经过本周部署和测试pinpoint监控平台的工作,我对这套开源系统有了更进一步的认识. 初次见到pinpoint这套系统时,我被它各方面优秀的特征所折服:无需对项目代码进行任何改动就可以部署探针.追踪数据细粒化到方法调用级别.功能强大的用户界面和告警系统,再加上开课啦事业部的使用背书.对我们来说可以说是一套完美的解决方案. 但是,经过对它的仔细研究和实际落地测试后发现.现实往往没有想象的那么美好,pinpoint这套监控系统,还是有一些短板的.就拿它和Spring Cloud Sleuth +

一.Zipkin 1.1.简介 Zipkin 是一款开源的分布式实时数据追踪系统(Distributed Tracking System),基于 Google Dapper 的论文设计而来,由 Twitter 公司开发贡献.其主要功能是聚集来自各个异构系统的实时监控数据,用来追踪微服务架构下的系统延时问题. 应用系统需要进行装备(instrument)以向 Zipkin 报告数据.Zipkin 的用户界面可以呈现一幅关联图表,以显示有多少被追踪的请求通过了每一层应用. Zipkin 以 Trac

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

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

1. 背景 我们的技术栈包括了Java..NET.Node.js等,并且采用了分布式的技术架构,系统性能管理.问题排查成本越来越高. 2. 基本诉求 针对我们的情况,这里列出了选型的主要条件,作为最终判断依据 基本条件: 多平台探针(Java..NET Core.Node.js) 无侵入的探针部署方式 探针对应用性能和高可用影响小 服务端高可用,服务端不可用时,客户端无影响 3. 主要选项 主流的调用链追踪项目有Pinpoint.Zipkin.Skywalking.CAT 3.1. Pinpoi

背景 随着公司业务量的飞速发展,平台面临的挑战已经远远大于业务,需求量不断增加,技术人员数量增加,面临的复杂度也大大增加.在这个背景下,平台的技术架构也完成了从传统的单体应用到微服务化的演进. 系统架构的演进过程 单一应用架构(第一代架构) 这是平台最开始的情况,当时流量小,为了节约成本,并将所有应用都打包放到一个应用里面,采用的架构为.net+sqlserver: 表示层 位于最外层(最上层),最接近用户.用于显示数据和接收用户输入的数 据,为用户提供一种交互式操作的界面,平台所使用的是基于.

[编者的话]随着公司业务量的飞速发展,平台面临的挑战已经远远大于业务,需求量不断增加,技术人员数量增加,面临的复杂度也大大增加.在这个背景下,平台的技术架构也完成了从传统的单体应用到微服务化的演进. 系统架构的演进过程 单一应用架构(第一代架构) 这是平台最开始的情况,当时流量小,为了节约成本,并将所有应用都打包放到一个应用里面,采用的架构为 .NET SQL Server: 表示层:位于最外层(最上层),最接近用户.用于显示数据和接收用户输入的数 据,为用户提供一种交互式操作的界面,平台所使用

1.什么是APM APM (应用性能管理) - Application Performance Management & Monitoring在信息科学和系统控制领域,APM致力于监控和管理应用软件性能和可用性.通过监测和诊断复杂应用程序的性能问题,来保证软件应用程序的良好运行(预期的服务). 应用性能管理主要指对企业的关键业务应用进行监测.优化,提高企业应用的可靠性和质量,保证用户得到良好的服务,降低IT总拥有成本(TCO). 一个企业的关键业务应用的性能强大,可以提高竞争力,并取得商业成功,

背景 随着公司业务量的飞速发展,平台面临的挑战已经远远大于业务,需求量不断增加,技术人员数量增加,面临的复杂度也大大增加.在这个背景下,平台的技术架构也完成了从传统的单体应用到微服务化的演进. 系统架构的演进过程 单一应用架构(第一代架构) 这是平台最开始的情况,当时流量小,为了节约成本,并将所有应用都打包放到一个应用里面,采用的架构为.net+sqlserver: 表示层 位于最外层(最上层),最接近用户.用于显示数据和接收用户输入的数 据,为用户提供一种交互式操作的界面,平台所使用的是基于.

在分布式服务架构中,需要对分布式服务进行治理——在分布式服务协同向用户提供服务时,每个请求都被哪些服务处理?在遇到问题时,在调用哪个服务上发生了问题?在分析性能时,调用各个服务都花了多长时间?哪些调用可以并行执行?…… 为此,分布式服务平台就需要提供这样一种基础服务——可以记录每个请求的调用链:调用链上调用每个服务的时间:各个服务之间的拓扑关系…… 我们把这种行为称为“分布式服务跟踪”. 背景 现今业界分布式服务跟踪的理论基础主要来自于 Google 的一篇论文<Dapper, a Large-

Java生态中有一些非常规的技术,它们能达到一些特别的效果.这些技术的实现原理不去深究的话一般并不是广为人知.这种技术通常被称为黑科技.而这些黑科技中的绝大部分底层都是通过JVMTI实现的. 形象地说,JVMTI是Java虚拟机提供的一整套后门.通过这套后门可以对虚拟机方方面面进行监控,分析.甚至干预虚拟机的运行. 下面先介绍下哪些黑科技是通过JVMTI实现的,再详细的介绍JVMTI. JVMTI可以用来实现哪些黑科技 使用JVMTI对class文件加密 有时一些涉及到关键技术的class文件或

