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go-jaeger-demo:该演示展示了 go jaeger 链路追踪,它追踪了5个服务之间的调用链路,并支持 gRPC 和 HTTP 协议。

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简介:
该项目旨在提供一个 Jaeger 链路追踪的演示示例,其中包含五个独立的 Service 端点,具体如图所示:API 服务端配置为:。这些 Service 端点的详细配置如下:“听”(listen)端口设置为 9901,采用 gRPC 协议进行通讯;“说”(speak)端口设置为 9902,同样使用 gRPC 协议进行通讯;“读”(read)端口设置为 9903,并利用 gRPC 协议进行数据交换;“写”(write)端口设置为 9904,同样通过 gRPC 进行通讯;以及“唱”(sing)端口设置为 9905,采用 HTTP 协议进行服务间交互。此外,服务之间存在相互调用的关系:Speak 服务会调用 Listen 服务和 Sing 服务;Read 服务也会调用 Listen 服务和 Sing 服务;Write 服务同样依赖于 Listen 服务和 Sing 服务。本演示的核心目标是追踪 API 对这五个服务的调用链路,以及各个服务之间发生的相互调用链路。运行步骤如下:1、请下载并部署 Jaeger 服务(下载地址:我的电脑)。

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客服
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  • Go Jaeger Demo: 实现五gRPCHTTP
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  • SpringCloud微中ZipkinDemo
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  • laravel-jaeger-demo: 简单如何在Laravel应中集成分布式系统Jaeger例程序...
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    Laravel-Jaeger-Demo 是一个演示项目,展示了如何将Jaeger分布式追踪系统集成到Laravel应用程序中。通过此示例,开发者可以轻松学习和实现服务间的请求跟踪与监控。 Jaeger Laravel演示请参阅详细信息。这是一个简单的演示应用程序,展示了如何将分布式跟踪系统Jaeger与Laravel应用集成。 首先启动应用程序并安装依赖项: ``` docker-compose up -d docker-compose exec php bash composer install cp .env.example .env php artisan key:generate ``` 然后在浏览器中访问以下网址: - http://jaeger-demo.localhost/ - http://jaeger-demo.localhost/error - http://jaeger-demo.localhost/really-long-request 最后转到http://jaeger-ui.localhost并检查跟踪信息。
  • Jaeger-Java-Helloworld:简易Jaeger系统例,便于理解实现
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    Jaeger-Java-Helloworld项目提供了一个简单的Java应用程序示例,用于演示如何使用Jaeger进行服务跟踪。此项目旨在帮助开发者快速理解并上手Jaeger的集成与配置。 Jaeger-java-hello-world 是一个简单的 Jaeger 跟踪系统示例项目,旨在帮助开发者轻松理解并开发跟踪功能。该项目实现了一些基本概念,并且可以作为学习的起点。 为了追踪当前示例中的 custom code ,在不修改 business code 的情况下进行安静地 instrument(即不影响原有业务代码的情况下添加追踪逻辑),这是未来项目中需要完成的一个重要步骤。 这个项目的存在是因为,在我刚开始接触 Jaeger 时,对于如何启动它以及理解其中涉及的 opentracing 和 Jaeger 概念有很多疑问。当时我是通过参考 nodejs 的代码来帮助自己编写 java 代码的。因此我希望创建一些示例以指导那些可能遇到同样问题的人。 步骤:运行 docker 命令下载 jaeger 环境: ``` docker run -d -e COLLECTOR_ZIPKIN_HTTP_PORT=9411 -p 5775:5775/udp ```
