設想這麼一種情況，如果你的微服務數量逐漸增大，服務間的依賴關係越來越複雜，怎麼分析它們之間的呼叫關係及相互的影響？

服務追蹤分析

一個由微服務構成的應用系統通過服務來劃分問題域，通過REST請求服務API來連線服務來完成完整業務。對於入口的一個呼叫可能需要有多個後臺服務協同完成，鏈路上任何一個呼叫超時或出錯都可能造成前端請求的失敗。服務的呼叫鏈也會越來越長，並形成一個樹形的呼叫鏈。

隨著服務的增多，對呼叫鏈的分析也會越來越負責。設想你在負責下面這個系統，其中每個小點都是一個微服務，他們之間的呼叫關係形成了複雜的網路。

針對服務化應用全鏈路追蹤的問題，Google發表了

對應Dapper的開源實現是Zipkin，支援多種語言包括JavaScript，Python，Java, Scala, Ruby, C#, Go等。其中Java由多種不同的庫來支援。

zipkin為分散式鏈路呼叫監控系統，聚合各業務系統呼叫延遲資料，達到鏈路呼叫監控跟蹤。

architecture

如圖，在複雜的呼叫鏈路中假設存在一條呼叫鏈路響應緩慢，如何定位其中延遲高的服務呢？

• 日誌： 通過分析呼叫鏈路上的每個服務日誌得到結果
• zipkin：使用zipkin的web UI可以一眼看出延遲高的服務

如圖所示，各業務系統在彼此呼叫時，將特定的跟蹤訊息傳遞至zipkin,zipkin在收集到跟蹤資訊後將其聚合處理、儲存、展示等，使用者可通過web UI方便 
獲得網路延遲、呼叫鏈路、系統依賴等等。

zipkin主要涉及四個元件 collector storage search web UI

• Collector接收各service傳輸的資料
• Cassandra作為Storage的一種，也可以是mysql等，預設儲存在記憶體中，配置cassandra
  可以參考這裡
• Query負責查詢Storage中儲存的資料,提供簡單的JSON API獲取資料，主要提供給web UI使用
• Web 提供簡單的web介面

install

執行如下命令下載jar包

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

• 1

其為一個spring boot 工程，直接執行jar

nohup java -jar zipkin.jar & 

• 1

terminology

使用zipkin涉及幾個概念

• Span:基本工作單元，一次鏈路呼叫(可以是RPC，DB等沒有特定的限制)建立一個span，通過一個64位ID標識它， 
  span通過還有其他的資料，例如描述資訊，時間戳，key-value對的(Annotation)tag資訊，parent-id等,其中parent-id 
  可以表示span呼叫鏈路來源，通俗的理解span就是一次請求資訊

• Trace:類似於樹結構的Span集合，表示一條呼叫鏈路，存在唯一標識

• Annotation: 註解,用來記錄請求特定事件相關資訊(例如時間)，通常包含四個註解資訊

  cs - Client Start,表示客戶端發起請求

  sr - Server Receive,表示服務端收到請求

  ss - Server Send,表示服務端完成處理，並將結果傳送給客戶端

  cr - Client Received,表示客戶端獲取到服務端返回資訊

• BinaryAnnotation:提供一些額外資訊，一般已key-value對出現

概念說完，來看下完整的呼叫鏈路 

上圖表示一請求鏈路，一條鏈路通過Trace Id唯一標識，Span標識發起的請求資訊，各span通過parent id 關聯起來，如圖 

整個鏈路的依賴關係如下: 

完成鏈路呼叫的記錄後，如何來計算呼叫的延遲呢，這就需要利用Annotation資訊

sr-cs 得到請求發出延遲

ss-sr 得到服務端處理延遲

cr-cs 得到真個鏈路完成延遲

brave

作為各呼叫鏈路，只需要負責將指定格式的資料傳送給zipkin即可，利用brave可快捷完成操作。

首先匯入jar包pom.xml

<parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>1.3.6.RELEASE</version>
    </parent>



