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全链路设计与实践

背景 随着沪江业务的高速发展,公司服务之间的调用关系愈加复杂,如何理清并跟踪它们之间的调用关系就显的比较关键。线上每一个请求会经过多个业务系统,并产生对各种缓存或者 DB 的访问,但是这些分散的数据对于问题排查,或者流程优化提供的帮助有限。在这样复杂的业务场景下,业务流会经过很多个微服务的处理和传递,我们难免会遇到这些问题: 一次请求的流量从哪个服务而来? 最终落到了哪个服务中去? 为什么这个请求这么慢? 到底哪个环节出了问题? 这个操作需要依赖哪些东西? 是数据库还是消息队列? Redis挂了,哪些业务受影响? 设计目标 低消耗性:跟踪系统对业务系统的影响应该做到足够小。在一些高度优化过的服务,即使一点点损耗也容易察觉到,而且有可能迫使在线负责的部署团队不得不将跟踪系统关停 低侵入性:作为非业务组件,应当尽可能少侵入或者无侵入业务系统,对于使用方透明,减少开发人员的负担 时效性:从数据的收集产生,到数据计算处理,再到最终展现,都要求尽可能快 决策支持:这些数据是否能在决策支持层面发挥作用,特别是从 DevOps 的角度 数据可视化:做到不用看日志通过可视化进行筛选 实现功能 故障定位...

springcloud(十二):使用Spring Cloud Sleuth和Zipkin进行分布式链路跟踪

随着业务发展,系统拆分导致系统调用链路愈发复杂一个前端请求可能最终需要调用很多次后端服务才能完成,当整个请求变慢或不可用时,我们是无法得知该请求是由某个或某些后端服务引起的,这时就需要解决如何快读定位服务故障点,以对症下药。于是就有了分布式系统调用跟踪的诞生。 现今业界分布式服务跟踪的理论基础主要来自于 Google 的一篇论文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》,使用最为广泛的开源实现是 Twitter 的 Zipkin,为了实现平台无关、厂商无关的分布式服务跟踪,CNCF 发布了布式服务跟踪标准 Open Tracing。国内,淘宝的“鹰眼”、京东的“Hydra”、大众点评的“CAT”、新浪的“Watchman”、唯品会的“Microscope”、窝窝网的“Tracing”都是这样的系统。 Spring Cloud Sleuth 一般的,一个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...

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