「Java分享客棧」隨時用隨時翻：微服務鏈路追蹤之zipkin搭建

来源:https://www.cnblogs.com/fulongyuanjushi/archive/2022/05/20/16292756.html
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前言 微服務治理方案中，鏈路追蹤是必修課，SpringCloud的組件其實使用很簡單，生產環境中真正令人頭疼的往往是軟體維護，介面在微服務間的調用究竟哪個環節出現了問題，哪個環節耗時較長，這都是項目上線後一定會遇到的問題，為瞭解決這些問題鏈路追蹤便應運而生了。 主流方案 1)、SkyWalking： ...


前言

微服務治理方案中，鏈路追蹤是必修課，SpringCloud的組件其實使用很簡單，生產環境中真正令人頭疼的往往是軟體維護，介面在微服務間的調用究竟哪個環節出現了問題，哪個環節耗時較長，這都是項目上線後一定會遇到的問題，為瞭解決這些問題鏈路追蹤便應運而生了。


主流方案

1)、SkyWalking：這應該是目前最主流的方案了，我所在公司今年的新項目就開始使用這個，效果確實很顯著，功能強大，最重要還是國產的，後面不用看了我們支持國產吧！開個玩笑哈哈，其實這個框架也有缺點，就是稍微有點重，比較適合稍大一點的項目，但可預見後面幾年都是最受歡迎的方案；

2)、Zipkin：這個是老牌鏈路追蹤方案，已經被非常多項目驗證過實用性，相比較於SkyWalking，我個人更喜歡這個框架，因為更輕量級，安裝也非常簡單，是中小規模的微服務項目首選方案。


用法

1、zipkin環境搭建

官方提供了docker版本，十分簡單。也可以下載編譯好的zipkin.jar來運行，是springboot項目。

官網：https://zipkin.io/pages/quickstart.html

1)、啟動

預設埠號啟動zipkin服務，預設埠9411.

java -jar zipkin.jar

2)、指定埠號

java -jar zipkin.jar --server.port=8080

3)、指定訪問RabbitMQ

java -jar zipkin.jar --zipkin.collector.rabbitmq.addresses=127.0.0.1

4)、啟動效果

111.png


2、SpringCloud整合zipkin

springcloud其它基礎依賴包引入這裡省略，直接模擬場景。

會員服務：zipkin_member

訂單服務：zipkin_order

消息服務：zipkin_msg

過程：會員服務調用訂單服務，訂單服務調用消息服務。

1)、引入依賴
<!-- zipkin -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
</dependency>
2)、application.yml配置

註意事項：

a)、加上服務名，RestTemplate調用時會用到；

b)、加上zipkin服務端地址；

c)、加上probability採集率設置，預設0.1，測試環境改為1.0保證每次都採集，生產環境適當抽樣即可。（因為10000個請求抽樣1000個也能發現問題了，沒必要全部都採集）

222.png

3)、引入RestTemplate

這裡restTemplate主要用來進行介面調用查看鏈路追蹤是否生效

@Component
public class RestTemplateConfig {
    
    @Bean
    @LoadBalanced
    public RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }
}
4)、controller調用

會員調用訂單

333.png

訂單調用消息

444.png

消息處理具體業務

555.png

5)、查看效果

啟動Zipkin服務端，訪問：http://127.0.0.1:9411

666.png

執行controller介面

777.png

查看鏈路追蹤，可以看到，介面調用的鏈路已經在zipkin顯現了。

888.png

999.png


3、zipkin整合RabbitMQ非同步採集

springboot2.0之後，官方不再推薦使用自建的zipkin server，而是直接使用編譯好的zipkin.jar來給我們使用。

zipkin.jar中的yml配置可以參考：https://github.com/openzipkin/zipkin/blob/master/zipkin-server/src/main/resources/zipkin-server-shared.yml

1)、指定RabbitMQ為伺服器

啟動zipkin服務時指定rabbitmq為伺服器即可，得先啟動rabbitmq伺服器。

java -jar zipkin.jar --zipkin.collector.rabbitmq.addresses=192.168.239.132

啟動之後，可以發現rabbitmq中會自動新增一個zipkin隊列，表示綁定成功。

1010.png

2)、引入中間依賴

給每個微服務引入stream和rabbitmq的中間件依賴

<!-- 引入和rabbitmq的中間依賴 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-stream-binder-rabbit</artifactId>
</dependency>
3)、yml配置

修改每個微服務的application.yml，加上rabbitmq的配置。

rabbitmq: 
    host: 192.168.239.132
    port: 5672
    username: guest
    password: guest
4)、啟動和調用

啟動微服務，執行調用。

1111.png

5)、MQ是否收到消息

看rabbitmq是否有收消息，隊列有反應說明rabbitmq收到消息了。

1212png.png

6)、Zipkin是否採集信息

看zipkin是否採集了鏈路信息

1313.png

7)、驗證積壓消息

關掉zipkin服務，看消息是否會積壓在rabbitmq，再啟動zipkin服務，看消息是否會被消費並且獲取到鏈路信息。

1414.png

獲取消息查看，發現獲取到的就是traceId相關的json數據，證明整個過程都是正常的。

1515.png

重新再啟動zipkin服務，發現rabbitmq積壓的消息就被消費了。

1616.png

並且也能獲取到鏈路信息

1717.png


4、zipkin使用MySQL存儲

zipkin.jar中的yml配置可以參考，裡面有關於mysql的配置或者其他如elasticsearch的配置：

https://github.com/openzipkin/zipkin/blob/master/zipkin-server/src/main/resources/zipkin-server-shared.yml

