原文:https://www.jianshu.com/p/6ef0b76b9c26 分布式服务跟踪需求 随着分布式服务越来越多,调用关系越来越复杂,组合接口越来越多,要进行分布式服务跟踪监控的需求也越来越强烈,对于项目负责人当生产环境出现问题的时候需要第一时间知道哪个服务节点出现了问题,这就需要我们能够通过监控系统第一时间发现. 分布式服务跟踪现状 目前主流的分布式服务跟踪开源框架主要有3个,大家用的比较多的是点评的CAT.pinpoint和sleuth+zipkin,下面分别介绍下这几个框架的…
​ ​本文是Spring Cloud专栏的第九篇文章,了解前八篇文章内容有助于更好的理解本文: Spring Cloud第一篇 | Spring Cloud前言及其常用组件介绍概览 Spring Cloud第二篇 | 使用并认识Eureka注册中心 Spring Cloud第三篇 | 搭建高可用Eureka注册中心 Spring Cloud第四篇 | 客户端负载均衡Ribbon Spring Cloud第五篇 | 服务熔断Hystrix Spring Cloud第六篇 | Hystrix仪表盘监…
随着业务越来越复杂,系统也随之进行各种拆分,特别是随着微服务架构的兴起,看似一个简单的应用,后台可能很多服务在支撑:一个请求可能需要多个服务的调用:当请求迟缓或不可用时,无法得知是哪个微服务引起的,这时就需要解决如何快速定位服务故障点,Zipkin 分布式跟踪系统就能很好的解决这样的问题. 那么到底怎么使用呢?接下来完成一个具体的实例来体会一把微服务链路追踪: 本文使用的 Spring Cloud Finchley 版本,和其他版本会有不同 我们使用user-service,order-serv…
Spring Cloud(十二):分布式链路跟踪 Sleuth 与 Zipkin[Finchley 版]  发表于 2018-04-24 |  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服务故障点,以对症下药.于是就有了分布式系统调用跟踪的诞生. 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 La…
原创: dqqzj SpringForAll社区 今天 Spring Cloud Sleuth Span是基本的工作单位. 例如,发送 RPC是一个新的跨度,就像向RPC发送响应一样. 跨度由跨度唯一的64位ID和跨度所包含的另一个64位ID标识. Spans还有其他数据,例如描述,键值注释,导致它们的跨度的ID以及进程ID(通常为IP地址). 跨度启动和停止,并且他们跟踪他们的时间信息. 一旦你创建了一个跨度,你必须在将来某个时候停止它. 一组Spans形成一个叫做Trace的树状结构. 例如…
随着业务的发展,系统规模也会越来越大,各微服务间的调用关系也越来越错综复杂. 通常一个客户端发起的请求在后端系统中会经过多个不同的微服务调用来协同产生最后的请求结果, 在复杂的微服务架构系统中,几乎每一个前端请求都会形成一条复杂的分布式服务调用链路,在每条链路中任何一个依赖服务出现延迟过高或错误的时候都会引起请求最后的失败. 这时候,对于每一个请求,全链路调用的跟踪就变得越来越重要,通过实现对请求调用的跟踪可以帮助我们快速发现错误根烟以及监控分析每条链路上的性能瓶颈. 现今业界分布式服务跟踪的理…
一.Spring Cloud Sleuth组件的作用 为微服务架构增加分布式服务跟踪的能力,对于每个请求,进行全链路调用的跟踪,可以帮助我们快速发现错误根源以及监控分析每条请求链路上的性能瓶颈等. 二.项目中如何引入Spring Cloud Sleuth组件1)增加spring-cloud-starter-sleuth依赖 <!-- sleuth--> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId…
通常一个由客户端发起的请求在后端系统中会经过多个不同的微服务调用来协同产生最后的请求结果, 在复杂的微服务架构系统中, 几乎每一个前端请求都会形成一条复杂的分布式服务调用链路, 在每条链路中任何一个依赖服务出现延迟过高或错误的时候都有可能引起请求最后的失败.这时候,对于每个请求, 全链路调用的跟踪就变得越来越重要, 通过实现对请求调用的跟踪可以帮助我们快速发现错误根源以及监控分析每条请求链路上的性能瓶颈等.Spring Cloud Sleuth 提供了 一套完整的解决的分布式服务跟踪问题的方案…
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”. 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-…
通过之前的 Spring Cloud 组件学习, 实际上我们已经能够通过使用它们搭建起一 个基础的微服务架构系统来实现业务需求了. 但是, 随着业务的发展, 系统规模也会变得越来越大, 各微服务间的调用关系也变得越来越错综复杂. 通常 一 个由客户端发起的请求在后端系统中会经过多个不同的微服务调用来协同产生最后的请求结果, 在复杂的微服务架构系统中, 几乎每 一 个前端请求都会形成 一 条复杂的分布式服务调用链路, 在每条链路中任何 一 个依赖服务出现延迟过高或错误的时候都有可能引起请求最后的失…