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基于Docker的SkyWalking与Elasticsearch集成的分布式链路追踪解决方案

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简介:
本方案采用Docker部署SkyWalking和Elasticsearch,实现高效、灵活的分布式链路追踪,助力复杂系统性能监控与诊断。 目前主要的一些 APM 工具有:Cat、Zipkin、Pinpoint 和 SkyWalking;Apache SkyWalking 是一个观察性分析平台和应用性能管理系统,提供分布式追踪、服务网格遥测分析、度量聚合及可视化的一体化解决方案。 SkyWalking 服务端配置: 1. 基于 Docker 安装 ElasticSearch - 安装 Docker 及 Docker-Compose(适用于 Centos7 或 Ubuntu18.04) - 创建目录:`mkdir -p /usr/local/docker/skywalking` - 编写 `docker-compose.yml` 文件

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  • DockerSkyWalkingElasticsearch
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    本方案采用Docker部署SkyWalking和Elasticsearch,实现高效、灵活的分布式链路追踪,助力复杂系统性能监控与诊断。 目前主要的一些 APM 工具有:Cat、Zipkin、Pinpoint 和 SkyWalking;Apache SkyWalking 是一个观察性分析平台和应用性能管理系统,提供分布式追踪、服务网格遥测分析、度量聚合及可视化的一体化解决方案。 SkyWalking 服务端配置: 1. 基于 Docker 安装 ElasticSearch - 安装 Docker 及 Docker-Compose(适用于 Centos7 或 Ubuntu18.04) - 创建目录:`mkdir -p /usr/local/docker/skywalking` - 编写 `docker-compose.yml` 文件
  • SkyWalking中自身耗时总耗时算法
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    本文深入探讨了SkyWalking中的关键性能指标——自身耗时与总耗时,并解析其实现原理和算法细节。 Skywalking链路追踪技术中的自身耗时与总耗时计算方法是理解和优化系统性能的关键。本段落将深入探讨这两个概念及其在Skywalking框架内的实现方式。 首先了解Trace、TraceSegment和Span这三个核心组件之间的关系: - Trace代表整个跟踪流程的开始。 - TraceSegment包含一个或多个Span,是对追踪链路中操作的一个分组。 - Span是执行单元,可以拥有零个或者更多子Span(children Span)。 接下来讨论自身耗时与总耗时的具体计算方法: 1. 当没有子Span存在的情况下: - 自身耗时 = 结束时间 - 开始时间 - 总耗时 = 自身耗时 2. 存在至少一个子Span的情况: - 自身耗时 = (结束时间 - 开始时间) - 所有子Span的(结束时间-开始时间)之和 - 总耗时 = 结束时间 - 开始时间 再看Span创建流程: 1. 在字节码增强拦截器中,通过beforeMethod()记录方法调用前的时间点作为startTime; 2. 之后在afterMethod()函数中停止Span并计算endTime。 最后是关于如何验证这些计算公式的正确性的讨论。基于不同的插件(如undertow-2.x-plugin, mvc-annotation-5.x-plugin等),可以通过比较UI显示的耗时与代码执行的实际时间来确认算法的有效性: 1. 对于undertow,当Span有子Span存在的情况下验证公式准确性; 2. 在mvc插件中检查父Span和其所有子Span之间的关系; 3. 使用httpClient-4.x-plugin中的ExitSpan示例进行测试; 4. netty-apsaras-4.x-plugin提供了一个复杂的案例来展示如何处理多级嵌套的Span结构。 综上所述,Skywalking链路追踪技术中自身耗时和总耗时计算方法的有效性和准确性可以通过多种方式验证。
  • Skywalking-client-js:用Apache SkyWalking APMJavaScript异常
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    简介:Skywalking-client-js是专为网页和Node.js环境设计的轻量级JavaScript库,支持Apache SkyWalking APM系统中的异常监控和分布式跟踪功能。 Apache SkyWalking客户端JS 是一个用于收集指标和错误的轻量级JavaScript库。 它能够向SkyWalking后端提供数据报告。 使用此库可以让浏览器成为分布式跟踪的一部分。 安装方法: 通过npm命令进行安装,执行 `npm install skywalking-client-js --save` 即可获取skywalking-client-js运行时库。 快速开始指南: 确保你的环境支持SkyWalking 8.2或以上版本。用户可以利用 register 方法自动加载并报告数据。 ```javascript import ClientMonitor from skywalking-client-js; ``` 默认情况下,收集的数据将被发送到 `http://[removed].host/browserperfData` 地址进行汇报。
  • 农产品
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    本方案提供全面的农产品从田间到餐桌全程追溯服务,确保食品来源透明、安全可靠。通过先进技术,增强消费者信任,助力企业品牌建设与市场竞争力提升。 农产品质量安全追溯体系涵盖了从生产到销售的全过程信息记录,包括种植、加工、包装及流通环节。该系统确保消费者能够了解农产品的相关信息,并进一步加强对物流系统的监管以及提升农产品品牌的建设。
