zipkin是Twitter的一个开源项目,它基于Google Dapper实现。咱们可使用它来收集各个服务器上请求链路的跟踪数据,并经过它提供的REST API接口来辅助咱们查询跟踪数据以实现对分布式系统的监控程序,从而及时地发现系统中出现的延迟升高问题并找出系统性能瓶颈的根源。除了面向开发的API接口以外,它也提供了方便的UI组件来帮助咱们直观的搜索跟踪信息和分析请求链路明细,好比:能够查询某段时间内各用户请求的处理时间等。java
zipkin的架构图以下:git
目前最新版的zipkin-server,是直接到官网获取最新可执行的jar,而后直接运行该jar文件,例如:github
curl -sSL https://zipkin.io/quickstart.sh | bash -s
java -jar zipkin.jar
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也能够用docker启动,在此经过docker来启动zipkin-server服务。spring
因为在此存储组件使用Elasticsearch,因此先经过docker将Elasticsearch启动,执行以下命令:sql
docker run -d -p 9200:9200 --name es elasticsearch:6.6.0
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若是在启动elasticsearch的时候出现以下错误:docker
[1]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]
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能够先执行以下命令解决:数据库
sysctl -w vm.max_map_count=262144
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接下来,启动zipkin-server服务,执行以下命令:浏览器
docker run -d -e STORAGE_TYPE=elasticsearch -e ES_HOSTS=192.168.208.134:9200 -p 9411:9411 --name zipkin openzipkin/zipkin:2.12.1
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经过浏览器打开http://192.168.208.134:9411页面,若是出现以下界面,则表示zipkin-server服务启动成功了:bash
在原来微服务的pom文件中,添加以下的依赖:服务器
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
</dependency>
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而后在application.yml文件须要新增以下配置:
spring:
zipkin:
base-url: http://192.168.208.134:9411
sleuth:
sampler:
percentage: 1
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其中spring.sleuth.sampler.percentage表示收集跟踪信息的比例,1表示所有收集,它的值的范围是0-1之间的。
因为新版本当中,若是须要查看各个微服务之间的依赖关系,则必须要部署zipkin-dependencies,此处仍是经过docker来部署,因为zipkin-dependencies运行一次就会结束,因此可让其每小时运行一次,即:
docker run -e STORAGE_TYPE=elasticsearch -e ES_HOSTS=192.168.208.134:9200 openzipkin/zipkin-dependencies:2.0.4 sh -c 'crond -f'
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