一、關于Spring Cloud Sleuth與Zipkin
在 SpringCloud 之中提供的 Sleuth 技術可以實作微服務的調用跟蹤,也就是說它可以自動的形成一個調用連接配接線,通過這個連接配接線使得開發者可以輕松的找到所有微服務間關系,同時也可以擷取微服務所耗費的時間, 這樣就可以進行微服務調用狀态的監控以及相應的資料分析。
Zipkin是一個分布式追蹤系統,它有助于收集解決微服務架構中延遲問題所需的時序資料。它管理這些資料的收集和查找。
應用程式用于向Zipkin報告時間資料。Zipkin UI還提供了一個依賴關系圖,顯示每個應用程式有多少跟蹤請求。如果你正在解決延遲問題或錯誤問題,則可以根據應用程式,跟蹤長度,注釋或時間戳過濾或排序所有跟蹤。一旦選擇了一個跟蹤,你可以看到每個跨度所花費的總跟蹤時間的百分比,進而可以确定問題應用程式。
二、快速建構Zipkin Server
示例版本:Spring Boot 1.5.15.RELEASE,Spring Cloud Edgware.SR3
(1)pom.xml 添加相關依賴包
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!-- 熱啟動,熱部署依賴包,為了調試友善,加入此包 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
<optional>true</optional>
</dependency>
<!-- zipkin -->
<dependency>
<groupId>io.zipkin.java</groupId>
<artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.zipkin.java</groupId>
<artifactId>zipkin-server</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
<!-- spring cloud dependencies -->
<dependencyManagement>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
<version>Edgware.SR3</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
</dependencies>
</dependencyManagement>
(2)啟動類添加相關注解
@SpringBootApplication
@EnableZipkinServer
public class ZipkinServiceApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(ZipkinServiceApplication.class, args);
}
}
(3)配置檔案
server:
port: 9411
spring:
application:
name: zipkin-service
最終啟動後,通路zipkin主界面:
三、ASP.NET Core內建Zipkin
3.1 示例環境準備
這裡仍然基于
第一篇的示例進行修改,各個項目的角色如下表所示:
微服務項目名稱 | 項目微服務中的角色 |
---|---|
eureka-service | 服務發現&注冊(Spring Boot) |
zuul-service | API網關 (Spring Boot) |
zipkin-service | 分布式追蹤服務 (Spring Boot) |
agent-service | 服務提供者 (ASP.NET Core) |
client-service | |
premium-service | 服務提供者&服務消費者 (ASP.NET Core) |
所有相關服務(除zipkin-service外)注冊到Eureka之後的服務清單:
3.2 想要測試的服務調用鍊路
浏覽器通過API網關(Zuul)調用Premium-Service的API,在這個API中會調用Client-Service的API,當然,會通過服務發現(Eureka)來擷取Client-Service的URL。
3.3 以PremiumService為例添加相關配置
這裡以PremiumService為例,其他幾個Service參照下面的步驟依次添加配置即可。
(1)添加相關NuGet包
PM> Install-Package Steeltoe.Extensions.Logging.DynamicLogger
PM> Install-Package Steeltoe.Management.ExporterCore
PM> Install-Package Steeltoe.Management.TracingCore
(2)Program類添加動态日志Provider
public class Program
{
......
public static IWebHostBuilder CreateWebHostBuilder(string[] args) =>
WebHost.CreateDefaultBuilder(args)
.UseUrls("http://*:8030")
.UseStartup<Startup>()
.ConfigureLogging((builderContext, loggingBuilder) =>
{
loggingBuilder.AddConfiguration(builderContext.Configuration.GetSection("Logging"));
// Add Steeltoe Dynamic Logging Provider
loggingBuilder.AddDynamicConsole();
});
}
Steeltoe的日志提供器是對ASP.NET Core自身日志器的進一步封裝,其在原始資料基礎上增加了如Spring Cloud Sleuth中一樣的額外資訊。
(3)Starup啟動類中添加相關配置
public class Startup
{
......
public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
{
......
// Add Steeltoe Distributed Tracing
services.AddDistributedTracing(Configuration);
// Export traces to Zipkin
services.AddZipkinExporter(Configuration);
services.AddMvc().SetCompatibilityVersion(CompatibilityVersion.Version_2_1);
// Add Hystrix Metrics to container
services.AddHystrixMetricsStream(Configuration);
}
public void Configure(IApplicationBuilder app, IHostingEnvironment env)
{
......
app.UseMvc();
// Start Hystrix metrics stream service
app.UseHystrixMetricsStream();
// Start up trace exporter
app.UseTracingExporter();
}
}
(4)appSettings添加相關配置 => 主要是zipkin server的相關資訊
"management": {
"tracing": {
"alwaysSample": true,
"egressIgnorePattern": "/api/v2/spans|/v2/apps/.*/permissions|/eureka/.*|/oauth/.*",
"exporter": {
"zipkin": {
"endpoint": "http://localhost:9411/api/v2/spans",
"validateCertificates": false
}
}
}
}
四、快速驗證測試
(1)啟動Eureka, Zuul, Zipkin以及Premium-Service和Client-Service
(2)通過Zuul調用API
(3)通過Zipkin UI檢視Trace
點選具體的Trace檢視Details
(4)點選“依賴分析”按鈕檢視依賴圖
五、小結
本文簡單地介紹了一下Spring Cloud Seluth與Zipkin,然後通過Java快速地建構了一個Zipkin Server,通過在ASP.NET Core中內建Zipkin并做了一個基本的微服務調用追蹤Demo。本示例的Zipkin Server的追蹤資料是基于記憶體,實際中應該內建ELK進行持久化。當然,我們也可以直接通過Zipkin的.NET用戶端來做。
示例代碼
GitHub =>
https://github.com/EdisonChou/Microservice.PoC.Steeltoe/tree/master/src/Chapter4-ServiceTracing參考資料
Steeltoe官方文檔:《
Steeltoe Doc》
Steeltoe官方示例:
https://github.com/SteeltoeOSS/Samples周立,《
Spring Cloud與Docker 微服務架構實戰小不點啊,《
SpringCloud系列十二:SpringCloudSleuth(SpringCloudSleuth 簡介、SpringCloudSleuth 基本配置、資料采集)Ken.W,《
Steeltoe之Distributed Tracing篇