现代互联网服务一般是使用复杂的、大规模的分布式系统来实现的。这些应用程序每每是由大量的软件模块构建的,并且这些软件模块可能由不一样的团队开发,可能使用不一样的编程语言,而且能够跨多个物理设施跨越数千台机器。在这种环境中,帮助理解系统行为和性能问题推理的工具是很是宝贵的。git
微服务架构是一个分布式架构,实际开发中,咱们按照业务要求划分服务单元,一套系统每每会由多个业务单元构成。在这个场景中,一个请求可能须要经历多个业务单元的处理才能完成响应,若是出现了错误或异常,很难定位。github
为了解决这个问题,谷歌开源了分布式链路追踪组件Drapper,并发表论文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》介绍了Drapper的设计思想。在该论文的影响下,Twitter设计、研发并开源了分布式链路追踪系统Zipkin。golang
Zipkin是一个分布式跟踪系统,它能够帮助收集时间数据,以此解决在微服务架构下的延迟问题。它同时提供了分布式系统时间数据的收集和查询功能。Zipkin的架构以下图所示:docker
经过架构图可知,Zipkin由Collector、Storage、API、UI共4个组件构成,Reporter由应用系统提供并收集数据,其工做原理大概以下:数据库
Zipkin经过Trace结构表示对一次请求的跟踪,一次请求由若干服务处理,每一个服务生成一个Span,同一请求的Span之间存在关联关系,在UI组件中以树形式展现。Span的主要数据模型以下所示:编程
字段 | 类型 | 说明 |
---|---|---|
traceId | string | 随机生成,用于惟一标识一个追踪信息,全部的span都包含此信息。 |
name | string | span的名称,可以使用method命名,在UI组件中显示 |
parentId | string | 父级span的编号,若为空,则表示为根span |
id | string | span的编号 |
timestamp | integer | span建立的时间 |
duration | integer | span持续时间 |
annotations | Annotation | 关联一个事件,用时间戳解释延迟信息 |
tags | Tags | span的标签,用于搜索、显示和分析 |
Zipkin官方已经推出各类常见语言的支持,如C#、go、Java、JavaScript、Ruby、Scala、PHP,另外社区也贡献了Python、C/C++、Lua等语言的支持。bootstrap
本文将延续“go-kit微服务系列”,使用go-kit集成Zipkin实现算术运算服务的链路追踪,这里将包含两个部分:segmentfault
gateway
中增长链路追踪采集逻辑,同时在反向代理中增长追踪设置。go-kit在tracing
包中默认添加了zipkin
的支持,因此集成工做将会比较轻松。在开始以前,须要下载如下依赖:api
# zipkin官方库
go get github.com/openzipkin/zipkin-go
# 下面三个包都是依赖,按需下载
git clone https://github.com/googleapis/googleapis.git [your GOPATH]/src/google.golang.org/genproto
git clone https://github.com/grpc/grpc-go.git [your GOPATH]/src/google.golang.org/grpc
git clone https://github.com/golang/text.git [your GOPATH]/src/golang.org/text
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本次演练使用arithmetic_consul_demo
中的gateway
和register
两个服务,复制该目录并重命名为arithmetic_trace_demo
,删除discover
。浏览器
docker/docker-compose.yml
,在consul的基础上增长zipkin配置信息(使用官方推荐的openzipkin/zipkin
),最终内容以下所示:version: '2'
services:
consul:
image: progrium/consul:latest
ports:
- 8400:8400
- 8500:8500
- 8600:53/udp
hostname: consulserver
command: -server -bootstrap -ui-dir /ui
zipkin:
image: openzipkin/zipkin
ports:
- 9411:9411
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docker
目录,执行如下命令,启动consul和zipkin。sudo docker-compose up
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http://localhost:9411
检查是否启动成功。gateway
将做为链路追踪的第一站和最后一站,咱们须要截获到达gateway
的全部请求,记录追踪信息。gateway
做为外部请求的服务端,同时做为算术运算服务的客户端(反向代理内部实现)。
结合Zipkin的架构图,须要在应用程序中集成Reporter组件,咱们使用官方提供的go包。代码以下(默认设置了zipkin的url):
// 建立环境变量
var (
// consul环境变量省略
zipkinURL = flag.String("zipkin.url", "http://192.168.192.146:9411/api/v2/spans", "Zipkin server url")
)
flag.Parse()
var zipkinTracer *zipkin.Tracer
{
var (
err error
hostPort = "localhost:9090"
serviceName = "gateway-service"
useNoopTracer = (*zipkinURL == "")
reporter = zipkinhttp.NewReporter(*zipkinURL)
)
defer reporter.Close()
zEP, _ := zipkin.NewEndpoint(serviceName, hostPort)
zipkinTracer, err = zipkin.NewTracer(
reporter, zipkin.WithLocalEndpoint(zEP), zipkin.WithNoopTracer(useNoopTracer),
)
if err != nil {
logger.Log("err", err)
os.Exit(1)
}
if !useNoopTracer {
logger.Log("tracer", "Zipkin", "type", "Native", "URL", *zipkinURL)
}
}