  • Spring Cloud(Sleuth)文档
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    本文档详述了Spring Cloud Sleuth的使用方法与实践技巧,旨在帮助开发者轻松集成和管理分布式系统的链路追踪功能。 ### Spring Cloud Sleuth服务链路追踪详解 #### 一、Spring Cloud Sleuth简介 Spring Cloud Sleuth 是一款针对微服务架构中的服务链路追踪工具,主要用于解决分布式系统中服务调用链路的追踪问题。通过引入Sleuth,开发者可以在微服务间进行追踪,从而更加清晰地了解请求在各个服务间的流转情况,便于定位问题和优化系统性能。 使用Spring Cloud Sleuth非常简单。只需将其添加到Spring Boot应用的类路径中(具体可以通过Maven或Gradle添加依赖实现),然后就可以看到与请求相关的关联数据被记录在日志中。以下是具体的步骤: - **添加依赖**:在项目的`pom.xml`文件中加入Spring Cloud Sleuth的相关依赖。 - **配置Zipkin**:为了能够以图形化的方式查看追踪信息,通常还需要集成Zipkin服务器。 #### 二、服务追踪分析 微服务架构下,单个外部接口可能涉及多个内部服务之间的调用。这种复杂的调用链路可能会导致故障排查变得困难。Spring Cloud Sleuth提供了以下功能帮助分析服务调用链路: - **自动采集调用数据**:Sleuth可以自动捕获并记录服务间的调用信息,供后续分析。 - **支持Zipkin集成**:通过与Zipkin服务器的整合,能够将追踪的数据以图形化形式展示出来,使得链路追踪更加直观。 - **链路追踪**:利用唯一的跟踪ID(Trace ID)来跟踪整个请求过程中的每一个步骤,即使请求跨越了多个服务。 #### 三、术语解释 在Spring Cloud Sleuth中使用了一些重要的概念: - **Span**:是追踪的基本工作单元。每个Span都有一个独特的64位标识符,并记录一次RPC调用或数据库操作等信息。通过开始时间和结束时间可以计算出操作的持续时间。 - **Trace**:由一系列相互关联的Spans构成,代表了一个完整的请求处理流程。每个Trace有一个唯一的64位ID来识别。 - **Annotation**:用于标记事件的时间点,例如: - `cs` (Client Sent) 客户端发送请求的时间。 - `sr` (Server Received) 服务端接收请求的时间。 - `ss` (Server Sent) 服务端处理完请求后返回响应的时间。 - `cr` (Client Received) 客户端接收到响应的时间。 通过计算不同Annotation之间的时间差,可以得出网络延迟、服务端处理时间等重要指标。 #### 四、构建工程实例 为了更好地理解Spring Cloud Sleuth的工作原理,接下来将通过一个具体的案例来进行实践演示。 ##### 4.1 构建server-zipkin工程 创建名为`server-zipkin`的Spring Boot项目。该项目的主要功能是作为Zipkin Server,用于收集和展示服务间的调用数据。 **添加依赖**: ```xml org.springframework.boot spring-boot-starter org.springframework.boot spring-boot-starter-web org.springframework.boot spring-boot-starter-test test io.zipkin.java zipkin-server ``` 以上依赖包括了Spring Boot的基础启动器、Web支持和测试支持,以及Zipkin服务器本身。 **配置Zipkin**:需要在`application.yml`文件中设置Zipkin的相关信息,如监听端口等。 ##### 4.2 创建service-hi和服务miya 接下来创建两个服务`service-hi`和`service-miya`。这两个服务分别对外暴露了接口,并且可以相互调用以产生调用链路。同样地,这两个服务也需要添加Spring Cloud Sleuth和Zipkin的依赖。 - **添加依赖**: ```xml org.springframework.cloud spring-cloud-sleuth io.zipkin.brave brave-instrumentation-spring-web ``` - **配置Zipkin地址**:在`application.yml`文件中指定Zipkin服务器的地址,以便向其发送追踪数据。 ##### 4.3 测试调用 启动所有服务后,尝试通过接口来调用这两个服务。访问部署了Zipkin UI界面的地方可以查看由Spring Cloud Sleuth收集到的服务间链路信息。 以上步骤完成了基于Spring Cloud Sleuth的服务链路追踪的搭建,并且通过具体的案例进行了实践演示。这不仅有助于理解
