微服務呼叫鏈追蹤中心搭建

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概述

一個完整的微服務系統包含多個微服務單元，各個微服務子系統存在互相呼叫的情況，形成一個 呼叫鏈。一個客戶端請求從發出到被響應 經歷了哪些元件、哪些微服務、請求總時長、每個元件所花時長 等資訊我們有必要了解和收集，以幫助我們定位效能瓶頸、進行效能調優，因此監控整個微服務架構的呼叫鏈十分有必要，本文將闡述如何使用 Zipkin 搭建微服務呼叫鏈追蹤中心。

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Zipkin初摸

正如 Ziplin官網 所描述，Zipkin是一款分散式的追蹤系統，其可以幫助我們收集微服務架構中用於解決延時問題的時序資料，更直白地講就是可以幫我們追蹤呼叫的軌跡。

Zipkin的設計架構如下圖所示：

要理解這張圖，需要了解一下Zipkin的幾個核心概念：

• Reporter

在某個應用中安插的用於傳送資料給Zipkin的元件稱為Report，目的就是用於追蹤資料收集

• Span

微服務中呼叫一個元件時，從發出請求開始到被響應的過程會持續一段時間，將這段跨度稱為Span

• Trace

從Client發出請求到完成請求處理，中間會經歷一個呼叫鏈，將這一個整個過程稱為一個追蹤（Trace）。一個Trace可能包含多個Span，反之每個Span都有一個上級的Trace。

• Transport

一種資料傳輸的方式，比如最簡單的HTTP方式，當然在高併發時可以換成Kafka等訊息佇列

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看了一下基本概念後，再結合上面的架構圖，可以試著理解一下，只有裝配有Report元件的Client才能通過Transport來向Zipkin傳送追蹤資料。追蹤資料由Collector收集器進行手機然後持久化到Storage之中。最後需要資料的一方，可以通過UI介面呼叫API介面，從而最終取到Storage中的資料。可見整體流程不復雜。

Zipkin官網給出了各種常見語言支援的OpenZipkin libraries：

本文接下來將 構造微服務追蹤的實驗場景 並使用 Brave 來輔助完成微服務呼叫鏈追蹤中心搭建！

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部署Zipkin服務

利用Docker來部署Zipkin服務再簡單不過了：

docker run -d -p 9411:9411 
--name zipkin 
docker.io/openzipkin/zipkin
複製程式碼

完成之後瀏覽器開啟：localhost:9411可以看到Zipkin的視覺化介面：

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模擬微服務呼叫鏈

我們來構造一個如下圖所示的呼叫鏈：

圖中包含 一個客戶端 + 三個微服務：

• Client：使用/servicea介面消費ServiceA提供的服務

• ServiceA：使用/serviceb介面消費ServiceB提供的服務，埠8881

• ServiceB：使用/servicec介面消費ServiceC提供的服務，埠8882

• ServiceC：提供終極服務，埠8883

為了模擬明顯的延時效果，準備在每個介面的響應中用程式碼加入3s的延時。

簡單起見，我們用SpringBt來實現三個微服務。

ServiceA的控制器程式碼如下：

@RestController
public class ServiceAContorller {

    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;

    @GetMapping("/servicea”)
    public String servicea() {
        try {
            Thread.sleep( 3000 );
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return restTemplate.getForObject("http://localhost:8882/serviceb", String.class);
    }
}
複製程式碼

ServiceB的程式碼如下：

@RestController
public class ServiceBContorller {

    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;

    @GetMapping("/serviceb”)
    public String serviceb() {
        try {
            Thread.sleep( 3000 );
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return restTemplate.getForObject("http://localhost:8883/servicec", String.class);
    }
}
複製程式碼

ServiceC的程式碼如下：

@RestController
public class ServiceCContorller {

    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;

    @GetMapping("/servicec”)
    public String servicec() {
        try {
            Thread.sleep( 3000 );
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return "Now, we reach the terminal call: servicec !”;
    }
}
複製程式碼

我們將三個微服務都啟動起來，然後瀏覽器中輸入localhost:8881/servicea來發出請求，過了9s之後，將取到ServiceC中提供的微服務介面所返回的內容，如下圖所示：

很明顯，呼叫鏈可以正常work了！

那麼接下來我們就要引入Zipkin來追蹤這個呼叫鏈的資訊！

編寫與Zipkin通訊的工具元件

從Zipkin官網我們可以知道，藉助OpenZipkin庫Brave，我們可以開發一個封裝Brave的公共元件，讓其能十分方便地嵌入到ServiceA，ServiceB，ServiceC服務之中，完成與Zipkin的通訊。

