使用docker-compose 一键部署你的分布式调用链跟踪框架skywalking https://www.cnblogs.com/huangxincheng/p/9666930.html 一旦你的程序docker化之后,你会遇到各种问题,比如原来采用的本地记日志的方式就不再方便了,虽然你可以挂载到宿主机,但你使用 --scale 的话,会导致 记录日志异常,所以最好的方式还是要做日志中心化,另一个问题,原来一个请求在一个进程中的痉挛失败,你可以在日志中巡查出调用堆栈,但是docker化之后

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 关于Jaeger开发系列(java版) 本文属于<Jaeger开发系列>,是第一篇,该系列是欣宸原创,旨在通过实战演练与Java程序员一起熟练掌握Jaeger相关的技术,使之在分布式系统中发挥巨作用: 全系列由浅入深.从基本功能到深度定制都会涉及,希望这个系列能伴随您一同成长,为您提供一些及

一旦你的程序docker化之后,你会遇到各种问题,比如原来采用的本地记日志的方式就不再方便了,虽然你可以挂载到宿主机,但你使用 --scale 的话,会导致 记录日志异常,所以最好的方式还是要做日志中心化,另一个问题,原来一个请求在一个进程中的痉挛失败,你可以在日志中巡查出调用堆栈,但是docker化之后, 原来一个进程的东西会拆成几个微服务,这时候最好就要有一个分布式的调用链跟踪,类似于wcf中的svctraceview工具. 一:搭建skywalking gihub地址是:https://g

一.实现思路 1.过滤器实现思路 所有调用链数据都通过过滤器实现埋点并收集.同一条链共享一个traceId.每个节点有唯一的spanId. 2.共享传递方式 1.rpc调用:通过隐式传参.dubbo有提供spi在rpc调用之前塞到请求中.参考:dubbo系列六.SPI扩展Filter隐式传参 2.http调用:通过servlet过滤器.在请求前放入requestHead中传递.resTemplate也是如此. 参考:调用链二.Zipkin 和 Brave 实现(springmvc.RestTem

1.安装 kubectl apply -n istio-system -f https://raw.githubusercontent.com/jaegertracing/jaeger-kubernetes/master/all-in-one/jaeger-all-in-one-template.yml2.访问事例 使用BookInfo示例生成调用链跟踪  BookInfo的应用程序启动和运行后,通过访问http://$GATEWAY_URL/productpage一次或多次生成调用链信息  

Cat是美团点评出的一款APM工具,同类的产品也有不少,知名的开源产品如zipkin和pinpoint:国内收费的产品如oneapm.考虑到Cat在互联网公司的应用比较广,因此被纳入选型队列,我也有幸参与技术预言. 使用Cat断断续续将近两周的时间,感觉它还算是很轻量级的.文档相对来说薄弱一些,没有太全面的官方文档(官方文档大多是介绍每个名词是什么意思,界面是什么意思,部署方面比较欠缺):但是好在有一个非常活跃的群,群里有很多经验丰富的高手,不会的问题基本都能得到解答. 下面就开始步入正题吧,本

线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位,操作系统线程进一步被封装成托管的Thread对象,手工创建并管理Thread对象已经成为了所能做到的对线程最细粒度的控制了.后来我们有了ThreadPool,可以更加方便地以池化的方式来使用线程.最后,Task诞生,它结合async/await关键字给与我们完美异步编程模式.但这一切让我们的编程体验越来越好,但是离线程的本质越来越远.被系列文章从"执行上下文传播"这个令开发者相对熟悉的角度来聊聊重新认识我们似乎已经很熟悉的主题. 目录 一.Th

买买买结算系统 一年一度的双十一购物狂欢节就要到了,又到剁手党们开始表演的时刻了.当我们把种草很久的商品放入购物车以后,点击"结算"按钮时,就来到了买买买必不可少的结算页面了.让我们虚拟一个买买买结算系统,为结算页面提供商品.促销.库存等结算信息,就此系统展开如何在SpringBoot项目中集成CAT调用链.买买买结算系统包含以下4个项目: 结算UI:为前端页面提供结算的基础数据. 购物车API:获取用户购物车中有哪些商品. 商品API:获取商品详细信息 商品促销API:获取商品的促销

istio-jaeger-spring boot调用链配置 虽然,istio ingress controller已经生成了jaeger 记录所需要的信息,但是多个分布式之间没法清晰记录相互之间的依赖关系.所以相关的项目还需要加入特殊配置. 如:有四个服务 portal.service-a.service-b.service-c,它们之间的关系如下 portal调用服务service-a和service-c,service-a调用service-b 服务加入特殊处理前Jaeger ui记录的结果

最近看的一个swoole的课程,前段时间被邀请的参与的这个课程 比较有特点跟一定的深度,swoole的实战教程一直也不多,结合swoole构建一个新型框架,最后讲解如何实现分布式RPC的调用. 内容听下来还是蛮有水准的 课程简介: 部分课程截图:   下载链接: https://pan.baidu.com/s/1YQTrFTN4w_6u7UmNVa29IA提取码: i1cx 更多精彩内容:你每先多积累一分,时间越长你与其他人的差距就会越发明显,复利算法了解一下: BAT资深工程师由浅入深分析Tp

在这个应用中,我使用了 MQ 来处理异步流程.Redis 缓存热点数据.MySQL 持久化数据,还有就是在系统中调用另外一个业务系统的接口,对我的应用来说这些都是属于 RPC 调用,而 MQ.MySQL 持久化的数据也会存在于一个分布式文件系统中,他们之间的调用也是需要用 RPC 来完成数据交互的.