這節我們在上一節MQ的基礎上增加MySQL的啟動配置項

1)、指定MySQL

命令看著很長，其實仔細看發現很簡單，都是見名知義，不必死記硬背。

java -jar zipkin.jar

--zipkin.collector.rabbitmq.addresses=192.168.239.132

--zipkin.storage.type=mysql

--zipkin.storage.mysql.host=127.0.0.1

--zipkin.storage.mysql.port=3306

--zipkin.storage.mysql.username=root

--zipkin.storage.mysql.password=123456

--zipkin.storage.mysql.db=zipkin

2)、創建zipkin資料庫

根據1中命令配置的信息，創建zipkin資料庫，並執行語句創建zipkin採集記錄的三張表。

參考官網：https://github.com/apache/incubator-zipkin/blob/master/zipkin-storage/mysql-v1/src/main/resources/mysql.sql

這裡我也貼出來 zipkin-mysql.sql

1818.png

CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_spans (
  `trace_id_high` BIGINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'If non zero, this means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit',
  `trace_id` BIGINT NOT NULL,
  `id` BIGINT NOT NULL,
  `name` VARCHAR(255) NOT NULL,
  `remote_service_name` VARCHAR(255),
  `parent_id` BIGINT,
  `debug` BIT(1),
  `start_ts` BIGINT COMMENT 'Span.timestamp(): epoch micros used for endTs query and to implement TTL',
  `duration` BIGINT COMMENT 'Span.duration(): micros used for minDuration and maxDuration query',
  PRIMARY KEY (`trace_id_high`, `trace_id`, `id`)
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE utf8_general_ci;

ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`) COMMENT 'for getTracesByIds';
ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`name`) COMMENT 'for getTraces and getSpanNames';
ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`remote_service_name`) COMMENT 'for getTraces and getRemoteServiceNames';
ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`start_ts`) COMMENT 'for getTraces ordering and range';

CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_annotations (
  `trace_id_high` BIGINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'If non zero, this means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit',
  `trace_id` BIGINT NOT NULL COMMENT 'coincides with zipkin_spans.trace_id',
  `span_id` BIGINT NOT NULL COMMENT 'coincides with zipkin_spans.id',
  `a_key` VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.key or Annotation.value if type == -1',
  `a_value` BLOB COMMENT 'BinaryAnnotation.value(), which must be smaller than 64KB',
  `a_type` INT NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.type() or -1 if Annotation',
  `a_timestamp` BIGINT COMMENT 'Used to implement TTL; Annotation.timestamp or zipkin_spans.timestamp',
  `endpoint_ipv4` INT COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null',
  `endpoint_ipv6` BINARY(16) COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null, or no IPv6 address',
  `endpoint_port` SMALLINT COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null',
  `endpoint_service_name` VARCHAR(255) COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null'
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE utf8_general_ci;

ALTER TABLE zipkin_annotations ADD UNIQUE KEY(`trace_id_high`, `trace_id`, `span_id`, `a_key`, `a_timestamp`) COMMENT 'Ignore insert on duplicate';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`, `span_id`) COMMENT 'for joining with zipkin_spans';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`) COMMENT 'for getTraces/ByIds';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`endpoint_service_name`) COMMENT 'for getTraces and getServiceNames';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`a_type`) COMMENT 'for getTraces and autocomplete values';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`a_key`) COMMENT 'for getTraces and autocomplete values';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`trace_id`, `span_id`, `a_key`) COMMENT 'for dependencies job';

CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_dependencies (
  `day` DATE NOT NULL,
  `parent` VARCHAR(255) NOT NULL,
  `child` VARCHAR(255) NOT NULL,
  `call_count` BIGINT,
  `error_count` BIGINT,
  PRIMARY KEY (`day`, `parent`, `child`)
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE utf8_general_ci;
3)、效果

啟動微服務，執行controller請求，看是否成功。

RabbitMQ

1919.png

zipkin

2020.png

MySQL

2121.png


至此，springcloud sleuth + zipkin + rabbitmq + mysql 就全部整合成功了！


總結

微服務的治理方案有很多，學習方向根據個人喜好決定，我的經驗就是不必盲目跟從這種用於輔助的方案，比如現在有SkyWalking，以後可能還有SkyFlying、SkySwimming。

走向高級軟體工程師都要有一個意識，就是在層出不窮的開源框架如雨後春筍般出現的時候，你得有信心用到哪個花點時間就能自己搭建起來，這才是提升自己的最有效方法。

一個項目使用什麼治理方案最重要的絕不是跟風，而是哪款最適合就用哪款，就像你找女朋友一樣，不單單是找漂亮的，而是找最能一起過日子的，否則就是貌合神離。


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