1.还在用Zipkin分布式服务链路追踪?源码来试试这个吧!
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3.微服务实践之全链路追踪(sleuth,zipkin)详解-SpringCloud(2021.0.x)-4
4.SpringCloud入门实战-Sleuth+Zipkin分布式请求链路跟踪详解
5.Spring Cloud Sleuth 原理简介和使用
6.OpenTelemetryãSpring Cloud SleuthãKafkaãJagerå®ç°åå¸å¼è·è¸ª
还在用Zipkin分布式服务链路追踪?源码来试试这个吧!
微服务架构的兴起,为全球企业带来了转型的源码机遇与挑战。微服务的源码双刃剑效应,在带来诸多优势的源码同时,亦对运维、源码源码别墅定制设计性能监控及错误排查提出了严峻考验。源码面对大型项目中服务节点的源码繁多与请求链路的复杂,分布式系统的源码APM管理系统应运而生,旨在帮助理解系统行为,源码分析性能问题,源码快速定位和解决问题。源码
APM系统,源码源码怎么乘比例因子全称Application Performance Monitor,源码是源码用于监控和管理应用程序性能的工具。谷歌的Dapper论文,作为最早的APM系统原型,为开发者和运维团队提供了强大支持。基于Dapper原理,Pinpoint、SkyWalking等出色APM框架相继问世。SpringCloud官网也集成了一套基于Zipkin的系统:Spring Cloud Sleuth。
APM系统的基本原理主要围绕Google Dapper设计的几个核心概念:Span(请求的基本工作单元)与Trace(一次完整的调用链路,包含多个Span的树状结构,具有唯一的capm最优投资组合源码TraceID)。通过spanId、parentId,请求的每个链路得以串联。每次请求从发起至服务器开始,至返回response结束,每个span共享相同的唯一标识trace_id。
在选择APM框架时,主要需考虑以下几方面:探针的性能、收集器的可扩展性、全面的调用链路数据分析能力、对开发的透明性以及对应用拓扑的完整展现。Zipkin、app源码如何导入asPinpoint与SkyWalking等框架各有优劣,SkyWalking凭借其在探针性能、开发透明性与数据分析能力上的优势,以及部署的便利性,成为了中小型企业的理想选择。
SkyWalking是一款提供分布式追踪功能的系统,自年起发展成为完整的APM解决方案。它适用于追踪、监控和诊断分布式系统,特别是在使用微服务架构、云原生或容积技术的场景。SkyWalking提供了分布式追踪与上下文传输、VB开发淘客源码应用实例与服务性能指标分析、根源分析、应用拓扑分析、应用和服务依赖分析、慢服务检测、性能优化等主要功能。
其特色包括多语言探针或类库支持、Java自动探针,无需修改源码即可追踪和监控程序、社区提供的其他多语言探针、.NET Core与Node.js支持、多种后端存储选择、与OpenTracing API协同工作、轻量级、完善功能的后端聚合与分析、现代化Web UI、日志集成以及应用、实例和服务的告警。
为了使用SkyWalking,需要先确保Linux环境中的Elasticsearch服务已启动,并开放相应端口。安装过程分为三步:下载安装包、安装Skywalking的OAP服务和WebUI、部署微服务探针。在完成安装后,通过访问WebUI(默认端口为)可查看服务实例的性能监控、服务拓扑图、请求链路追踪信息与表格视图。
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6.SpringCloudä¸æ¶æ¯ä¸é´ä»¶(Stream)
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packageorg.unicorn.framework.gateway.filter;
importcn.hutool.core.collection.CollectionUtil;
importcom.netflix.hystrix.HystrixCommandGroupKey;
importcom.netflix.hystrix.HystrixCommandKey;
importcom.netflix.hystrix.HystrixCommandProperties;
importcom.netflix.hystrix.HystrixObservableCommand;
importcom.netflix.hystrix.exception.HystrixRuntimeException;
importorg.springframework.beans.factory.ObjectProvider;
importorg.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilter;
importorg.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
importorg.springframework.cloud.gateway.filter.factory.AbstractGatewayFilterFactory;
importorg.springframework.cloud.gateway.support.ServerWebExchangeUtils;
importorg.springframework.cloud.gateway.support.TimeoutException;
importorg.springframework.core.annotation.AnnotatedElementUtils;
importorg.springframework.mand;
if(CollectionUtil.isNotEmpty(apiTimeoutList)){
//requestå¹é å±äºé£ç§æ¨¡å¼
ApiHystrixTimeoutapiHystrixTimeout=getApiHystrixTimeout(apiTimeoutList,path);command=newUnicornRouteHystrixCommand(config.getFallbackUri(),exchange,chain,initSetter(apiHystrixTimeout.getApiPattern(),apiHystrixTimeout.getTimeout()));}else{
command=newUnicornRouteHystrixCommand(config.getFallbackUri(),exchange,chain,initSetter(serviceId(exchange),null));