  • RabbitMQ事务
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    本方案探讨了在使用RabbitMQ消息队列时实现分布式事务的方法,确保数据的一致性和可靠性,在微服务架构中具有重要应用价值。 基于rabbitMQ和本地消息表实现可靠消息一致性分布式事务的项目已经完成配置文件及数据库脚本编写,可以直接使用。该项目采用SpringBoot、Nacos、RabbitMQ、Redis和MySQL架构构建。如有问题,请私信联系。
  • Spring Cloud示例(Zipkin)
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    本示例展示如何在Spring Cloud微服务架构中集成Zipkin进行链路追踪,帮助开发者监控和诊断跨多个服务的请求。 提供一份Spring Cloud链路追踪的示例代码,包括两个版本:一个是在不使用RabbitMQ的情况下实现链路追踪的示例;另一个是使用了RabbitMQ的情况下的链路追踪示例。其中app1和app2采用了包含RabbitMQ的配置来展示服务间通信的过程,而app3和app4则展示了在没有集成RabbitMQ情况下的链路追踪功能。
  • RedisLock:一种Redis可重入锁
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    RedisLock是一种创新的分布式可重入锁机制,它巧妙地利用了Redis数据库的特点,为高并发环境下的资源访问控制提供了高效且可靠的解决方案。 分布式可重入锁是解决分布式系统中的并发控制与同步问题的关键技术之一,在微服务架构下尤为重要。当多个服务需要共享同一资源时,必须确保数据的一致性和正确性,因此需要一种机制来实现这一点。 理解“可重入锁”的概念至关重要:它允许一个线程多次获取同一个锁以防止死锁的发生。在Java中,ReentrantLock是内置的可重入锁;而在分布式环境中,则可以利用Redis的功能创建类似的机制。 Redis提供了一个名为`SETNX`(Set if Not eXists)的命令,该命令可以在键不存在时原子性地设置一个值,这可用于初始化锁以表明没有其他线程正在使用它。另外,通过使用`EXPIRE`指令,可以为键设定过期时间来防止因客户端异常退出而无法释放锁的情况。 基于Redis实现分布式可重入锁通常包括以下步骤: 1. **获取锁**:尝试用`SETNX`命令设置一个特定的键(例如`lock:`),如果成功,则表明已经获得了该资源。同时,还应该为这个键设定合理的过期时间。 2. **支持递归性**:为了实现可重入特性,客户端需要跟踪获取锁的次数。每次请求时不仅更新键的状态,还需要增加一个计数器(如通过`INCR`命令)来记录当前线程已获得该锁的数量。 3. **释放锁**:当不再使用资源时,递减上述提到的计数器直到它回到零为止,然后用`DEL`指令删除相应的键。这保证了即使请求多次获取同一线程上的锁也能正确地解锁所有级别。 4. **处理超时问题**:为了避免永久持有锁的情况发生(例如客户端崩溃或挂起),Redis会在预设的时间后自动移除过期的键。 在Java开发中,可以通过Jedis、Lettuce等Redis客户端库来实现这些操作。比如使用Jedis创建一个`RedisDistributedLock`类,该类包含获取和释放锁的方法,并且封装了上述逻辑。 以下是简单的示例代码: ```java public class RedisDistributedLock { private Jedis jedis; private String lockKey; public RedisDistributedLock(Jedis jedis, String resource) { this.jedis = jedis; this.lockKey = lock: + resource; // 锁键名的构造方式,此处简化为直接拼接字符串。 } public boolean lock() { long expireTime = System.currentTimeMillis() + LOCK_TIMEOUT; String result = jedis.set(lockKey, Long.toString(expireTime), SETNX, PX, LOCK_TIMEOUT); return OK.equals(result); // 返回值判断是否成功获取锁 } public void unlock() { long lockValue = Long.parseLong(jedis.get(lockKey)); if (lockValue > System.currentTimeMillis()) { jedis.decr(lockKey); // 计数器递减,如果计数为0,则删除键。 if (0.equals(jedis.get(lockKey))) { jedis.del(lockKey); } } else { jedis.del(lockKey); // 锁已超时,直接移除 } } ``` 这个例子中,`lock()`方法尝试获取锁,而`unlock()`方法释放它。实际应用中需要考虑异常处理和保证请求的公平性等问题。 综上所述,通过利用Redis提供的功能可以有效地实现分布式可重入锁,并且在Java开发环境中有着广泛的应用场景。
  • 在途可视化.ppt
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    本方案旨在提供一套全面的企业级在途物品或资产追踪系统,通过实时数据和地图可视化技术,确保运输过程透明、高效及安全。 在途跟踪可视化解决方案演示文稿介绍了如何通过先进的技术手段实现对移动物体或人员的实时监控与管理,提高工作效率和安全性。该方案结合了地理信息系统(GIS)、全球定位系统(GPS)以及数据通信技术,能够为用户提供直观的地图展示及数据分析功能,便于管理者全面掌握目标动态并作出及时决策。