    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/io.zipkin.brave/brave-core -->
    <dependencies>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>io.zipkin.brave</groupId>
            <artifactId>brave-core</artifactId>
            <version>3.9.0</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/io.zipkin.brave/brave-http -->
        <dependency>
            <groupId>io.zipkin.brave</groupId>
            <artifactId>brave-http</artifactId>
            <version>3.9.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>io.zipkin.brave</groupId>
            <artifactId>brave-spancollector-http</artifactId>
            <version>3.9.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>io.zipkin.brave</groupId>
            <artifactId>brave-web-servlet-filter</artifactId>
            <version>3.9.0</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>io.zipkin.brave</groupId>
            <artifactId>brave-okhttp</artifactId>
            <version>3.9.0</version>
        </dependency>

        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.slf4j/slf4j-api -->
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-api</artifactId>
            <version>1.7.13</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId>
            <artifactId>httpclient</artifactId>
            <version>4.5.1</version>
        </dependency>

    </dependencies>

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利用spring boot建立工程

Application.java

package com.lkl.zipkin;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

/**
 *
 * Created by liaokailin on 16/7/27.
 */
@SpringBootApplication
public class Application {


    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication app = new SpringApplication(Application.class);
        app.run(args);


    }
}

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建立controller對外提供服務

HomeController.java

RestController
@RequestMapping("/")
public class HomeController {

    @Autowired
    private OkHttpClient client;

    private  Random random = new Random();

    @RequestMapping("start")
    public String start() throws InterruptedException, IOException {
        int sleep= random.nextInt(100);
        TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(sleep);
        Request request = new Request.Builder().url("http://localhost:9090/foo").get().build();
        Response response = client.newCall(request).execute();
        return " [service1 sleep " + sleep+" ms]" + response.body().toString();
    }

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HomeController中利用OkHttpClient呼叫發起http請求。在每次發起請求時則需要通過brave記錄Span資訊，並非同步傳遞給zipkin 
作為被呼叫方(服務端)也同樣需要完成以上操作.

ZipkinConfig.java

package com.lkl.zipkin.config;

import com.github.kristofa.brave.Brave;
import com.github.kristofa.brave.EmptySpanCollectorMetricsHandler;
import com.github.kristofa.brave.SpanCollector;
import com.github.kristofa.brave.http.DefaultSpanNameProvider;
import com.github.kristofa.brave.http.HttpSpanCollector;
import com.github.kristofa.brave.okhttp.BraveOkHttpRequestResponseInterceptor;
import com.github.kristofa.brave.servlet.BraveServletFilter;
import okhttp3.OkHttpClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

/**
 * Created by liaokailin on 16/7/27.
 */
@Configuration
public class ZipkinConfig {

    @Autowired
    private ZipkinProperties properties;


    @Bean
    public SpanCollector spanCollector() {
        HttpSpanCollector.Config config = HttpSpanCollector.Config.builder().connectTimeout(properties.getConnectTimeout()).readTimeout(properties.getReadTimeout())
                .compressionEnabled(properties.isCompressionEnabled()).flushInterval(properties.getFlushInterval()).build();
        return HttpSpanCollector.create(properties.getUrl(), config, new EmptySpanCollectorMetricsHandler());
    }


    @Bean
    public Brave brave(SpanCollector spanCollector){
        Brave.Builder builder = new Brave.Builder(properties.getServiceName());  //指定state
        builder.spanCollector(spanCollector);
        builder.traceSampler(Sampler.ALWAYS_SAMPLE);
        Brave brave = builder.build();
        return brave;
    }

    @Bean
    public BraveServletFilter braveServletFilter(Brave brave){
        BraveServletFilter filter = new BraveServletFilter(brave.serverRequestInterceptor(),brave.serverResponseInterceptor(),new DefaultSpanNameProvider());
        return filter;
    }

    @Bean
    public OkHttpClient okHttpClient(Brave brave){
        OkHttpClient client = new OkHttpClient.Builder()
                .addInterceptor(new BraveOkHttpRequestResponseInterceptor(brave.clientRequestInterceptor(), brave.clientResponseInterceptor(), new DefaultSpanNameProvider()))
                .build();
        return client;
    }
}

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• SpanCollector 配置收集器

• Brave 各工具類的封裝,其中builder.traceSampler(Sampler.ALWAYS_SAMPLE)設定取樣比率，0-1之間的百分比

• BraveServletFilter 作為攔截器，需要serverRequestInterceptor,serverResponseInterceptor 分別完成sr和ss操作

