在微服务盛行的时代，一个公司的应用数量动辄成百上千个。应用之间的依赖关系错综复杂，定位问题、排查问题是一件令人头疼的事情。 为了解决这个问题，Google的Dapper论文应运而生。Twitter基于该论文打造了自己的链路跟踪系统（也就是本文章的主角）：zipkin并将其开源
简介
Zipkin is a distributed tracing system. It helps gather timing data needed to troubleshoot latency problems in service architectures. Features include both the collection and lookup of this data. Zipkin是一个分布式追踪系统。它有助于收集解决服务架构中的延迟问题所需的计时数据。功能包括收集和查找此数据。
简单的介绍一下zipkin，详细的介绍请移步：zipkin官网
架构
![zipkin架构]()
- reporter：上报链路数据的模块，配置在具体的应用中
- transport：传输链路数据的模块，通常为http、Kafka
- collector：收集&消费链路数据的模块，默认通过http收集，可以配置为Kafka消费
- storage：存储链路数据的模块，具体实例可以为ES、Cassandra或者mysql
链路数据模型
[
{
"traceId":"5982fe77008310cc80f1da5e10147517",
"name":"get",
"id":"bd7a977555f6b982",
"timestamp":1458702548467000,
"duration":386000,
"localEndpoint":{
"serviceName":"zipkin-query",
"ipv4":"192.168.1.2",
"port":9411
},
"annotations":[
{
"timestamp":1458702548467000,
"value":"sr"
},
{
"timestamp":1458702548853000,
"value":"ss"
}
]
}
]
其它更多有关于zipkin的信息请移步：
为什么要选zipkin
业界还有其它开源的链路跟踪系统，为什么要选择zipkin？
首先列举自己的核心诉求：
- 性能影响小：能够容忍轻微的性能损失
- 多语言支持：Java、Node、Go等
- 插件可扩展：可以定制化开发链路跟踪插件
- 社区支持力度大：自己不需要过多的开发链路插件
- 接入成本小
业界开源的主流链路跟踪系统：
- skywalking
- pinpoint
- zipkin
- jaeger
主要对比skywalking和zipkin
|
skywalking |
zipkin |
| 内部实现方式 |
javaagent，字节码增强 |
aop插件 |
| 语言支持 |
多语言 |
多语言 |
| 性能 |
好 |
好 |
| 插件扩展 |
困难 |
容易 |
| 接入成本 |
低，开发无感知 |
低，开发需要配置 |
| 社区支持 |
好 |
好 |
可以看到
- skywalking相较于zipkin的优势在于接入成本低、性能稍好
- zipkin相较于skywalking的优势在于插件扩展容易
我们最终选择的是zipkin
zipkin和brave
首先说明一下zipkin和brave的关系：
- 从开头的架构图中可以看到：zipkin是服务端，用于查询分析、收集和持久化链路数据
- brave则是zipkin官方出品的Java语言的链路数据采集插件。同理还有js、go版本的采集插件
搭建zipkin服务器
在官方的demo中提供了docker镜像启动和jar包启动，但如果要做个性化开发的话必须通过自建项目然后引入zipkin server依赖进行启动。 前面两种启动方式官网都有详细的教程，这里就不介绍了。下面主要介绍一下自建项目引入zipkin server依赖启动的方式。
创建SpringBoot项目
创建好SpringBoot项目后，引入zipkin server相关jar包：
<!-- zipkin 核心依赖 -->
<dependency>
<groupid>io.zipkin.java</groupid>
<artifactid>zipkin-server</artifactid>
<version>${zipkin-server.version}</version>
</dependency>
<!-- ui界面 可选 -->
<dependency>
<groupid>io.zipkin.java</groupid>
<artifactid>zipkin-autoconfigure-ui</artifactid>
<version>${zipkin-server.version}</version>
</dependency>
<!-- es存储 可选 -->
<dependency>
<groupid>io.zipkin.java</groupid>
<artifactid>zipkin-autoconfigure-storage-elasticsearch</artifactid>
<version>${zipkin-server.version}</version>
</dependency>
<!-- kafka collector 可选 -->
<dependency>
<groupid>io.zipkin.java</groupid>
<artifactid>zipkin-autoconfigure-collector-kafka</artifactid>
<version>${zipkin-server.version}</version>
</dependency>
配置kafka和es地址：
zipkin.collector.kafka.bootstrap-servers=
zipkin.collector.kafka.topic=
zipkin.collector.kafka.groupId=
zipkin.storage.type=elasticsearch
zipkin.storage.elasticsearch.hosts=
添加@EnableZipkinServer注解