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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。
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    《KCF追踪演示1》展示了先进的目标追踪技术,通过一系列动态场景和复杂环境验证了系统的稳定性和精确性。 作者主页提供了相关源码的下载地址。我将输入从图片序列改为视频和摄像头,并添加了OpenCV的dll文件,以方便使用。对于没有配置OpenCV的用户来说,程序也可以正常运行。关于源码编译与运行的具体步骤,请参阅相关的说明文档。
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    本文介绍如何在Spring Boot与Spring Cloud Sleuth框架下实现微服务架构中的全链路追踪,助力开发者提升系统监控能力。 在微服务架构里,一个请求可能需要经过多个服务节点处理,这无疑增加了问题定位与性能监控的难度。为了解决这个问题,分布式追踪技术逐渐流行起来,在这些解决方案中,Spring Cloud Sleuth作为Spring Cloud生态系统中的重要组成部分之一,能够配合Zipkin等系统使用,并提供强大的分布式追踪能力。 本段落将详细介绍如何在基于Spring Boot的应用程序里配置和集成Spring Cloud Sleuth与Vue.js前端。通过这种方式的结合应用,我们可以在微服务架构环境中实现全面覆盖的服务调用链路跟踪功能,这对于调试以及性能监控来说非常重要。此外,在Vue.js前端中加入分布式追踪信息可以进一步完善整个系统的端到端全链路追踪能力。 这样的设计不仅增强了系统整体可观察性,还为开发人员提供了一种有效的方法来快速定位问题并优化服务的运行效率和响应速度。通过遵循上述步骤,开发者可以在Spring Boot及Vue.js项目中轻松地部署实施分布式跟踪机制,并以此为基础对微服务体系下的应用程序进行更好的监控与性能调优工作。
  • Java项目中计时器(正式版).zip
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    本资源提供了一个全面的Java项目调用链路追踪计时工具,帮助开发者精准监控和分析应用性能,优化系统响应速度。适合所有希望改善应用程序效率的专业人士使用。下载后直接应用于现有项目中,简化调试流程。 在Java开发过程中,调用链路追踪(Call Trace)与计时器是重要的监控工具,有助于优化性能并增强系统的稳定性。一个名为“普通java项目调用链路追踪计时器-正式项目.zip”的资源可能包含了一个实际项目的示例代码和配置文件,展示了如何将这些功能集成到Java应用程序中。 调用链路跟踪技术能够让开发者了解请求在分布式系统中的流转过程,从客户端传递至服务器端,并进一步抵达各个微服务或组件。这有助于快速定位问题点并提高系统的可维护性。一些常用的调用链路追踪工具包括Zipkin、Jaeger和Pinpoint等,它们均支持Java环境并通过SDK进行集成。 计时器用于测量代码执行的时间长度,在性能分析与优化过程中发挥着重要作用。除了使用`java.util.Timer`类或`java.time`包中的API实现基本的计时功能外,Spring Boot Actuator框架提供了更为详细的度量指标和计时服务支持,适用于更复杂的性能监控需求。 一个典型的Java项目可能包含以下核心内容: 1. **Tracer集成**:使用Zipkin等工具进行调用链路追踪,并在关键的服务调用中插入相关代码。 2. **计时器实现**:利用`java.util.Timer`或Spring Boot Actuator的注解来执行方法级别的计时操作。 3. **日志与报告**:将跟踪信息写入日志文件或将数据发送到专门的日志服务器;同时,通过自定义仪表盘展示收集的数据。 4. **微服务架构支持**:在每个独立的服务中实现追踪和计时功能以构建完整的调用链视图。 5. **异常处理机制**:确保即使出现错误也能准确获取跟踪信息。 6. **测试与调试**: 包含用于验证追踪及计时器正确性的各种场景下的测试案例。 通过这些工具和技术,开发者可以更好地理解系统的性能瓶颈并进行相应的优化工作。学习和应用此类项目能够显著提升Java开发技能,并增强对复杂分布式系统架构的理解。