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Spring Cloud 整合分散式鏈路追蹤系統Sleuth和ZipKin實戰,分析系統瓶頸

導讀

  微服務架構中,是否遇到過這種情況,服務間呼叫鏈過長,導致效能遲遲上不去,不知道哪裡出問題了,巴拉巴拉....,迴歸正題,今天我們使用SpringCloud元件,來分析一下微服務架構中系統呼叫的瓶頸問題~

SpringCloud鏈路追蹤元件Sleuth實戰

官網

  主要功能:做日誌埋點

什麼是Sleuth

  專門用於追蹤每個請求的完整呼叫鏈路。

  例如:【order-service,f674cc8202579a50,4727309367e0b514,false】

    • 第一個值:spring.application.name
    • 第二個值,sleuth生成的一個ID,交Trace ID,用來標識一條請求鏈路,一條請求鏈路中包含一個Trace ID,多個Span ID
    • 第三個值:spanid基本的工作單元,獲取元資料,如傳送一個http請求
    • 第四個值:false,是否要將該資訊輸出到zipkin服務中來收集和展示

新增依賴

  牽扯到的服務都得加這個依賴!(我這裡是在order-service、product-service加的依賴)

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId
> </dependency>

啟動整個微服務測試

部署視覺化鏈路追蹤Zipkin

簡介

  大規模分散式系統的APM工具,基於Google Dapper的基礎實現,和Sleuth結合可以提供視覺化web介面分析呼叫鏈路耗時情況。

官網

  點我直達

部署

  點我直達

  這裡我使用下載原始碼的方式

# get the latest source
git clone https://github.com/openzipkin/zipkin
cd zipkin
# Build the server and also make its dependencies
./mvnw -DskipTests --also-make -pl zipkin-server clean install
# Run the server
java -jar ./zipkin-server/target/zipkin-server-*exec.jar

備註

  因為種種原因,從github上下載這個原始碼包,非常慢,可以使用這種方式解決:點我直達

git clone https://gitee.com/mirrors/zipkin.git

cd zipkin

mvn -DskipTests clean package

java -jar ./zipkin-server/target/zipkin-server-*exec.jar

啟動

  地址:ip:9411

Zpikin+Sleuth整合

新增依賴

  涉及到的服務都得加!(我這裡是在order-service、product-service加的依賴)

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
</dependency>

注意

  之前加過Sleuth依賴,現在加zipkin依賴,2.x的zipkin已經包含sleuth了,這裡可以把之前的sleuth依賴去掉

修改配置檔案

  預設指向的zipkin地址為本機地址:http://localhost:9411/

  預設收集百分比為:10%

application.properties

# 指定zipkin地址
spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411/
# 配置取樣百分比,開發環境可以設定:1,也就是100%,生產環境可以設定小一點
spring.sleuth.sampler.probability=1

啟動並分析資料

  通過這個分析,我們可以知道,微服務中那個服務耗時多,可以在這個服務上做效能優化,可以考慮加:快取、非同步、演算法等等~

原始碼下載

  好了,今天先到這,只可意會不可言傳,自己體會他的好處~

連結: https://pan.baidu.com/s/1c4ZWufjmDgzgAAiOOzRg9A  密碼: or12