分布式调用链跟踪系统：Zipkin

小咪咪 2022-05-22 01:11 279阅读 0赞

[官网][Link 1]、[GitHub][]

英语  
Tracer，跟踪器

概念  
范畴：分布式调用链跟踪系统，或分布式链路调用监控系统。  
Trace、Span

> Zipkin 以 Trace 结构表示对一次请求的追踪，又把每个 Trace 拆分为若干个有依赖关系的 Span。

Span 模型

> 在微服务架构中，一次用户请求可能会由后台若干个服务负责处理，那么每个处理请求的服务就可以理解为一个 Span（可以包括 API 服务，缓存服务，数据库服务以及报表服务等）。当然这个服务也可能继续请求其他的服务，因此 Span 是一个树形结构，以体现服务之间的调用关系。

参考  
[Zipkin快速开始][Zipkin]

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*  开源
 *  轻量级
 *  跟踪数据存储方便

## 前言 ##

### Zipkin是什么 ###

Zipkin **帮助收集时间数据**，解决在微服务架构下的延迟问题；它管理这些数据的收集和查找；Zipkin的设计是基于[谷歌的Google Dapper论文][Google Dapper]。  
每个应用程序向 Zipkin 报告定时数据，Zipkin UI呈现了一个依赖图表来展示多少跟踪请求经过了每个应用程序；如果想解决延迟问题，可以过滤或者排序所有的跟踪请求，并且可以查看每个跟踪请求占总跟踪时间的百分比。

### 为什么使用Zipkin ###

随着业务越来越复杂，系统也随之进行各种拆分，特别是随着微服务架构和容器技术的兴起，看似简单的一个应用，后台可能有几十个甚至几百个服务在支撑；一个前端的请求可能需要多次的服务调用最后才能完成；当请求变慢或者不可用时，我们无法得知是哪个后台服务引起的，这时就需要解决如何快速定位服务故障点，Zipkin分布式跟踪系统就能很好的解决这样的问题。

### Zipkin下载和启动 ###

快速启动：  
参考[官网 Quickstart][Quickstart]

下载 zipkin.jar，然后直接使用-jar命令运行，要求jdk8以上版本。  
基于Undertow WEB服务器，提供对外端口：9411，可以打开浏览器访问[http://ip:9411][http_ip_9411]。

### Zipkin架构 ###

跟踪器(Tracer)位于你的应用程序中，并记录发生的操作的时间和元数据,提供了相应的类库，对用户的使用来说是透明的，收集的跟踪数据称为**Span**;  
将数据发送到Zipkin的仪器化应用程序中的组件称为**Reporter**，Reporter通过几种传输方式之一将追踪数据发送到**Zipkin收集器(collector)**，  
然后将跟踪数据进行**存储(storage)**，由API查询存储以向UI提供数据。

1、Trace

> Zipkin 使用 Trace 结构表示对一次请求的跟踪，一次请求可能由后台的若干服务负责处理，每个服务的处理是一个Span，Span之间有依赖关系，Trace就是树结构的Span集合；

2、Span

> 每个服务的处理跟踪是一个Span，可以理解为一个基本的工作单元，包含了一些描述信息：id，parentId，name，timestamp，duration，annotations等，例如：

{
          "traceId": "bd7a977555f6b982",
          "name": "get-traces",
          "id": "ebf33e1a81dc6f71",
          "parentId": "bd7a977555f6b982",
          "timestamp": 1458702548478000,
          "duration": 354374,
          "annotations": [ { "endpoint": { "serviceName": "zipkin-query", "ipv4": "192.168.1.2", "port": 9411 }, "timestamp": 1458702548786000, "value": "cs" } ],
          "binaryAnnotations": [ { "key": "lc", "value": "JDBCSpanStore", "endpoint": { "serviceName": "zipkin-query", "ipv4": "192.168.1.2", "port": 9411 } } ] }

> traceId：标记一次请求的跟踪，相关的Spans都有相同的traceId；  
> id：span id；  
> name：span的名称，一般是接口方法的名称；  
> parentId：可选的id，当前Span的父Span id，通过parentId来保证Span之间的依赖关系，如果没有parentId，表示当前Span为根Span；  
> timestamp：Span创建时的时间戳，使用的单位是微秒（而不是毫秒），所有时间戳都有错误，包括主机之间的时钟偏差以及时间服务重新设置时钟的可能性，  
> 出于这个原因，Span应尽可能记录其duration；  
> duration：持续时间使用的单位是微秒（而不是毫秒）；  
> annotations：注释用于及时记录事件；有一组核心注释用于定义RPC请求的开始和结束；  
> 1）、cs:Client Send，客户端发起请求；  
> 2）、sr:Server Receive，服务器接受请求，开始处理；  
> 3）、ss:Server Send，服务器完成处理，给客户端应答；  
> 4）、cr:Client Receive，客户端接受应答从服务器；  
> binaryAnnotations：二进制注释，旨在提供有关RPC的额外信息。

3、Transport

> 收集的Spans必须从被追踪的服务运输到Zipkin collector，有三个主要的传输方式：HTTP, Kafka和Scribe；

4、Components

> 有4个组件组成Zipkin：collector，storage，search，web UI  
> collector：一旦跟踪数据到达Zipkin collector守护进程，它将被验证，存储和索引，以供Zipkin收集器查找；  
> storage：Zipkin最初数据存储在Cassandra上，因为Cassandra是可扩展的，具有灵活的模式，并在Twitter中大量使用；但是这个组件可插入，除了Cassandra之外，还支持ElasticSearch和MySQL；  
> search：一旦数据被存储和索引，我们需要一种方法来提取它。查询守护进程提供了一个简单的JSON API来查找和检索跟踪，主要给Web UI使用；  
> web UI：创建了一个GUI，为查看痕迹提供了一个很好的界面；Web UI提供了一种基于服务，时间和注释查看跟踪的方法。

[Link 1]: https://zipkin.io/
[GitHub]: https://github.com/openzipkin/zipkin
[Zipkin]: https://segmentfault.com/a/1190000012342007
[Google Dapper]: https://blog.csdn.net/yangzishiw/article/details/79402084
[Quickstart]: https://zipkin.io/pages/quickstart.html
[http_ip_9411]: http://ip:9411