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咱们使用的传输方式为http,可使用zipkin-go
提供的middleware/http
包,它采用装饰者模式把咱们的http.Handler
进行封装,而后启动监听便可,代码以下所示:
//建立反向代理
proxy := NewReverseProxy(consulClient, zipkinTracer, logger)
tags := map[string]string{
"component": "gateway_server",
}
handler := zipkinhttpsvr.NewServerMiddleware(
zipkinTracer,
zipkinhttpsvr.SpanName("gateway"),
zipkinhttpsvr.TagResponseSize(true),
zipkinhttpsvr.ServerTags(tags),
)(proxy)
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gateway
接收请求后,会建立一个span
,其中的traceId
将做为本次请求的惟一编号,gateway
必须把这个traceId
“告诉”算术运算服务,算术运算服务才能为该请求持续记录追踪信息。
在ReverseProxy
中可以完成这一任务的就是Transport
,咱们可使用zipkin-go
的middleware/http
包提供的NewTransport
替换系统默认的http.DefaultTransport
。代码以下所示:
// NewReverseProxy 建立反向代理处理方法
func NewReverseProxy(client *api.Client, zikkinTracer *zipkin.Tracer, logger log.Logger) *httputil.ReverseProxy {
//建立Director
director := func(req *http.Request) {
//省略
}
// 为反向代理增长追踪逻辑,使用以下RoundTrip代替默认Transport
roundTrip, _ := zipkinhttpsvr.NewTransport(zikkinTracer, zipkinhttpsvr.TransportTrace(true))
return &httputil.ReverseProxy{
Director: director,
Transport: roundTrip,
}
}
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这一步很关键!若不设置,会致使整个链路追踪不完整。为了解决这个问题,花费了很多时间,最后仍是经过zipkin-go
的README解开了疑惑。
完成以上过程,就能够编译运行了。
这一步与gateway
的处理方式同样,再也不描述。
go-kit提供了对zipkin-go
的封装,可直接调用中间件TraceEndpoint
对算术运算服务的两个Endpoint
进行设置。代码以下:
endpoint := MakeArithmeticEndpoint(svc)
endpoint = NewTokenBucketLimitterWithBuildIn(ratebucket)(endpoint)
//添加追踪,设置span的名称为calculate-endpoint
endpoint = kitzipkin.TraceEndpoint(zipkinTracer, "calculate-endpoint")(endpoint)
//建立健康检查的Endpoint
healthEndpoint := MakeHealthCheckEndpoint(svc)
healthEndpoint = NewTokenBucketLimitterWithBuildIn(ratebucket)(healthEndpoint)
//添加追踪,设置span的名称为health-endpoint
healthEndpoint = kitzipkin.TraceEndpoint(zipkinTracer, "health-endpoint")(healthEndpoint)
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transports.go
的MakeHttpHandler
方法。增长参数zipkinTracer
,而后在ServerOption中设置追踪参数。代码以下:// MakeHttpHandler make http handler use mux
func MakeHttpHandler(ctx context.Context, endpoints ArithmeticEndpoints, zipkinTracer *gozipkin.Tracer, logger log.Logger) http.Handler {
r := mux.NewRouter()
zipkinServer := zipkin.HTTPServerTrace(zipkinTracer, zipkin.Name("http-transport"))
options := []kithttp.ServerOption{
kithttp.ServerErrorLogger(logger),
kithttp.ServerErrorEncoder(kithttp.DefaultErrorEncoder),
zipkinServer,
}
//省略代码
return r
}
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main.go
中调用MakeHttpHandler
。//建立http.Handler
r := MakeHttpHandler(ctx, endpts, zipkinTracer, logger)
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至此,全部的代码修改工做已经完成,下一步就是启动测试了。
确保Consul
、Zipkin
、gateway
、register
四个服务已经正常运行,而后使用Postman进行请求测试(与以前相似,为了方便查看数据,可多点几回)。
在浏览器中打开http://localhost:9411
,点击“Find Traces”按钮,便可看到以下界面。详细显示了每一个请求执行的时间、span的数量、途径的服务名称等信息。
打开第一个请求,进入该请求的链路追踪界面,以下图所示。
经过该界面,咱们能够知道请求链路中比较耗时的环节为gateway-service
。缘由是:每次请求过来,程序都要到Consul中查询服务实例,动态建立服务地址。
另外,点击树形结构的每一个span,能够查看span的描述信息,这里再也不展开描述。
本文使用go-kit的tracing
组件和zipkin-go
包,为网关服务和算术运算服务增长了链路追踪功能,以实例方式演示了在go-kit中集成Zipkin
的方式。示例比较简单,但愿对你有用!
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