这篇文章我们解决上篇链路跟踪的遗留问题 一.将追踪数据存放到MySQL数据库中 默认情况下zipkin将收集到的数据存放在内存中(In-Memeroy),但是不可避免带来了几个问题: 在服务重新启动后,历史数据丢失. 在数据量过大的时候容易造成OOM错误 通常做法是与mysql或者ElasticSearch结合使用,那么我们先把收集到的数据先存到Mysql数据库中 1.改造zipkin-server的依赖 gradle配置: dependencies { compile('org.springf…

一.调用链跟踪的必要性 首先我们简单来看一下下单到支付的过程,别的不多说,在业务复杂的时候往往服务会一层接一层的调用,当某一服务环节出现响应缓慢时会影响整个服务的响应速度,由于业务调用层次很“深”,那么在排查问题的时候也会更加困难,如果有一种机制帮我们监控.收集这些服务之间层层调用的时间与逻辑关系是否会助于我们排查问题呢?要解决这个问题.我们就必须借助于分布式服务跟踪系统的力量了 一般的,一个分布式服务跟踪系统,主要有三部分:数据收集.数据存储和数据展示.根据系统大小不同,每一部分的结构又有一定…

一.为什么需要Spring Cloud Sleuth 微服务架构是一个分布式架构,它按业务划分服务单元,一个分布式系统往往有很多个服务单元.由于服务单元数量众多,业务的复杂性,如果出现了错误和异常,很难去定位.主要体现在,一个请求可能需要调用很多个服务,而内部服务的调用复杂性,决定了问题难以定位.所以微服务架构中,必须实现分布式链路追踪,去跟进一个请求到底有哪些服务参与,参与的顺序又是怎样的,从而达到每个请求的步骤清晰可见,出了问题,很快定位. 举个例子,在微服务系统中,一个来自用户的请求,请求…

业务复杂的微服务架构中,往往服务之间的调用关系比较难梳理,一次http请求中,可能涉及到多个服务的调用(eg: service A -> service B -> service C...),如果想分析各服务间的调用关系,以及各服务的响应耗时,找出有性能瓶颈的服务,这时zipkin就派上用场,它是Twitter公司开源的一个tracing系统,官网地址为: http://zipkin.io/ , spring cloud可以跟它无缝集成. 使用步骤: 一.微服务方 1.1 添加依赖jar包 c…

相信现在已经有很多小伙伴已经或者准备使用springcloud微服务了,接下来为大家搭建一个微服务框架,后期可以自己进行扩展.会提供一个小案例: 服务提供者和服务消费者 ,消费者会调用提供者的服务,新建的项目都是用springboot,附源码下载,推荐使用coding地址下载,因为可以切换分支,后期可以及时更新. coding仓库地址(推荐下载): coding地址 csdn下载地址: csdn下载地址 远程配置仓库地址 远程配置仓库地址 如果有问题请在下边评论,或者200909980加群交流.…

为什么使用RabbitMQ? 我们已经知道,zipkin的原理是服务之间的调用关系会通过HTTP方式上报到zipkin-server端,然后我们再通过zipkin-ui去调用查看追踪服务之间的调用链路.但是这种方式存在一个隐患,如果微服务之间与zipkin服务端网络不通,或调用链路上的网络闪断,http通信收集方式就无法工作.而且zipkin默认是将数据存储在内存中的,如果服务端重启或宕机,就会导致数据丢失. 所以我们不仅将数据存储在zipkin-serve中,同时还能通过某个消息存储的容器将本…

一.Sleuth介绍   为什么要使用微服务跟踪? 它解决了什么问题? 1.微服务的现状?   随着业务的发展,单体架构变为微服务架构,并且系统规模也变得越来越大,各微服务间的调用关系也变得越来越复杂. 多服务协同工作  在微服务的应用中,一个由客户端发起的请求在后端系统中会经过多个不同的微服务调用来协同产生最后的请求结果复杂的调用链条容易出错  在复杂的微服务架构系统中,几乎每一个前端请求都会形成一个复杂的分布式服务调用链路,在每条链路中任何一个依赖服务出现延迟超时或者错误都有可能引起整个请求…

前言 在spring cloud分布式架构中,系统被拆分成了许多个服务单元,业务复杂性提高.如果出现了异常情况,很难定位到错误位置,所以需要实现分布式链路追踪,跟进一个请求有哪些服务参与,参与的顺序如何,从而去明确一个问题. spring cloud sleuth 通常来说,一个分布式服务跟踪系统主要由三部分:数据收集.数据存储和数据展示. 对于大规模的分布式系统来说,数据存储可分为实时数据和全量数据两部分.实时数据用来排查故障,全量数据用于系统优化:数据展示涉及数据挖掘和分析. 名词解释 服务…

随着业务发展,系统拆分导致系统调用链路愈发复杂一个前端请求可能最终需要调用很多次后端服务才能完成,当整个请求陷入性能瓶颈或不可用时,我们是无法得知该请求是由某个或某些后端服务引起的,这时就需要解决如何快读定位服务故障点,以对症下药.于是就有了分布式系统调用跟踪的诞生. Spring Cloud Sleuth 也为我们提供了一套完整的解决方案.在本文中,我们将详细介绍如何使用 Spring Cloud Sleuth + Zipkin 来为我们的微服务架构增加分布式服务跟踪的能力. Spring C…

1. 概述 老话说的好:安全不能带来财富,但盲目的冒险也是不可取的,大胆筹划,小心实施才是上策. 言归正传,微服务的特点就是服务多,服务间的互相调用也很复杂,就像一张关系网,因此为了更好的定位故障和优化性能,我们需要有工具帮我们很快的梳理出服务间上下游的调用关系.Sleuth 就可以很好的帮我们解决这个问题. 但 Sleuth 只是做了后台工作,没有展示页面,不方便我们对调用链进行分析.因此需要 Zipkin 去把数据展示出来,方便我们进行分析. 闲话不多说,直接上代码. 2. Zipkin 服…