Advertisement

SpringCloud微服务中Zipkin的链路追踪Demo

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本示例演示了如何在Spring Cloud微服务架构中集成Zipkin进行链路追踪，帮助开发者理解和应用分布式系统的监控与调试技术。 Zipkin 是一个分布式链路调用监控系统，用于聚合各业务系统的调用延迟数据，并实现链路调用的监控与追踪功能。它主要包括四个组件：collector、storage、query 和 web UI。 1. Collector 负责接收各个服务传输的数据。 2. Storage 可以使用 Cassandra 作为存储介质，也可以选择 MySQL 等数据库，默认情况下会在内存中进行数据存储。 3. Query 组件负责从 storage 中查询数据，并提供简单的 JSON API 来获取这些信息。这部分主要为 web UI 提供支持。 4. Web UI 则提供了用户界面来展示链路调用的监控结果。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • SpringCloud微服务中Zipkin的链路追踪Demo
    优质
    本示例演示了如何在Spring Cloud微服务架构中集成Zipkin进行链路追踪，帮助开发者理解和应用分布式系统的监控与调试技术。 Zipkin 是一个分布式链路调用监控系统，用于聚合各业务系统的调用延迟数据，并实现链路调用的监控与追踪功能。它主要包括四个组件：collector、storage、query 和 web UI。 1. Collector 负责接收各个服务传输的数据。 2. Storage 可以使用 Cassandra 作为存储介质，也可以选择 MySQL 等数据库，默认情况下会在内存中进行数据存储。 3. Query 组件负责从 storage 中查询数据，并提供简单的 JSON API 来获取这些信息。这部分主要为 web UI 提供支持。 4. Web UI 则提供了用户界面来展示链路调用的监控结果。
     
  • Spring Cloud链路追踪示例（基于Zipkin）
    优质
    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。
     
  • SpringCloud-Dubbo-Nacos-Zipkin微服务整合模板
    优质
    简介：本项目提供了一套基于Spring Cloud、Dubbo、Nacos及Zipkin的微服务集成方案，旨在简化分布式系统开发流程，提高服务治理和监控效率。 Nacos 是一个专注于帮助您发现、配置和管理微服务的工具。它提供了一系列简单且易于使用的特性集，旨在实现动态的服务发现、服务配置以及服务元数据及流量管理。 Sentinel 是一款专为分布式服务架构设计的流量控制组件，主要关注于通过流量来确保系统的稳定性。从流量的角度出发，Sentinel 提供了包括但不限于流量控制、熔断降级和系统自适应保护在内的多种功能特性以保障微服务的稳定运行。 工作流程如下： - Sentinel 对主流框架提供了适配或直接提供的 API 来定义需要保护的资源，并提供设施对这些资源进行实时统计与调用链路分析。 - 根据预设规则，结合对资源的实时统计数据，Sentinel 能够实现流量控制。同时它还提供了开放接口以允许您自定义和调整规则。 - Sentinel 设计了一个实时监控系统来帮助用户快速掌握当前系统的运行状况。 Zipkin 是一个分布式追踪系统。
     
  • Spring Cloud服务链路追踪(Sleuth)文档
    优质
    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
     
  • Go Jaeger Demo: 实现五个服务调用的链路追踪，支持gRPC和HTTP
    优质
    本Demo展示如何使用Jaeger进行跨五层服务的分布式链路跟踪，兼容gRPC和HTTP协议，帮助开发者轻松构建透明可监控的服务网络。 项目介绍 这是一个 Jaeger 链路追踪的 Demo，其中包括 5 个服务端。这五个服务端分别是： - 听（listen）端口：9901；通讯方式：gRPC； - 说（speak）端口：9902；通讯方式：gRPC； - 读（read）端口：9903；通讯方式：gRPC； - 写（write）端口：9904；通讯方式：gRPC； - 唱（sing）端口：9905；通讯方式：HTTP。 服务之间相互调用关系如下： - Speak 服务会调用 Listen 服务和 Sing 服务。 - Read 服务会调用 Listen 服务和 Sing 服务。 - Write 服务也会调用 Listen 服务和 Sing 服务。 我们的目标是实现 API 调用这五个服务的链路，以及这些服务之间相互调用的链路。 运行步骤 1. 部署 Jaeger 服务。
     
  • 基于Spring Boot和Spring Cloud Sleuth的微服务架构全链路追踪实践
    优质
    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。
     
  • Docker中部署SpringCloud微服务
    优质
    本教程详细介绍了如何在Docker容器环境中部署和运行基于Spring Cloud框架的微服务应用，涵盖从环境搭建到服务配置的全过程。 关于使用Docker部署Spring Cloud微服务的教程，请参考相关博客文章。该文章详细介绍了如何下载并配置一个可以直接使用的环境。
     
  • SpringCloud微服务中Feign的使用示例
    优质
    本教程详细介绍如何在Spring Cloud微服务架构中集成并使用Feign客户端进行服务间的HTTP请求，包含配置、依赖及代码实现等步骤。 Feign是一个声明式的Web服务客户端框架，它使得编写Web服务客户端变得更为简便（只需创建一个接口并在其上添加相应的注解即可）。除了内置的注解外，Feign还支持JAX-RS注解，并且Spring Cloud为Feign增加了对Spring MVC注解的支持。为了使用与Spring Web默认相同的HttpMessageConverter，Spring Cloud整合了Ribbon和Eureka，以在使用Feign时提供负载均衡的HTTP客户端功能。这款工具堪称高手必备神器，只需导入即可直接使用，无需额外配置改动。
     
  • SpringCloud与MyBatis在微服务中的整合
    优质
    本文章介绍了如何将Spring Cloud和MyBatis框架结合应用于微服务架构中，实现高效的服务开发、部署及管理。 该项目使用SpringCloud集成MyBatis操作MySQL数据库。项目主要分为7个模块：配置模块（config）、注册模块（discovery）、监控模块（monitor）、服务模块_mybatisService（通过MyBatis操作MySQL）、服务模块_person（通过Hibernate操作HSQL）、服务模块_some（通过@Value获取配置信息）以及消费模块_ui（使用RestTemplate调用服务）。浏览器可通过以下地址进行测试：http://localhost/#/user、http://localhost/#/person和http://localhost/#/some。