}
returncommand;
}/
***@paramapiTimeoutList*@parampath*@return*/privateApiHystrixTimeoutgetApiHystrixTimeout(ListapiTimeoutList,Stringpath){for(ApiHystrixTimeoutapiTimeoutPattern:apiTimeoutList){
if(this.antPathMatcher.match(apiTimeoutPattern.getApiPattern(),path)){
returnapiTimeoutPattern;
}}
ApiHystrixTimeoutapiHystrixTimeout=newApiHystrixTimeout();
apiHystrixTimeout.setApiPattern("default");
apiHystrixTimeout.timeout=null;
returnapiHystrixTimeout;
}@Override
publicGatewayFilterapply(Configconfig){return(exchange,chain)-{
UnicornRouteHystrixCommandcommand=initUnicornRouteHystrixCommand(exchange,chain,config);
returnMono.create(s-{Subscriptionsub=command.toObservable().subscribe(s::success,s::error,s::success);
s.onCancel(sub::unsubscribe);
}).onErrorResume((Function)throwable-{if(throwableinstanceofHystrixRuntimeException){
HystrixRuntimeExceptione=(HystrixRuntimeException)throwable;
HystrixRuntimeException.FailureTypefailureType=e.getFailureType();switch(failureType){caseTIMEOUT:
returnMono.error(newTimeoutException());
caseCOMMAND_EXCEPTION:{
Throwablecause=e.getCause();
if(causeinstanceofResponseStatusException||AnnotatedElementUtils.findMergedAnnotation(cause.getClass(),ResponseStatus.class)!=null){
returnMono.error(cause);
}}
default:
break;
}}
微服务实践之全链路追踪(sleuth,zipkin)详解-SpringCloud(.0.x)-4
本文介绍微服务架构中链路追踪组件Sleuth与Zipkin在SpringCloud入门的使用。
链路追踪为何重要?在微服务中,服务间频繁调用,若调用链路出现问题,追踪请求路径、服务耗时变得困难。特别是服务数量增加到个时,链路追踪显得至关重要。
链路追踪基于Dapper论文原理,Dapper论文提供了分布式追踪的核心概念,如Trace(跟踪)、Span(跨度)、Annotations(注解)、Sampling(采样率)等。追踪链路包括一个全局唯一标识的traceId和每个跨度的唯一spanId,记录服务名称、IP、调用时间等信息,采样率用于在高并发下高效采集。
在SpringCloud中,通过Sleuth和Zipkin实现全链路追踪。Sleuth负责信息采集,Zipkin负责处理与展示。
部署Zipkin服务需安装并配置Docker和MySQL数据库。Docker-compose文件用于启动服务,执行SQL脚本创建表。
在POM文件中引入Sleuth和Zipkin依赖。配置Zipkin服务地址及采样率(测试中设置为%)。每个服务配置才能实现全链路追踪。
引入Sleuth starter自动在调用中添加追踪信息。例如,OpenFeign接口调用会输出日志,显示traceId和spanId,传递至Zipkin。
登录Zipkin后台查看链路详情。使用浏览器访问pose æå¡ã
è·è¸ªæ°æ®æ¦çæ½æ ·
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第 4 æ¥ï¼è¿½è¸ªæ°æ®å¨è¡å¨
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å¯å¨ Jaeger UIï¼ /?target=http%3A//localhost%3A/%2C]æ[/url]æå¡æç´¢customer-service-bffï¼åå»Find Tracesæé®ï¼è¿æ¯æ们çå°çå建客æ·è·è¸ªï¼å®è·¨è¶ä¸ä¸ªæå¡ï¼æ»å ±è·¨è¶å 个ï¼æç»æ¶é´ . 毫ç§ã
é¤äº Trace Timeline è§å¾ï¼ä¸é¢çå±å¹æªå¾ï¼ï¼Jaeger è¿æä¾äºä¸ä¸ªå¾å½¢è§å¾ï¼Trace Graphå¨å³ä¸è§çä¸æèåä¸éæ©ï¼ï¼
ä¸ä¸ªå¾®æå¡å¨ docker ä¸çæ¥å¿è¾åºæ¾ç¤ºç¸åçè·è¸ª idï¼ä»¥çº¢è²çªåºæ¾ç¤ºï¼å¹¶æ ¹æ®å ¶åºç¨ç¨åºå称æ¾ç¤ºä¸åç跨度 idï¼åºç¨ç¨åºå称åå ¶å¯¹åºç跨度 id 以å¹é çé¢è²çªåºæ¾ç¤ºï¼ãå¨ çæ åµä¸customer-serviceï¼ç¸åç span id ä» REST API 请æ±ä¼ éå° Kafka åå¸è 请æ±ã
customer-service让æä»¬å¨ docker ä¸æåæ们çPostgreSQL æ°æ®åºï¼ç¶åéå¤ä»customer-service-bff. internal server erroræ£å¦é¢æçé£æ ·ï¼æ们å¾å°äºãæ£æ¥ Jaegerï¼æ们çå°ä»¥ä¸è·è¸ªï¼å¼å¸¸å æ è·è¸ªæ±æ¨SocketTimeoutExceptionï¼å次å¦é¢æçé£æ ·ã
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