都是基…

导读 微服务架构中,是否遇到过这种情况,服务间调用链过长,导致性能迟迟上不去,不知道哪里出问题了,巴拉巴拉....,回归正题,今天我们使用SpringCloud组件,来分析一下微服务架构中系统调用的瓶颈问题~ SpringCloud链路追踪组件Sleuth实战 官网 主要功能:做日志埋点 什么是Sleuth 专门用于追踪每个请求的完整调用链路. 例如:[order-service,f674cc8202579a50,4727309367e0b514,false] 第一个值:spring.appli…

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DevOps的诊断与分析系统,主要是以下三个系统: 集中式日志系统(Logging) 集中式度量系统(Metrics) 分布式追踪系统(Tracing) 三者相互交织重叠如下: 技术栈上的成熟框架有, Logging:Log4j.ELK等, Metrics:Prometheus.InfluxDB.Graf…

在实际应用中,你做了那么多 Server 端,写了 N 个 RPC 方法.想看看方法的指标,却无处下手? 本文将通过 gRPC + Opentracing + Zipkin 搭建一个分布式链路追踪系统来实现查看整个系统的链路.性能等指标…