疯狂Spring Cloud连载(29)微服务跟踪概述

原创
2018/01/09 21:43
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本文节选自《疯狂Spring Cloud微服务架构实战》

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微服务跟踪概述

        先对微服务跟踪的相关概念,做一个基本的讲解。

实际问题与Sleuth

        前面章节中,我们使用Spring Cloud来搭建服务集群,不论是Eureka服务器、服务实例,还是配置服务器、网关等节点,都可以横向扩展。一旦集群中的服务数量增多,并且它们之间存在复杂的依赖关系,那么管理它们将会变成一件很棘手的事情。

        当外部用户向集群发起请求,这些请求将会调用多个服务,每个服务又会依赖其他的服务,此时,如果出现异常、超时等情况,排查问题将变得非常困难。我们需要很清楚知道,服务出现了什么问题,这些问题出在哪个环节。

        为了能解决这些问题,Spring Cloud提供了Sleuth框架作为解决方案,Sleuth可以与Zipkin、Apache HTrace和ELK等数据分析、服务跟踪系统进行整合,为服务跟踪、解决问题提供了便利。

服务跟踪系统

        目前有许多的分布式跟踪系统,例如Zipkin、HTrace等,这些系统可以帮助我们收集一些,由服务实时产生的数据(主要是日志),通过这些数据可以分析出分布式系统的健康状态、服务调用过程、调用耗时等指标,为优化系统、解决问题提供了依据。

        读者需要区别两个基本的概念:服务跟踪和数据分析,数据分析系统(例如ELK等)收集了服务集群所产生的数据后,也可以实现服务监控、服务跟踪等功能,但明显数据分析系统的概念更为广泛、抽象。本书将会介绍服务跟踪系统Zipkin,同样也会介绍著名的数据分析平台ELK。

Sleuth基本概念

        Sleuth借鉴了Google Dapper的设计,先了解以下两个概念:

  • Trace:表示整个跟踪的过程,从用户发起请求,到最终的响应。一次跟踪包含多个跨度,这些跨度以树状结构进行保存。
  • Span:跨度,表示一次调用的过程,一次跟踪包含多次的调用过程。假设用户向A服务发送请求,A服务又要调用B服务,那么此时将会产生两个跨度:用户调用A服务、A服务调用B服务。

        图10-1简单地描述了跨度的概念。

图10-1 跨度

        如图10-1,用户或外部程序调用A服务,此次调用看作是跨度A,A服务还要调用B服务,在跨度A的基础上会产生跨度B,跨度B是跨度A的一部分,在Sleuth的设计上,跨度A是B的父跨度。因此在整个跟踪过程中,这些跨度是树状结构的。

        除了跟踪和跨度外,还要了解一下Annotation(事件标识),它主要用于记录事件的存在,主要包括以下几个事件标识:

  • cs:Client Sent,表示客户端发送了请求,这个标识意味着跨度的开始。例如前面的A服务向B服务发送请求,A服务就是客户端。
  • sr:Server Received,表示服务端接收到请求,并开始进行处理。
  • ss:Server Sent,表示服务器端完成请求的处理,并对客户端做出响应。
  • cr:Client Received,表示客户端接收到响应,意味着整个跨度的结束。

项目准备

        在使用Sleuth前,先准备本章的测试项目,本章主要以一个微服务集群为基础,该集群包括以下项目:

  • test-eureka-server:Eureka服务器,端口为8761。
  • test-book-service:图书微服务,主要提供根据id查询图书的服务,端口为8081。
  • test-pay-service:支付微服务,主要提供支付服务,端口为8082。
  • test-sale-service:销售微服务,会调用图书服务和支付服务,端口为8083。

        以上的项目,均可以在codes\10目录找到对应的源码,几个项目的结构请见图10-2。

图10-2 测试项目结构

        以上几个测试项目是一个简单的Spring Cloud集群,销售服务依赖了“图书服务”和“支付服务”。

本文节选自《疯狂Spring Cloud微服务架构实战》

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