技術共有

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1 リンク トレースの概要

 大規模システムのマイクロサービス構築では、システムが多数のモジュールに分割されます。これらのモジュールはさまざまな機能を担当し、最終的に豊富な機能を提供できるシステムに結合されます。このアーキテクチャでは、リクエストに複数のサービスが関与することがよくあります。インターネット アプリケーションは、さまざまなソフトウェア モジュールのセットに基づいて構築されており、これらのソフトウェア モジュールはさまざまなチームによって開発され、さまざまなプログラミング言語を使用して実装され、複数の異なるデータ センターにわたる数千のサーバーに分散される可能性があります。このアーキテクチャ形式にはいくつかの問題があります。

• 問題を素早く見つけるにはどうすればよいでしょうか?
• 障害の影響範囲をどのように判断するか?
• サービスの依存関係と依存関係の合理性をどのように整理するか?
• リンクのパフォーマンスの問題とリアルタイムの容量計画を分析するにはどうすればよいですか?

• 猫 Dianping によるオープンソースであり、以下に基づいていますジャワ開発されたリアルタイム アプリケーション監視プラットフォームには、リアルタイム アプリケーション監視とビジネス監視が含まれます。 統合された解決策は、インターセプターやフィルターなどのコード埋め込みによる監視を実装することです。 コード、統合に非常に侵入的より高いコスト。リスクはさらに大きくなります。
• ジプキン によるツイッター同社のオープンソース分散追跡システムは、サービスのタイミング データを収集し、マイクロ サービスの問題を解決するために使用されています。サービス アーキテクチャにおける遅延の問題には、データ収集、ストレージ、検索、プレゼンテーションが含まれます。この商品は以下を組み合わせています春の雲探偵使用方法と統合は比較的簡単ですが、機能は比較的単純です。
• ピンポイント ピンポイントこれは、バイトコード インジェクションに基づいた韓国のオープンソース コール チェーン分析およびアプリケーション監視分析ツールです。特徴さまざまなプラグインをサポートしています。インターフェース強力な機能、アクセス側でのコード侵入はありません。
• スカイウォーキング
  スカイウォーキングこれは、バイトコード インジェクションに基づくローカル オープン ソース コール チェーン分析およびアプリケーション監視分析ツールです。多くのサポートを行っているのが特徴です。プラグインの一種、インターフェース機能は強力で、アクセス側にコードの侵入はありません。すでに参加していますアパッチインキュベータ。
• 探偵
  スプリングクラウド 分散システムにおけるリンク追跡ソリューションを提供します。 

2 探偵はじめる

2.1 探偵導入

• 痕跡
  グループによってトレースID同一スパン連結してツリー構造を形成します。リクエスト追跡を実装するには、リクエストが分散システムに到着したときにエントリエンドポイントの場合、サービス追跡フレームワークはリクエストの一意の識別子（つまり、トレースID)、分散システム内ではシステム内で循環するとき、フレームワークはリクエスト全体が返されるまで常にこの一意の値を渡し続けます。そうするとこれだけ使えます1 つの識別子ですべてのリクエストが結合され、完全なリクエスト リンクが形成されます。
• スパン 作業単位の基本セットを表します。リクエストが各サービスコンポーネントに到達したときの各処理単位の遅延をカウントするため時刻も一意の識別子 (スパンID ) の開始、特定のプロセス、および終了をマークします。合格スパンIDの始まりと終わり終了タイムスタンプ、カウントできますスパン呼び出し時間に加えて、イベント名も取得できます。資料請求などメタデータ。
• 注釈
  一定期間にわたるイベントを記録するために使用します。 内部使用に関する重要な注意事項:
  cs（クライアント送信) クライアントがリクエストを発行し、リクエストの有効期間を開始します。
  sr（サーバー受信) サーバーはリクエストを受信して​​処理を開始します。 sr－cs = ネットワーク遅延 (サービスコールの時間)
  ss（サーバー送信) サーバーは処理を完了し、クライアントに送信する準備ができています。ss - sr = サーバーでのリクエストの処理時間
  cr の（クライアントが受信) クライアントはサーバーから応答を受信し、リクエストは終了します。 cr - sr =要求された合計時間

2.2 探偵はじめる

[api-gateway、3977125f73391553、3977125f73391553、偽]

[サービスオーダー,3977125f73391553,57547b5bf71f8242,false]

[サービス製品、3977125f73391553、449f5b3f3ef8d5c5、偽]

        <!--链路追踪 Sleuth-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
        </dependency>

3 ジプキン統合

3.1 ジップキン導入

3.2 ジップキンサーバーのインストール

https://search.maven.org/remote_content?g=io.zipkin.java&a=zipkin-server&v=LATEST&c=exec

 上記の URL にアクセスして、瓶バッグ、これですジップキンサーバ側瓶バッグ

java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar

3.3 ジプキンクライアントの統合

        <!--zipkin-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
        </dependency>