• OkHttpClient 新增攔截器，需要clientRequestInterceptor,clientResponseInterceptor 分別完成cs和cr操作,該功能由 
  brave中的brave-okhttp模組提供，同樣的道理如果需要記錄資料庫的延遲只要在資料庫操作前後完成cs和cr即可，當然brave提供其封裝。

以上還缺少一個配置資訊ZipkinProperties.java

package com.lkl.zipkin.config;

import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

/**
 * Created by liaokailin on 16/7/28.
 */
@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = "com.zipkin")
public class ZipkinProperties {

    private String serviceName;

    private String url;

    private int connectTimeout;

    private int readTimeout;

    private int flushInterval;

    private boolean compressionEnabled;

    public String getUrl() {
        return url;
    }

    public void setUrl(String url) {
        this.url = url;
    }

    public int getConnectTimeout() {
        return connectTimeout;
    }

    public void setConnectTimeout(int connectTimeout) {
        this.connectTimeout = connectTimeout;
    }

    public int getReadTimeout() {
        return readTimeout;
    }

    public void setReadTimeout(int readTimeout) {
        this.readTimeout = readTimeout;
    }

    public int getFlushInterval() {
         
 

            
  
           

              
              
            
            
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 技術背景
在微服務架構中，隨著業務發展，系統拆分導致系統呼叫鏈路愈發複雜，一個看似簡單的前端請求可能最終需要呼叫很多次後端服務才能完成，那麼當整個請求出現問題時，我們很難得知到底是哪個服務出了問題導致的，這時就需要解決一個問題，如何快速定位服務故障點，於是，分散式系統呼叫鏈追蹤技術就此誕生了。
ZipKin
 

  
 

    

    
    
【Springboot】例項講解Springboot整合OpenTracing分散式鏈路追蹤系統（Jaeger和Zipkin）
     
 # 1 分散式追蹤系統

隨著大量公司把單體應用重構為微服務，對於運維人員的責任就更加重大了。架構更復雜、應用更多，要從中快速診斷出問題、找到效能瓶頸，並不是一件容易的事。因此，也隨著誕生了一系列面向`DevOps`的診斷與分析系統，主要是以下三個系統：

- 集中式日誌系統（Logging）
- 集中式度量 

  
 

    

    
    
Spring Cloud 整合分散式鏈路追蹤系統Sleuth和ZipKin實戰，分析系統瓶頸
     
 導讀
　　微服務架構中，是否遇到過這種情況，服務間呼叫鏈過長，導致效能遲遲上不去，不知道哪裡出問題了，巴拉巴拉....，迴歸正題，今天我們使用SpringCloud元件，來分析一下微服務架構中系統呼叫的瓶頸問題~
SpringCloud鏈路追蹤元件Sleuth實戰
官網


　　主要功能：做日誌埋點
什麼是S 

  
 

    

    
    
開源APM系統skywalking整合springcloud分散式鏈路追蹤
     
  
 
 
 SkyWalking 
    被用於追蹤、監控和診斷分散式系統，特別是使用微服務架構，雲原生或容積技術。主要功能如下：分散式追蹤和上下文傳輸、應用、例項、服務效能指標分析、根源分析、應用拓撲分析、應用和服務依賴分析、慢服務檢測、效能優化 
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Spring Cloud 分散式鏈路跟蹤 Sleuth + Zipkin + Elasticsear
     
 隨著業務越來越複雜，系統也隨之進行各種拆分，特別是隨著微服務架構的興起，看似一個簡單的應用，後臺可能很多服務在支撐；一個請求可能需要多個服務的呼叫；當請求遲緩或不可用時，無法得知是哪個微服務引起的，這時就需要解決如何快速定位服務故障點，Zipkin 分散式跟蹤系統就能很好的解決這樣的問題。 
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 Spring Cloud（十三） Sleuth和Zipkin分散式鏈路跟蹤 
 隨著業務發展，系統拆分導致系統呼叫鏈路愈發複雜一個前端請求可能最終需要呼叫很多次後端服務才能完成，當整個請求變慢或不可用時，我們是無法得知該請求是由某個或某些後端服務引起的，這時就需要解決如何快讀定位服務故障 

  
 

    

    
    
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