今天这篇博文的主要目的是分享一下我设计Saga的实现思路来抛砖引玉,其实Saga本身非常的类似于一个简单的工作流体系,相比工作流不一样的部分在于它没有工作流的复杂逻辑处理机制(比如会签),没有条件分支机制,相对工作流不同的部分在于工作流流程阻塞结束后它多了一个反向补偿的流程.同时相对于工作流通过灵活的配置来实现运行时来讲他的逻辑流转比较固化基本在代码编写阶段就已经完成了流程的配置,编译后运行时一般是不会更改的.下面就从配置.流转.传递模型和异常处理几个方面来讲一下我的实现思路是什么权当抛砖引玉,

基于netty轻量的高性能分布式RPC服务框架forest<上篇> 文章已经简单介绍了forest的快速入门,本文旨在介绍forest用户指南. 基本介绍 Forest是一套基于java开发的RPC框架,除了常规的点对点调用外,Motan还提供服务治理功能,包括服务节点的自动发现.摘除.高可用和负载均衡等. 架构概述 Forest中分为服务提供方(RPC Server),服务调用方(RPC Client)和服务注册中心(Registry)三个角色. Server提供服务,向Registry注册

 一.什么是OCTO 定义: OCTO是美团的分布式服务通信框架及服务治理系统,属于公司级基础设施,目前尚未开源. 目标: 为公司所有业务提供统一的服务通信框架,使业务具备良好的服务运营能力,轻松实现服务注册.服务自动发现.负载均衡.容错.灰度发布.调用数据可视化等,持续提升服务高可用性.服务运维效率. 类比: 美团点评内部类似的框架还有pigeon(已开源,https://github.com/dianping/pigeon).OCTO是octopus(章鱼)的缩写,pigeon是鸽子的意思,

新人熟悉项目必备工具!基于SpringAOP开发的一款方法调用链分析插件,简单到只需要一个注解,异步非阻塞,完美嵌入Spring Cloud.Dubbo项目!再也不用担心搞不懂项目! 很多新人进入一家新公司后,最头疼的就是如何快速了解公司的业务和项目架构. 因为文档很少,没有文档,或者是文档严重落伍, 根本没法看:如果你碰到一个特别热心的老员工,事无巨细地给你讲,随时在你身边答疑解惑, 那简直是天大的好运气, 现实是大家都很忙,没人给你讲解. 很快就要深入项目做开发了,怎么办呢? 我在加入新公司

当网关和服务在实施全链路分布式灰度发布和路由时候,我们需要一款追踪系统来监控网关和服务走的是哪个灰度组,哪个灰度版本,哪个灰度区域,甚至监控从Http Header头部全程传递的灰度规则和路由策略.这个功能意义在于: 不仅可以监控全链路中基本的调用信息,也可以监控额外的灰度信息,有助于我们判断灰度发布和路由是否执行准确,一旦有问题,也可以快速定位 可以监控流量何时切换到新版本,或者新的区域,或者新的机器上 可以监控灰度规则和路由策略是否配置准确 可以监控网关和服务灰度上下级树状关系 可以监控全链

前提 所有服务均有独立的事物管理机制,相互间没有任何关联. 所有业务接口都有对应的补偿方法,用于将已经更新的数据还原到上一次的状态. 本次实例为同步业务,理想状态下,只有全部成功或全部失败两种情况. 正式开始 正常流程 一切安好. 中途异常 - 补偿成功 虽然发生了失败,但所有补偿都成功了.没有什么问题 中途异常 - 补偿失败 此时,主服务有三种处理方法 主服务无限重试补偿方法,直到补偿成功. 这里有很麻烦的问题,如果下游的服务器已经停机,此时主服务的无限重试已经没有意义.在最坏的情况下,如果主

分布式服务追踪与调用链系统产生的背景 在为服务中,如果服务与服务之间的依赖关系非常复杂,如果某个服务出现了一些问题,很难追查到原因,特别是服务与服务之间调用的时候. 在微服务系统中,随着业务的发展,系统会变得越来越大,那么各个服务之间的调用关系也就变得越来越复杂.一个 HTTP 请求会调用多个不同的微服务来处理返回最后的结果,在这个调用过程中,可能会因为某个服务出现网络延迟过高或发送错误导致请求失败,这个时候,对请求调用的监控就显得尤为重要了.Spring Cloud Sleuth 提供了分布式

在之前的系列文章中聊过分布式事务的一种实现方案,即通过在集群中暴露actor服务来实现分布式事务的本地原子化.但是actor服务本身有其特殊性,场景上并不通用.所以今天来讲讲分布式事务实现方案之saga模式,并在文后附上代码供各位读者参考,评论. 目录:一.通过Dapr实现一个简单的基于.net的微服务电商系统 二.通过Dapr实现一个简单的基于.net的微服务电商系统(二)--通讯框架讲解 三.通过Dapr实现一个简单的基于.net的微服务电商系统(三)--一步一步教你如何撸Dapr 四.通过

分布式远程服务调用(RPC)框架 finagle:一个支持容错,协议无关的RPC系统 热门度(没变化) 10.0 活跃度(没变化) 10.0  Watchers:581 Star:6174 Fork:1138 创建时间: 2010-10-20 06:10:09 最后Commits: 昨天 finagle:一个支持容错,协议无关的RPC系统 访问GitHub主页访问主页 VS Motan 是一套高性能.易于使用的分布式远程服务调用(RPC)框架. 热门度(没变化) 10.0 活跃度(下降) 7.7