最后在SpringBoot启动类上配置@EnableZipkinServer注解
@EnableZipkinServer
@SpringBootApplication
public class ServerApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(ServerApplication.class, args);
}
}
至此，一个可运行的zipkin服务器就搭建完成了；定制化开发：报警、性能分析下篇博客再介绍。下面介绍一下brave的使用；
brave的使用
使用brave所需要的maven依赖附在文章末尾
官方提供的brave插件列表非常多，基本上涵盖了日常用到的链路：http、rpc、db等。这是官方支持的中间件插件：![支持的插件]()
把Http API请求接入链路跟踪
下面以将Http API接入链路跟踪为例，介绍需要配置的地方：官方demo
/**
* This adds tracing configuration to any web mvc controllers or rest template clients.
*/
@Configuration
// Importing a class is effectively the same as declaring bean methods
@Import(SpanCustomizingAsyncHandlerInterceptor.class)
public class TracingConfiguration extends WebMvcConfigurerAdapter {
/**
* Configuration for how to send spans to Zipkin
* 配置如何发送到zipkin服务器，这里使用http的方式发送
*/
@Bean Sender sender() {
return OkHttpSender.create("http://127.0.0.1:9411/api/v2/spans");
}
/**
* Configuration for how to buffer spans into messages for Zipkin
* 配置reporter，何时发送到zipkin。触发方式：定时、size大小等
* */
@Bean AsyncReporter<span> spanReporter() {
return AsyncReporter.create(sender());
}
/**
* Controls aspects of tracing such as the service name that shows up in the UI
* 发送到zipkin的服务名，同一个应用的多个实例服务名应该相同
*/
@Bean Tracing tracing(@Value("${spring.application.name}") String serviceName) {
return Tracing.newBuilder()
.localServiceName(serviceName)
.propagationFactory(ExtraFieldPropagation.newFactory(B3Propagation.FACTORY, "user-name"))
.currentTraceContext(ThreadLocalCurrentTraceContext.newBuilder()
// puts trace IDs into logs
// 可以通过MDC.get("traceId")的方式拿到链路ID
.addScopeDecorator(MDCScopeDecorator.create())
.build()
)
.spanReporter(spanReporter()).build();
}
/**
* Allows someone to add tags to a span if a trace is in progress
* 允许添加自定义tag到链路中
* */
@Bean SpanCustomizer spanCustomizer(Tracing tracing) {
return CurrentSpanCustomizer.create(tracing);
}
/** Decides how to name and tag spans. By default they are named the same as the http method */
@Bean HttpTracing httpTracing(Tracing tracing) {
return HttpTracing.create(tracing);
}
/**
* Creates server spans for http requests
* 为http请求自动创建链路或者span
* */
@Bean Filter tracingFilter(HttpTracing httpTracing) {
return TracingFilter.create(httpTracing);
}
/**
* 为RestTemplate发起的请求自动创建zipkin的链路信息
* */
@Bean RestTemplateCustomizer useTracedHttpClient(HttpTracing httpTracing) {
final CloseableHttpClient httpClient = TracingHttpClientBuilder.create(httpTracing).build();
return new RestTemplateCustomizer() {
@Override public void customize(RestTemplate restTemplate) {
restTemplate.setRequestFactory(new HttpComponentsClientHttpRequestFactory(httpClient));
}
};
}
@Autowired SpanCustomizingAsyncHandlerInterceptor webMvcTracingCustomizer;
