柚子快报邀请码778899分享:架构 微服务之分布式链路追踪

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一、概述

1.1背景

在微服务框架中,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的服务节点调用来协同产生最后的请求结果,每一个前段请求都会形成一条复杂的分布式服务调用链路,链路中的任何一环出现高延时或错误都会引起整个请求最后的失败。

在分布式与微服务场景下,我们需要解决如下问题:

 

在大规模分布式与微服务集群下,如何实时观测系统的整体调用链路情况。

在大规模分布式与微服务集群下,如何快速发现并定位到问题。

在大规模分布式与微服务集群下,如何尽可能精确的判断故障对系统的影响范围与影响程度。

在大规模分布式与微服务集群下,如何尽可能精确的梳理出服务之间的依赖关系,并判断出服务之间的依赖关系是否合理。

在大规模分布式与微服务集群下,如何尽可能精确的分析整个系统调用链路的性能与瓶颈点。

在大规模分布式与微服务集群下,如何尽可能精确的分析系统的存储瓶颈与容量规划。

1.2分布式链路追踪概述

分布式链路追踪技术要解决的问题,分布式链路追踪(Distributed Tracing),就是将一次分布式请求还原成调用链路,进行日志记录,性能监控并将一次分布式请求的调用情况集中展示。比如各个服务节点上的耗时、请求具体到达哪台机器上、每个服务节点的请求状态等等。

1.3Sleuth(弃用了解)

Sleuth 是一个基于 Spring Cloud 的分布式跟踪系统,主要用来解决微服务架构中的分布式链路追踪问题,在分布式系统中,请求往往需要涉及多个服务之间的调用,这时候就需要一种工具来帮助我们进行跟踪和监控。Sleuth 就是这样一种工具,它可以记录下请求在分布式系统中的完整流程,从而方便开发人员进行问题定位和排除。

Sleuth 的工作原理很简单:在服务请求发送过程中,Sleuth 首先会为请求生成一个 Trace ID,Trace ID 是一串唯一标识符,用于唯一标识这个请求,然后在请求的头信息中添加 Trace ID 和 Span ID ,最后将请求发送到相应的服务端。当服务端收到请求后,在请求头信息中取出 Trace ID 和 Span ID,根据这些信息,Sleuth 可以将整个分布式系统中的请求流程记录下来。

Spring Cloud Sleuth不适用于Spring Boot3x及以版本。Sleuth支持的最后一个Spring Boot主要版本是2×。 

1.4Micrometer

官网https://spring.io/projects/spring-cloud-sleuth#overview github https://github.com/spring-cloud/spring-cloud-sleuth 

 Spring Cloud Sleuth(micrometer)提供了一套完整的分布式链路追踪(Distributed Tracing) 解决方案且兼容支持了zipkin.展现

将一次分布式请求还原成调用链路,进行日志记录和性能监控,并将一次分布式请求的调用情况集中web展示 

1.5Zipkin

官网https://zipkin.io/

Zipkin是一种分布式链路跟踪系统图形化的工具,Zipkin 是 Twitter 开源的分布式跟踪系统,能够收集微服务运行过程中的实时调用链路信息,并能够将这些调用链路信息展示到Web图形化界面上供开发人员分析,开发人员能够从ZipKin中分析出调用链路中的性能瓶颈,识别出存在问题的应用程序,进而定位问题和解决问题。

 安装

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

二、实战

2.1环境部署

pom

1.2.0

1.12.0

12.5

2.17.0

io.micrometer

micrometer-tracing-bom

${micrometer-tracing.version}

pom

import

io.micrometer

micrometer-tracing

${micrometer-tracing.version}

io.micrometer

micrometer-tracing-bridge-brave

${micrometer-tracing.version}

io.micrometer

micrometer-observation

${micrometer-observation.version}

io.github.openfeign

feign-micrometer

${feign-micrometer.version}

io.zipkin.reporter2

zipkin-reporter-brave

${zipkin-reporter-brave.version}

yml

# ========================zipkin===================

management:

zipkin:

tracing:

endpoint: http://localhost:9411/api/v2/spans

tracing:

sampling:

probability: 1.0 #采样率默认为0.1(0.1就是10次只能有一次被记录下来),值越大收集越及时。

2.2测试

服务端

@RestController

public class PayMicrometerController

{

/**

* Micrometer(Sleuth)进行链路监控的例子

* @param id

* @return

*/

@GetMapping(value = "/pay/micrometer/{id}")

public String myMicrometer(@PathVariable("id") Integer id)

{

return "Hello, 欢迎到来myMicrometer inputId: "+id+" \t 服务返回:" + IdUtil.simpleUUID();

}

}

Api接口 

/**

* Micrometer(Sleuth)进行链路监控的例子

* @param id

* @return

*/

@GetMapping(value = "/pay/micrometer/{id}")

public String myMicrometer(@PathVariable("id") Integer id);

客户端

@RestController

@Slf4j

public class OrderMicrometerController

{

@Resource

private PayFeignApi payFeignApi;

@GetMapping(value = "/feign/micrometer/{id}")

public String myMicrometer(@PathVariable("id") Integer id)

{

return payFeignApi.myMicrometer(id);

}

}

2.3效果

 查看依赖关系

 

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