作者：vivo 網際網路前端團隊- Yang Kun
本文是上篇文章《Node.js 應用全鍊路追蹤技術——全鍊路資訊擷取》的後續。閱讀完，再來看本文，效果會更佳哦。
本文主要介紹在Node.js應用中， 如何用全鍊路資訊存儲技術把全鍊路追蹤資料存儲起來，并進行相應的展示，最終實作基于業界通用 OpenTracing 标準的 Zipkin 的 Node.js 方案。
一、背景
目前業界主流的做法是使用分布式鍊路跟蹤系統，其理論基礎是來自 Google 的一篇論文 《大規模分布式系統的跟蹤系統》。
論文如下圖所示：
（圖檔來源：網絡）
在此理論基礎上，誕生了很多優秀的實作，如 zipkin、jaeger 。同時為了保證 API 相容，他們都遵循 OpenTracing 标準。那 OpenTracing 标準是什麼呢？
OpenTracing 翻譯為開發分布式追蹤，是一個輕量級的标準化層，它位于應用程式/類庫和鍊路跟蹤系統之間的一層。 這一層可以用下圖表示：
從上圖可以知道， OpenTracing 具有以下優勢：
- 統一了 API ，使開發人員能夠友善的添加追蹤系統的實作。
- OpenTracing 已進入 CNCF ，正在為全球的分布式鍊路跟蹤系統，提供統一的模型和資料标準。
大白話解釋下：它就像手機的接口标準，當今手機基本都是 typeC 接口，這樣友善各種手機能力的共用。是以，做全鍊路資訊存儲，需要按照業界公認的 OpenTracing 标準去實作。
本篇文章将通過已有的優秀實作 —— zipkin ，來給大家闡述 Node.js 應用如何對接分布式鍊路跟蹤系統。
二、zipkin
2.1 zipkin 是什麼？
zipkin 是 Twitter 基于 Google 的分布式追蹤系統論文的開發實作，其遵循 OpenTracing 标準。
zipkin 用于跟蹤分布式服務之間的應用資料鍊路。
2.2 zipkin 架構
官方文檔上的架構如下圖所示：
為了更好的了解，我這邊對架構圖進行了簡化，簡化架構圖如下所示：
從上圖可以看到，分為三個部分：
第一部分：全鍊路資訊擷取，我們不使用 zipkin 自帶的全鍊路資訊擷取，我們使用 zone-context 去擷取全鍊路資訊
第二部分：傳輸層， 使用 zipkin 提供的傳輸 api ，将全鍊路資訊傳遞給 zipkin
第三部分： zipkin 核心功能，各個子產品介紹如下：
- collector 就是資訊收集器,作為一個守護程序，它會時刻等待用戶端傳遞過來的追蹤資料，對這些資料進行驗證、存儲以及建立查詢需要的索引。
- storage 是存儲元件。zipkin 預設直接将資料存在記憶體中，此外支援使用 ElasticSearch 和 MySQL 。
- search 是一個查詢程序，它提供了簡單的 JSON API 來供外部調用查詢。
- web UI 是 zipkin 的服務端展示平台，主要調用 search 提供的接口，用圖表将鍊路資訊清晰地展示給開發人員。
至此， zipkin 的整體架構就介紹完了，下面我們來進行 zipkin 的環境搭建。
2.3 zipkin 環境搭建
采用 docker 搭建， 這裡我們使用 docker 中的 docker-compose 來快速搭建 zipkin 環境。
docker-compose.yml 檔案内容如下：
version: '3.8'
services:
elasticsearch:
image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.5.0
container_name: elasticsearch
restart: always
ports:
- 9200:9200
healthcheck:
test: ["CMD-SHELL", "curl --silent --fail localhost:9200/_cluster/health || exit 1"]
interval: 30s
timeout: 10s
retries: 3
start_period: 40s
environment:
- discovery.type=single-node
- bootstrap.memory_lock=true
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
- TZ=Asia/Shanghai
ulimits:
memlock:
soft: -1
hard: -1
zipkin:
image: openzipkin/zipkin:2.21
container_name: zipkin
depends_on:
- elasticsearch
links:
- elasticsearch
restart: always
ports:
- 9411:9411
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
- STORAGE_TYPE=elasticsearch
- ES_HOSTS=elasticsearch:9200 在上面檔案所在的目錄下執行 docker-compose up -d 即可完成本地搭建。
