前言
微服務治理方案中,鏈路追蹤是必修課,SpringCloud的元件其實使用很簡單,生產環境中真正令人頭疼的往往是軟體維護,介面在微服務間的呼叫究竟哪個環節出現了問題,哪個環節耗時較長,這都是專案上線後一定會遇到的問題,為了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專案就開始使用這個,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援國產吧!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專案,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,已經被非常多專案驗證過實用性,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專案首選方案。
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來執行,是springboot專案。
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
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
訊息服務:zipkin_msg
過程:會員服務呼叫訂單服務,訂單服務呼叫訊息服務。
1)、引入依賴
<!-- zipkin -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
</dependency>
2)、application.yml配置
注意事項:
a)、加上服務名,RestTemplate呼叫時會用到;
b)、加上zipkin服務端地址;
c)、加上probability採集率設定,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)
3)、引入RestTemplate
這裡restTemplate主要用來進行介面呼叫檢視鏈路追蹤是否生效
@Component
public class RestTemplateConfig {
@Bean
@LoadBalanced
public RestTemplate restTemplate() {
return new RestTemplate();
}
}
4)、controller呼叫
會員呼叫訂單
訂單呼叫訊息
訊息處理具體業務
5)、檢視效果
啟動Zipkin服務端,訪問:http://127.0.0.1:9411
執行controller介面
檢視鏈路追蹤,可以看到,介面呼叫的鏈路已經在zipkin顯現了。
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佇列,表示繫結成功。
2)、引入中間依賴
給每個微服務引入stream和rabbitmq的中介軟體依賴
<!-- 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)、啟動和呼叫
啟動微服務,執行呼叫。
5)、MQ是否收到訊息
看rabbitmq是否有收訊息,佇列有反應說明rabbitmq收到訊息了。
6)、Zipkin是否採集資訊
看zipkin是否採集了鏈路資訊
7)、驗證積壓訊息
關掉zipkin服務,看訊息是否會積壓在rabbitmq,再啟動zipkin服務,看訊息是否會被消費並且獲取到鏈路資訊。
獲取訊息檢視,發現獲取到的就是traceId相關的json資料,證明整個過程都是正常的。
重新再啟動zipkin服務,發現rabbitmq積壓的訊息就被消費了。
並且也能獲取到鏈路資訊
4、zipkin使用MySQL儲存
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:
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)、建立zipkin資料庫
根據1中命令配置的資訊,建立zipkin資料庫,並執行語句建立zipkin採集記錄的三張表。
這裡我也貼出來 zipkin-mysql.sql
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
zipkin
MySQL
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。
走向高階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。
一個專案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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