SkyWalking 是一个应用性能监控系统,特别为微服务.云原生和基于容器(Docker, Kubernetes, Mesos)体系结构而设计.除了应用指标监控以外,它还能对分布式调用链路进行追踪.类似功能的组件还有:Zipkin.Pinpoint.CAT等. 上几张图,看看效果,然后再一步一步搭建并使用 1.  概念与架构 SkyWalking是一个开源监控平台,用于从服务和云原生基础设施收集.分析.聚合和可视化数据.SkyWalking提供了一种简单的方法来维护分布式系统的清晰视图,甚至可

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

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

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

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

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

分布式环境下,对于线上出现问题往往比单体应用要复杂的多,原因是前端的一个请求可能对应后端多个系统的多个请求,错综复杂. 对于快速问题定位,我们一般希望是这样的: 从下到下关键节点的日志,入参,出差,异常等. 关键节点的响应时间 关键节点依赖关系 而这些需求原来在单体应用中可以比较容易实现,但到了分布式环境,可能会出现: 每个系统的技术栈不同 有的系统有日志有的连日志都没有 日志实现手段不相同 以上系统都是自治的,要想看整体的调用链非常困难. 分布式系统日志统一的手段有很多,比如常见的ELK,但这

1.Zipkin是什么 Zipkin分布式跟踪系统:它可以帮助收集时间数据,解决在microservice架构下的延迟问题:它管理这些数据的收集和查找:Zipkin的设计是基于谷歌的Google Dapper论文.每个应用程序向Zipkin报告定时数据,Zipkin UI呈现了一个依赖图表来展示多少跟踪请求经过了每个应用程序:如果想解决延迟问题,可以过滤或者排序所有的跟踪请求,并且可以查看每个跟踪请求占总跟踪时间的百分比. 2.为什么使用Zipkin 随着业务越来越复杂,系统也随之进行各种拆分,

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

jaegeropentracing的Java-client完整分布式追踪链,在分布式系统中透传trace信息 之前文章记录了jaegeropentracing的Java-client追踪链在单系统中的调用示例,现在记录下在分布式系统是如何实现一个完整的调用链的. 这篇文章是基于我之前的两篇文章编写了,链接如下: Spring整合CXF webservice restful 实例 jaegeropentracing的Java-client 下面是代码: client端代码如下: public st

一.背景 对于分布式在线服务,一个请求需要经过多个系统中多个模块,可能多达上百台机器的协作才能完成单次请求.这种场景下单靠人力无法掌握整个请求中各个阶段的性能开销,更无法快速的定位系统中性能瓶颈.当发生故障时通常需要查看大量日志跨越多个团队来确认问题. 二.举个栗子 程序猿小亮作为一个在职场摸爬滚打多年资深工程师,他可能面临的系统设计是这个样子的,如下图. (图片来自于网络) 借助良好的系统设计和编码规范,对于一般有问题的请求处理,小亮依据自己对多个系统的了解通过翻阅大量的日志文件(前提是日志输

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

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

本文概要:大白话剖析调用链监控原理,然后学习Sleuth,Zipkin,然后将Sleuth整合Zipkin,最后学习Zipkin数据持久化(Elasticsearch)以及Zipkin依赖关系图 实战至此,基本功能已经全部实现 1 剖析调用链监控原理 如果我们的项目出现异常了,怎么办呢? 1.1 问题定位需求 ◆ 跨微服务的API调用发生异常,要求快速定位(比如5分钟以内)出问题出在哪里,该怎么办? ◆ 跨微服务的API调用发生性能瓶颈,要求迅速定位(比如5分钟以内)出系统瓶颈,该怎么办? 对于

CAT简介 CAT(Central Application Tracking),是美团点评基于 Java 开发的一套开源的分布式实时监控系统.美团点评基础架构部希望在基础存储.高性能通信.大规模在线访问.服务治理.实时监控.容器化及集群智能调度等领域提供业界领先的.统一的解决方案,CAT 目前在美团点评的产品定位是应用层的统一监控组件,在中间件(RPC.数据库.缓存.MQ 等)框架中得到广泛应用,为各业务线提供系统的性能指标.健康状况.实时告警等服务. 欢迎关注微信公众号:万猫学社,每周一分享J

调用链原理和场景 正如Service Mesh的诞生是为了解决大规模分布式服务访问的治理问题,调用链的出现也是为了对应于大规模的复杂的分布式系统运行中碰到的故障定位定界问题.大量的服务调用.跨进程.跨服务器,可能还会跨多个物理机房.无论是服务自身问题还是网络环境的问题导致调用上链路上出现问题都比较复杂,如何定位就比单进程的一个服务打印一个异常栈来找出某个方法要困难的多.需要有一个类似的调用链路的跟踪,经一次请求的逻辑规矩完整的表达出来,可以观察到每个阶段的调用关系,并能看到每个阶段的耗时和调用详

APM调用链产品对比 随着企业经营规模的扩大,以及对内快速诊断效率和对外SLA(服务品质协议,service-level agreement)的追求,对于业务系统的掌控度的要求越来越高,主要体现在: 对于第三方依赖的监控,实时/准实时了解第三方的健康状况/服务品质,降低第三方依赖对于自身系统的扰动(服务降级.故障转移) 对于容器的监控,实时/准实时的了解应用部署环境(CPU.内存.进程.线程.网络.带宽)情况,以便快速扩容/缩容.流量控制.业务迁移 业务方对于自己的调用情况,方便作容量规划,同时

hello,大家好,我是小楼. 今天给大家分享一个关于HBase数据倾斜的排查案例,不懂调用链?不懂HBase?没关系,看完包懂~ 背景 最近HBase负责人反馈HBase存储的调用链数据偶尔出现极其严重的倾斜情况,并且日常的倾斜情况也比较大,讲的通俗点就是出现了热点机器. 举个例子,有三台HBase机器存储调用链数据,其中大部分数据读写都在一台机器上,导致机器负载特别大,经常告警,这就是HBase倾斜,也叫热点现象.本文主要讲述了治理倾斜情况的过程,以及踩的几个坑. 知识铺垫 为什么会出现HB