搭建完成後，在浏覽器中打開位址 http://localhost:9411 ，會看到如下圖所示頁面：
接着打開位址 http://localhost:9200 ，會看到如下圖所示頁面：
至此， zipkin 的本地環境就搭建好啦。 下面我就将介紹 Node.js 應用如何對接 zipkin。
三、Node.js 接入 zipkin
3.1 搞定全鍊路資訊擷取
這個我在 《Node.js 應用全鍊路追蹤技術——全鍊路資訊擷取》 文章中，已經詳細闡述了，如何去擷取全鍊路資訊。
3.2 搞定傳輸層
因為 zipkin 是基于 OpenTracing 标準實作的。是以我們隻要搞定了 zipkin 的傳輸層，也就搞定了其他主流分布式追蹤系統。
這裡我們用到了 zipkin 官方提供的兩個 npm 包，分别是：
- zipkin
- zipkin-transport-http
zipkin 包是官方對支援 Node.js 的核心包。 zipkin-transport-http 包的作用是将資料通過 HTTP 異步發送到 zipkin 。
下面我們将詳細介紹在傳輸層，如何将将資料發送到 zipkin 。
3.3 傳輸層基礎封裝
核心代碼實作和相關注釋如下：
const {
BatchRecorder,
Tracer,
// ExplicitContext,
jsonEncoder: { JSON_V1, JSON_V2 },
} = require('zipkin')
const { HttpLogger } = require('zipkin-transport-http')
// const ctxImpl = new ExplicitContext();
// 配置對象
const options = {
serviceName: 'zipkin-node-service',
targetServer: '127.0.0.1:9411',
targetApi: '/api/v2/spans',
jsonEncoder: 'v2'
}
// http 方式傳輸
async function recorder ({ targetServer, targetApi, jsonEncoder }) => new BatchRecorder({
logger: new HttpLogger({
endpoint: `${targetServer}${targetApi}`,
jsonEncoder: (jsonEncoder === 'v2' || jsonEncoder === 'V2') ? JSON_V2 : JSON_V1,
})
})
// 基礎記錄
const baseRecorder = await recorder({
targetServer: options.targetServer
targetApi: options.targetApi
jsonEncoder: options.jsonEncoder
}) 至此，傳輸層的基礎封裝就完成了，我們抽離了 baseRecorder 出來，下面将會把全鍊路資訊接入到傳輸層中。
3.4 接入全鍊路資訊
這裡說下官方提供的接入 SDK ,代碼如下：
const { Tracer } = require('zipkin')
const ctxImpl = new ExplicitContext()
const tracer = new Tracer({ ctxImpl, recorder: baseRecorder })
// 還要處理請求頭、手動層層傳遞等事情 上面的方式缺點比較明顯，需要額外去傳遞一些東西，這裡我們使用上篇文章提到的 Zone-Context ， 代碼如下：
const zoneContextImpl = new ZoneContext()
const tracer = new Tracer({ zoneContextImpl, recorder: baseRecorder })
// 僅此而已，不再做額外處理 對比兩者，明顯發現， Zone-Context 的實作方式更加的隐式，對代碼入侵更小。這也是單獨花一篇文章介紹 Zone-Context 技術原理的價值展現。
自此，我們完成了傳輸層的适配， Node.js 應用接入 zipkin 的核心步驟基本完成。
3.5 搞定 zipkin 收集、存儲、展示
這部分中的收集、展示功能， zipkin 官方自帶完整實作，無需進行二次開發。存儲這塊，提供了 MySQL 、 Elasticsearch 等接入方式。可以根據實際情況去做相應的接入。本文采用 docker-compose 內建了 ElasticSearch 。
四、總結
自此，我們已經完成基于業界通用 OpenTracing 标準實作的 zipkin 的 Node.js 方案。希望大家看完這兩篇文章，對 Node.js 全鍊路追蹤，有一個整體而清晰的認識。
參考資料：
- zipkin 官網
作者:Yang Kun
來源:微信公衆号:vivo網際網路技術
出處:https://mp.weixin.qq.com/s/qdWT_2xiuK6ukV2wt0Vdtw