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zipkin为分布式链路调用监控系统,聚合各业务系统调用延迟数据,达到链路调用监控跟踪。

 

Zipkin 是 Twitter 的一个开源项目,允许开发者收集 Twitter 各个服务上的监控数据,并提供查询接口。

 

Zipkin is a distributed tracing system. It helps gather timing data needed to troubleshoot latency problems in microservice architectures. It manages both the collection and lookup of this data. Zipkin’s design is based on the Google Dapper paper.

This project includes a dependency-free library and a spring-boot server. Storage options include in-memory, JDBC (mysql), Cassandra, and Elasticsearch.

 

 

zipkin主要涉及四个组件 collector storage search web UI

Collector接收各service传输的数据

Cassandra作为Storage的一种,也可以是mysql等,默认存储在内存中,配置cassandra可以参考这里

Query负责查询Storage中存储的数据,提供简单的JSON API获取数据,主要提供给web UI使用

Web 提供简单的web界面

 

Zipkin 使用 Apache Cassandra 做为数据存储系统,使用 Apache ZooKeeper – the Hadoop configuration management software – for coordination, and Facebook's Scribe data aggregation system as the logging framework to transport the trace data.

 

zipkin作用

全链路追踪工具(根据依赖关系)

查看每个接口、每个service的执行速度(定位问题发生点或者寻找性能瓶颈)

 

zipkin工作原理

创造一些追踪标识符(tracingId,spanId,parentId),最终将一个request的流程树构建出来

 

zipkin架构



 

其中:

Collector接收各service传输的数据;

Cassandra作为Storage的一种,也可以是mysql等,默认存储在内存中,配置cassandra可以参考这里;

Query负责查询Storage中存储的数据,提供简单的JSON API获取数据,主要提供给web UI使用;

Web 提供简单的web界面;

 

zipkin分布式跟踪系统的目的:

zipkin为分布式链路调用监控系统,聚合各业务系统调用延迟数据,达到链路调用监控跟踪;

zipkin通过采集跟踪数据可以帮助开发者深入了解在分布式系统中某一个特定的请求时如何执行的;

假如我们现在有一个用户请求超时,我们就可以将这个超时的请求调用链展示在UI当中;我们可以很快度的定位到导致响应很慢的服务究竟是什么。如果对这个服务细节也很很清晰,那么我们还可以定位是服务中的哪个问题导致超时;

zipkin系统让开发者可通过一个Web前端轻松的收集和分析数据,例如用户每次请求服务的处理时间等,可方便的监测系统中存在的瓶颈。