功能 AWS X-Ray 是一项服务,收集应用程序所请求的相关数据,并提供用于查看.筛选和获取数据洞察力的工具,以确定问题和发现优化的机会. 对于任何被跟踪的对您应用程序的请求,不仅可以查看请求和响应的详细信息,还可以查看应用程序对下游AWS 资源.微服务.数据库和 HTTP Web API 进行的调用的详细信息. 类似的全链路追踪监控系统还有: pinpoint zipkin skywalking 总结:X-Ray本质上是一个适用于AWS的分布式系统调用链追踪工具,我们选择X-Ray的原因是我

肉夹馍是什么 肉夹馍通过静态代码织入方式实现AOP的组件..NET常用的AOP有Castle DynamicProxy.AspectCore等,以上两种AOP组件都是通过运行时生成一个代理类执行AOP代码的,肉夹馍则是在代码编译时直接修改原始方法IL代码,在原始方法内织入AOP代码的..NET静态AOP的组件或许有人使用过PostSharp,这是一个功能完善且强大的静态代码织入组件,Postsharp有社区版,但可惜的是社区版不支持异步方法,肉夹馍的实现方式与Postsharp类似,同时也支持了

Net和Java基于zipkin的全链路追踪 https://www.cnblogs.com/zhangs1986/p/8966051.html 在各大厂分布式链路跟踪系统架构对比 中已经介绍了几大框架的对比,如果想用免费的可以用zipkin和pinpoint还有一个忘了介绍:SkyWalking,具体介绍可参考:https://github.com/apache/incubator-skywalking/blob/master/README_ZH.md 由于追踪的要求是Net平台和Java平台

在各大厂分布式链路跟踪系统架构对比 中已经介绍了几大框架的对比,如果想用免费的可以用zipkin和pinpoint还有一个忘了介绍:SkyWalking,具体介绍可参考:https://github.com/apache/incubator-skywalking/blob/master/README_ZH.md 由于追踪的要求是Net平台和Java平台都要支持,对于java平台各组件都是天生的支持的,但对于net的支持找了些开源组件,发现Pinpoint和SkyWalking给出的Demo都是基

一.Pinpoint简单介绍Pinpoint是一款对Java编写的大规模分布式系统的APM工具,有些人也喜欢称呼这类工具为调用链系统.分布式跟踪系统.一般来说,前端向后台发起一个查询请求,后台服务可能要调用多个服务,每个服务可能又会调用其它服务,最终将结果返回,汇总到页面上.如果某个环节发生异常,工程师很难准确定位这个问题到底是由哪个服务调用造成的,Pinpoint等相关工具的作用就是追踪每个请求的完整调用链路,收集调用链路上每个服务的性能数据,方便工程师能够快速定位问题.Pinpoint开源在

zipkin是什么 Zipkin是一款开源的分布式实时数据追踪系统(Distributed Tracking System),基于 Google Dapper的论文设计而来,由 Twitter 公司开发贡献.其主要功能是聚集来自各个异构系统的实时监控数据.分布式跟踪系统还有其他比较成熟的实现,例如:Naver的Pinpoint.Apache的HTrace.阿里的鹰眼Tracing.京东的Hydra.新浪的Watchman,美团点评的CAT,skywalking等. 为什么使用Zipkin 随着业

原文:https://www.jianshu.com/p/6ef0b76b9c26 分布式服务跟踪需求 随着分布式服务越来越多,调用关系越来越复杂,组合接口越来越多,要进行分布式服务跟踪监控的需求也越来越强烈,对于项目负责人当生产环境出现问题的时候需要第一时间知道哪个服务节点出现了问题,这就需要我们能够通过监控系统第一时间发现. 分布式服务跟踪现状 目前主流的分布式服务跟踪开源框架主要有3个,大家用的比较多的是点评的CAT.pinpoint和sleuth+zipkin,下面分别介绍下这几个框架的

一.Zipkin 介绍 Zipkin 是什么?  Zipkin的官方介绍:https://zipkin.apache.org/  Zipkin是一款开源的分布式实时数据追踪系统(Distributed Tracking System),基于 Google Dapper的论文设计而来,由 Twitter 公司开发贡献.其主要功能是聚集来自各个异构系统的实时监控数据.分布式跟踪系统还有其他比较成熟的实现,例如:Naver的Pinpoint.Apache的HTrace.阿里的鹰眼Tracing.京东的

序言 sleuth是spring cloud的分布式跟踪工具,主要记录链路调用数据,本身只支持内存存储,在业务量大的场景下,为拉提升系统性能也可通过http传输数据,也可换做rabbit或者kafka来传输数据. zipkin是Twitter开源的分布时追踪系统,可接收数据,存储数据(内存/cassandra/mysql/es),检索数据,展示数据,他本神不会直接在分布式的系统服务种trace追踪数据,可便捷的使用sleuth来收集传输数据. 这样描述,大家应该很清晰啦. 服务追踪意义 目前流行