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32、Spring Cloud 服务跟踪总结

时间:2020-05-02 09:16:26      阅读:66      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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上两篇讲解了zipkin,这篇总结一下。其实Spring Cloud实施分布式跟踪解决方案所用的技术不仅仅是zipkin。在spring官网:
http://spring.io/projects/spring-cloud-sleuth
有这么一段话:
技术图片
翻译过来:
Spring Cloud Sleuth是Spring Cloud实施分布式跟踪解决方案,大量借用Dapper,Zipkin和HTrace。 对于大多数用户来说,侦探应该是隐形的,并且所有与外部系统的交互都应该自动进行检测。 您可以简单地在日志中捕获数据,也可以将数据发送到远程收集器服务。
Spring Cloud Sleuth借用了Dapper的术语:
?跨度(Span):基本的工作单位。例如,发送一个RPC是一个新的跨度,就像向RPC发送响应一样。跨度由跨度的唯一64位ID和跨度所包含的另一个?64位ID标识。Spans还具有其他数据,例如描述,时间戳事件,键值注释(标记),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。开始追踪的初始跨度被称为?root span。该跨度的span id的值等于trace id。

?痕迹(Trace):一组形成树状结构的跨度。例如,如果您正在运行分布式大数据存储,则跟踪可能由放入请求组成。

??标注(Annotation):用于及时记录事件的存在。用于定义请求开始和结束的一些核心注释是:
cs?- 客户端发送 - 客户端发出请求。这个注释描述了跨度的开始。
sr?- 服务器已收到 - 服务器端收到请求并开始处理。如果从这个时间戳中减去cs时间戳,将会收到网络延迟。
ss?- 服务器发送 - 在请求处理完成时(当响应被发送回客户端时)注释。如果从这个时间戳中减去sr时间戳,将会收到服务器端处理请求所需的时间。
cr?- 客户端收到 - 表示跨度结束。客户端已经成功接收到服务器端的响应。如果从这个时间戳中减去cs时间戳,那么将会收到客户端接收服务器响应所需的全部时间。

Span和Trace在系统中与Zipkin?Annotation一起显示的可视化示例:
https://github.com/spring-cloud/spring-cloud-sleuth
技术图片

1、依赖说明
从中央仓库https://mvnrepository.com可以查询到以下与zipkin和sleuth相关的jar引用:spring-cloud-starter-zipkin、spring-cloud-starter-sleuth、spring-cloud-sleuth-zipkin,他们只有有什么关系呢?
技术图片
从pom.xml的引用关系可以看到spring-cloud-starter-zipkin包含了spring-cloud-starter-sleuth和spring-cloud-sleuth-zipkin,就是所引入spring-cloud-starter-zipkin就等于引用了spring-cloud-starter-sleuth和spring-cloud-sleuth-zipkin

2、配置说明
Zipkin和Sleuth配置类分别是:
Zipkin: org.springframework.cloud.sleuth.zipkin2.ZipkinProperties
Sleuth: org.springframework.cloud.sleuth.autoconfig.SleuthProperties
从这两个类就可以知道Zipkin和Sleuth分别有哪些配置项

3、分布式服务跟踪系统原理
分布式服务跟踪系统,主要有三部分:数据收集、数据存储和数据展示。根据系统大小不同,每一部分的结构又有一定变化。譬如对于大规模分布式系统,数据存储可分为实时数据和全量数据两部分,实时数据用于故障排查(trouble shooting),全量数据用于系统优化;数据收集除了支持平台无关和开发语言无关系统的数据收集,还包括异步数据收集(需要跟踪队列中的消息,保证调用的连贯性),以及确保更小的侵入性;数据展示又涉及到数据挖掘和分析。虽然每一部分都可能变得很复杂,但基本原理都类似。
阿里云的一些服务可以类比,比如你需要收集一台云主机的IO情况,CPU使用率、磁盘使用情况等;就需要在我们的云主机安装一个代理agent(类比Zipkin Client),这个代理agent的作用就是收集当前主机的数据,然后上送到管理控制台(类比Zipkin Server)

32、Spring Cloud 服务跟踪总结

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原文地址:https://blog.51cto.com/13538361/2492023

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