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圖文詳解 微服務 Zipkin 鏈路追蹤原理

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圖文詳解 微服務 Zipkin 鏈路追蹤原理

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一個看起來很簡單的應用，可能需要數十或數百個服務來支撐，一個請求就要多次服務調用 。
當請求變慢、或者不能使用時，我們是不知道是哪個后臺服務引起的 。
這時，我們使用 Zipkin 就能解決這個問題 。
由于業務訪問量的增大，業務復雜度增加，以及微服務架構和容器技術的興起，要對系統進行各種拆分 。
微服務系統拆分后，我們可以使用 Zipkin 鏈路，來快速定位追蹤有故障的服務點 。
今天重點講解 Zipkin 鏈路追蹤的原理與使用 @mikechen
目錄
  • Zipkin
  • 為什么用 Zipkin？
  • Zipkin 的原理
    • 1.ZipKin 架構
    • 2.Zipkin 核心組件
    • 3.Zipkin 核心結構
    • 4.Zipkin 的工作流程
  • Zipkin 的部署與運行
  • 總結
Zipkin 基本概述Zipkin 是一款開源的分布式實時數據追蹤系統（Distributed Tracking System），能夠收集服務間調用的時序數據，提供調用鏈路的追蹤 。
Zipkin 其主要功能是聚集來自各個異構系統的實時監控數據，在微服務架構下，十分方便地用于服務響應延遲等問題的定位 。
Zipkin 每一個調用鏈路通過一個 trace id 來串聯起來，只要你有一個 trace id，就能夠直接定位到這次調用鏈路，并且可以根據服務名、標簽、響應時間等進行查詢 ， 過濾那些耗時比較長的鏈路節點 。
【圖文詳解 微服務 Zipkin 鏈路追蹤原理】
圖文詳解 微服務 Zipkin 鏈路追蹤原理

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為什么用 Zipkin ？大型互聯網公司為什么需要分布式跟蹤系統？
隨著業務訪問量越來越大 。例如：比較典型的是淘寶，淘寶從早期的單體開始往分布式微服務演變，系統也隨之進行各種拆分 ， 看似簡單的一個應用，后臺可能有幾十個甚至幾百個服務在支撐 。
一個客戶端的請求，例如：一次下訂單請求，可能需要多次的服務調用（商品、用戶、店鋪等系統調用過程），最后才能完成 。
當請求變慢、或者不能正常使用時，我們不知道是哪個后臺服務引起的，這時，我們就要想辦法快速定位服務故障點 。
Zipkin 分布式跟蹤系統就能非常好地解決該問題，主要解決以下3點問題：
1.  動態展示服務的鏈路；
2.  分析服務鏈路的瓶頸并對其進行調優；
3.  快速進行服務鏈路的故障發現 。
這就是 Zipkin 服務跟蹤系統存在的目的和意義 。
當然了，除了 Zipkin 分布式跟蹤系統以外，我們還可以使用其他比較成熟的實現 ， 例如：
  • Naver 的 Pinpoint
  • Apache 的 HTrace
  • 阿里的鷹眼 Tracing
  • 京東的 Hydra
  • 新浪的 Watchman
  • 美團點評的 CAT
  • skywalking
  • ......
知道了 Zipkin 的使用原因、使用場景和作用，接下來，我們來了解 Zipkin 的原理 。
Zipkin 的原理1. ZipKin 架構ZipKin 可以分為兩部分：
  • ZipKin Server ：用來作為數據的采集存儲、數據分析與展示；
  • ZipKin Client ：基于不同的語言及框架封裝的一些列客戶端工具 ， 這些工具完成了追蹤數據的生成與上報功能 。
整體架構如下：
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2. Zipkin 核心組件Zipkin (服務端)包含四個組件，分別是 collector、storage、search、web UI 。
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1)  collector  信息收集器
collector 接受或者收集各個應用傳輸的數據 。
2)  storage  存儲組件
zipkin 默認直接將數據存在內存中，此外支持使用 Cassandra、ElasticSearch 和 Mysql。
3)  search  查詢進程
它提供了簡單的 JSON API 來供外部調用查詢 。
4)  web UI  服務端展示平臺
主要是提供簡單的 web 界面，用圖表將鏈路信息清晰地展示給開發人員 。
3. Zipkin 核心結構當用戶發起一次調用時，Zipkin 的客戶端會在入口處為整條調用鏈路生成一個全局唯一的 trace id，并為這條鏈路中的每一次分布式調用生成一個 span id 。
一個 trace 由一組 span 組成，可以看成是由 trace 為根節點 ， span 為若干個子節點的一棵樹，如下圖所示：
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4. Zipkin 的工作流程一個應用的代碼發起 HTTP get 請求 ， 經過 Trace 框架攔截，大致流程如下圖所示:

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