基于 Tracing 数据的拓扑关系生成原理

2019-11-19 732

背景

随着互联网架构的流行，越来越多的系统开始走向分布式化、微服务化。如何快速发现和定位分布式系统下的各类性能瓶颈成为了摆在开发者面前的难题。借助分布式追踪系统的调用链路还原能力，开发者可以完整地了解一次请求的执行过程和详细信息。但要真正分析出系统的性能瓶颈往往还需要链路拓扑、应用依赖分析等工具的支持。这些工具使用起来虽然简单，但其背后的原理是什么？本文将带您一起探索。

Jaeger 作为从 CNCF 毕业的第七个项目，已经成为了云原生架构下分布式追踪系统的第一选择。本文将以 Jaeger 为例，介绍基于 Tracing 数据的拓扑关系生成原理，文中使用的版本为1.14。

Jaeger 架构

笔者曾在 2018 年初基于 Jaeger 1.2.0 做过一些开发，参见《开放分布式追踪（OpenTracing）入门与 Jaeger 实现》。经

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阿里云开源 image-syncer 工具，容器镜像迁移同步的终极利器

为什么要做这个工具？由于阿里云上的容器服务 ACK 在使用成本、运维成本、方便性、长期稳定性上大大超过公司自建自维护 Kubernets 集群，有不少公司纷纷想把之前自己维护 Kubernetes 负载迁移到阿里云 ACK 服务上。在迁移过程中，往往会碰到一个不大不小的坑：那就是怎么把已有的容器镜像平滑的迁移到阿里云镜像服务 ACR 上。这个问题看起来非常简单，如果只有三五个镜像，只要做一次 docker pull/docker push 就能完成，但实际生产中涉及到成千上百个镜像，几 T 的镜像仓库数据时，迁移过程就变的耗时非常漫长，甚至丢失数据。阿里云云原生应用平台的工程师——也就是我们，发现这是一个通用的需求，用户会在各种容器镜像仓库之间做迁移，或者进一步，期望有同步复制的能力，所以我们研发了 image-syncer 这个

2019-11-20

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create语句 CREATE (a:Person {name: '张三', sex: '男'}) 如利用create批量写入，这里我使用的是scala+spark，代码如下： object Neo4jConnect { def main(args: Array[String]):Unit = { //数据库连接 val spark=SparkSession.builder().appName("play") .master("local[*]") .config("spark.neo4j.bolt.url", "bolt://localhost:7687") .config("spark.neo4j.bolt.user", "neo4j") .config("spark.neo4j.bolt.password", "neo4j") .getOrCreate() val neo=Neo4j(spark.sparkContext) val sql="CREATE (a:Person {name: '张三', sex: '男'}) RETURN a" //测试语句 val rawGraph...

2019-11-20

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Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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