為此我們需要建立一個新的基於Maven的Java專案：ZipkinTool

• pom.xml中加入如下依賴：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.hansonwang99</groupId>
    <artifactId>ZipkinTool</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <source>6</source>
                    <target>6</target>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
    <packaging>jar</packaging>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot</artifactId>
            <version>2.0.1.RELEASE</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework</groupId>
            <artifactId>spring-webmvc</artifactId>
            <version>4.3.7.RELEASE</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>io.zipkin.brave</groupId>
            <artifactId>brave-spring-web-servlet-interceptor</artifactId>
            <version>4.0.6</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>io.zipkin.brave</groupId>
            <artifactId>brave-spring-resttemplate-interceptors</artifactId>
            <version>4.0.6</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>io.zipkin.reporter</groupId>
            <artifactId>zipkin-sender-okhttp3</artifactId>
            <version>0.6.12</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <version>RELEASE</version>
            <scope>compile</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

</project>
複製程式碼

• 編寫ZipkinProperties類

其包含endpoint和service兩個屬性，我們最後是需要將該兩個引數提供給ServiceA、ServiceB、ServiceC微服務作為其application.properties中的Zipkin配置

@Data
@Component
@ConfigurationProperties("zipkin")
public class ZipkinProperties {
    private String endpoint;
    private String service;
}
複製程式碼

用了lombok之後，這個類異常簡單！

【注意：關於lombok的用法，可以看這裡】

• 編寫ZipkinConfiguration類

這個類很重要，在裡面我們將Brave的BraveClientHttpRequestInterceptor攔截器註冊到RestTemplate的攔截器呼叫鏈中來收集請求資料到Zipkin中；同時還將Brave的ServletHandlerInterceptor攔截器註冊到呼叫鏈中來收集響應資料到Zipkin中

上程式碼吧：

@Configuration
@Import({RestTemplate.class, BraveClientHttpRequestInterceptor.class, ServletHandlerInterceptor.class})
public class ZipkinConfiguration extends WebMvcConfigurerAdapter {

    @Autowired
    private ZipkinProperties zipkinProperties;

    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;

    @Autowired
    private BraveClientHttpRequestInterceptor clientInterceptor;

    @Autowired
    private ServletHandlerInterceptor serverInterceptor;

    @Bean
    public Sender sender() {
        return OkHttpSender.create( zipkinProperties.getEndpoint() );
    }

    @Bean
    public Reporter<Span> reporter() {
        return AsyncReporter.builder(sender()).build();
    }

    @Bean
    public Brave brave() {
        return new Brave.Builder(zipkinProperties.getService()).reporter(reporter()).build();
    }

    @Bean
    public SpanNameProvider spanNameProvider() {
        return new SpanNameProvider() {
            @Override
            public String spanName(HttpRequest httpRequest) {
                return String.format(
                        "%s %s",
                        httpRequest.getHttpMethod(),
                        httpRequest.getUri().getPath()
                );
            }
        };
    }

    @PostConstruct
    public void init() {
        List<ClientHttpRequestInterceptor> interceptors = restTemplate.getInterceptors();
        interceptors.add(clientInterceptor);
        restTemplate.setInterceptors(interceptors);
    }

    @Override
    public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
        registry.addInterceptor(serverInterceptor);
    }
}

複製程式碼

ZipkinTool完成以後，我們需要在ServiceA、ServiceB、ServiceC三個SpringBt專案的application.properties中加入Zipkin的配置：

以ServiceA為例：

server.port=8881
zipkin.endpoint=http://你Zipkin服務所在機器的IP:9411/api/v1/spans
zipkin.service=servicea
複製程式碼

我們最後依次啟動ServiceA、ServiceB、和ServiceC三個微服務，並開始實驗來收集鏈路追蹤資料 ！

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## 實際實驗

1. 依賴分析

瀏覽器開啟Zipkin的UI介面，可以檢視 依賴分析：

圖中十分清晰地展示了ServiceA、ServiceB和ServiceC三個服務之間的呼叫關係！
注意，該圖可縮放，並且每一個元素均可以點選，例如點選 ServiceB這個微服務，可以看到其呼叫鏈的上下游！

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2. 查詢呼叫鏈

接下來我們看一下呼叫鏈相關，點選 服務名，可以看到Zipkin監控到個所有服務：

同時可以檢視Span，如以ServiceA為例，其所有REST介面都再下拉選單中：

以ServiceA為例，點選 Find Traces，可以看到其所有追蹤資訊：

點選某個具體Trace，還能看到詳細的每個Span的資訊，如下圖中，可以看到 A → B → C 呼叫過程中每個REST介面的詳細時間戳：

點選某一個REST介面進去還能看到更詳細的資訊，如檢視/servicec這個REST介面，可以看到從傳送請求到收到響應資訊的所有詳細步驟：

後記

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• ElasticSearch搜尋引擎在SpringBt中的實踐
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