  # sleuth 和 zipkin 相关配置
spring:
  zipkin:
    base-url: http://127.0.0.1:9411/ #zipkin server的请求地址
    discoveryClientEnabled: false #让nacos把它当成一个URL，而不要当做服务名
  sleuth:
    sampler:
      probability: 1.0 #采样的百分比

http://localhost:7000/order-serv/order/prod/1

4 ジップキンデータの永続性

4.1 使用マイスクデータの永続化を実装する

CREATE TABLE
IF
	NOT EXISTS zipkin_spans (
		`trace_id_high` BIGINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'If non zero, this
		means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit',
		`trace_id` BIGINT NOT NULL,
		`id` BIGINT NOT NULL,
		`name` VARCHAR ( 255 ) NOT NULL,
		`parent_id` BIGINT,
		`debug` BIT ( 1 ),
		`start_ts` BIGINT COMMENT 'Span.timestamp(): epoch micros used for endTs
		query and to implement TTL',
		`duration` BIGINT COMMENT 'Span.duration(): micros used for minDuration
		and maxDuration query' 
	) ENGINE = INNODB ROW_FORMAT = COMPRESSED CHARACTER 
	SET = utf8 COLLATE utf8_general_ci;
ALTER TABLE zipkin_spans ADD UNIQUE KEY ( `trace_id_high`, `trace_id`, `id` ) COMMENT 'ignore insert on duplicate';
ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX ( `trace_id_high`, `trace_id`, `id` ) COMMENT 'for joining with zipkin_annotations';
ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX ( `trace_id_high`, `trace_id` ) COMMENT 'for
getTracesByIds';
ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX ( `name` ) COMMENT 'for getTraces and
getSpanNames';
ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX ( `start_ts` ) COMMENT 'for getTraces
ordering and range';
CREATE TABLE
IF
	NOT EXISTS zipkin_annotations (
		`trace_id_high` BIGINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'If non zero, this
		means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit',
		`trace_id` BIGINT NOT NULL COMMENT 'coincides with
		zipkin_spans.trace_id',
		`span_id` BIGINT NOT NULL COMMENT 'coincides with zipkin_spans.id',
		`a_key` VARCHAR ( 255 ) NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.key or
		Annotation.value if type == -1',
		`a_value` BLOB COMMENT 'BinaryAnnotation.value(), which must be smaller
		than 64KB',
		`a_type` INT NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.type() or -1 if
		Annotation',
		`a_timestamp` BIGINT COMMENT 'Used to implement TTL;
	Annotation.timestamp or zipkin_spans.timestamp',
	`endpoint_ipv4` INT COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is
	null',
	`endpoint_ipv6` BINARY ( 16 ) COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint
	is null, or no IPv6 address',
	`endpoint_port` SMALLINT COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint
	is null',
	`endpoint_service_name` VARCHAR ( 255 ) COMMENT 'Null when
	Binary/Annotation.endpoint is null' 
) ENGINE = INNODB ROW_FORMAT = COMPRESSED CHARACTER 
SET = utf8 COLLATE utf8_general_ci;
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD UNIQUE KEY ( `trace_id_high`, `trace_id`, `span_id`, `a_key`, `a_timestamp` ) COMMENT 'Ignore insert on duplicate';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX ( `trace_id_high`, `trace_id`, `span_id` ) COMMENT 'for joining with zipkin_spans';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX ( `trace_id_high`, `trace_id` ) COMMENT 'for getTraces/ByIds';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX ( `endpoint_service_name` ) COMMENT 'for getTraces and getServiceNames';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX ( `a_type` ) COMMENT 'for getTraces';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX ( `a_key` ) COMMENT 'for getTraces';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX ( `trace_id`, `span_id`, `a_key` ) COMMENT 'for dependencies job';
CREATE TABLE
IF
	NOT EXISTS zipkin_dependencies ( `day` DATE NOT NULL, `parent` VARCHAR ( 255 ) NOT NULL, `child` VARCHAR ( 255 ) NOT NULL, `call_count` BIGINT ) ENGINE = INNODB ROW_FORMAT = COMPRESSED CHARACTER 
	SET = utf8 COLLATE utf8_general_ci;
ALTER TABLE zipkin_dependencies ADD UNIQUE KEY ( `day`, `parent`, `child` );

java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar --STORAGE_TYPE=mysql --
MYSQL_HOST=127.0.0.1 --MYSQL_TCP_PORT=3306 --MYSQL_DB=zipkin --MYSQL_USER=root -
-MYSQL_PASS=root

訪問: ローカルホスト:9200

視覚化が必要な場合は、Kibana をインストールできます

java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar --STORAGE_TYPE=elasticsearch --ESHOST=localhost:9200

elasticsearch の視覚的な使用方法については、以下を参照してください。Windows での Elasticsearch のインストールと使用、および kibana_windows のインストールkibanna-CSDN ブログ