/** Decorates server spans with application-defined web tags */
@Override public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
registry.addInterceptor(webMvcTracingCustomizer);
}
}
上面的代码的核心配置为：
- sender：发送到zipkin服务器的方式：http或者kafka
- reporter：reporter决定何时将本地的链路数据发送到zipkin server
- tracing：非常重要，所有的链路跟踪组件都依赖它。包括自己开发的链路跟踪组件
- httpTracing、filter：为http请求添加链路信息
把dubbo rpc请求接入链路跟踪
因为上一个步骤已经把brave核心的配置都已经陪好了，所以把dubbo链路加入到链路跟踪就非常简单了，两个步骤：
首先引入brave dubbo相关依赖：
<!-- dubbo插件 -->
<dependency>
<groupid>io.zipkin.brave</groupid>
<artifactid>brave-instrumentation-dubbo-rpc</artifactid>
</dependency>
然后再将brave dubbo filter添加到dubbo的filter链中：
- 方法1：在application.properties文件中添加两行配置：
dubbo.consumer.filter=tracing
dubbo.provider.filter=tracing
<dubbo:consumer filter="tracing" />
<dubbo:provider filter="tracing" />
对，就这么简单！
把mysql操作添加到链路跟踪
数据库操作这一环在整个请求链路中是非常重要的，很多问题都是因为数据库sql执行超时引起的。所以非常有必要把数据库操作给监控起来，具体的配置参考官方就行：
/**
* A MySQL exception interceptor that will annotate spans with SQL error codes.
*
* <p>To use it, both TracingQueryInterceptor and TracingExceptionInterceptor must be added by
* appending <code>?queryInterceptors=brave.mysql8.TracingQueryInterceptor&exceptionInterceptors=brave.mysql8.TracingExceptionInterceptor</code>.
*/
其它的链路
其它的链路接入的方法类似，参考官方文档即可，这里就不展开介绍了。
其它
zipkin系列的文章
- 为阿里云ons/RocketMQ添加链路跟踪
- zipkin server个性化开发：统计报表功能、报警服务
zipkin相关的网站
使用到的brave依赖
<!-- 核心依赖 -->
<dependency>
<groupid>io.zipkin.brave</groupid>
<artifactid>brave</artifactid>
</dependency>
<!-- reporter -->
<dependency>
<groupid>io.zipkin.reporter2</groupid>
<artifactid>zipkin-sender-okhttp3</artifactid>
</dependency>
<dependency>
<groupid>io.zipkin.reporter2</groupid>
<artifactid>zipkin-sender-kafka</artifactid>
</dependency>
<!-- 日志依赖 -->
<!-- Integrates so you can use log patterns like %X{traceId}/%X{spanId} -->
<dependency>
<groupid>io.zipkin.brave</groupid>
<artifactid>brave-context-slf4j</artifactid>
</dependency>
<!-- spring mvc项目支持 -->
<dependency>
<groupid>io.zipkin.brave</groupid>
<artifactid>brave-spring-beans</artifactid>
</dependency>
<!-- mvc插件 -->
<!-- Adds the MVC class and method names to server spans -->
<dependency>
<groupid>io.zipkin.brave</groupid>
<artifactid>brave-instrumentation-spring-webmvc</artifactid>
</dependency>
<!-- httpclient插件 -->
<!-- Instruments the underlying HttpClient requests that call the backend -->
<dependency>
<groupid>io.zipkin.brave</groupid>
<artifactid>brave-instrumentation-httpclient</artifactid>
</dependency>
<!-- dubbo插件 -->
<dependency>
<groupid>io.zipkin.brave</groupid>
<artifactid>brave-instrumentation-dubbo-rpc</artifactid>
</dependency>
<!-- mysql插件 -->
<dependency>
<groupid>io.zipkin.brave</groupid>
<artifactid>brave-instrumentation-mysql8</artifactid>
</dependency>
