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Brave接入ZipKin实现调用链跟踪【上】

Brave接入ZipKin实现调用链跟踪【上】

作者: 点融黑帮 | 来源:发表于2016-11-15 16:08 被阅读9976次

    导读:

    一个分布式系统由若干分布式服务构成,每一个请求会经过多个业务系统并留下足迹,但是这些分散的数据对于问题排查,或是流程优化都很有限,要能做到追踪每个请求的完整链路调用,收集链路调用上每个服务的性能数据,计算性能数据和比对性能指标(SLA),甚至能够再反馈到服务治理中,那么这就是分布式跟踪的目标。在业界:淘宝的鹰眼, 京东的Hydra实现了这个目标,这里要介绍的是twitter 的 zipkin。

    ZipKin介绍

    1、ZipKin简介

    1、Zipkin是一个致力于收集分布式服务的时间数据的分布式跟踪系统。

    2、Zipkin 主要涉及四个组件:collector(数据采集),storage(数据存储),search(数据查询),UI(数据展示)。

    3、github源码地址:https://github.com/openzipkin/zipkin

    4、Zipkin提供了可插拔数据存储方式:In-Memory,MySql, Cassandra, Elasticsearch;本文为了测试方便以In-Memory方式进行存储,个人推荐Elasticsearch,关于更多的存储方式可以参考github。

    5、ZipKin运行环境需要Jdk8支持。

    6、下载并启动ZipKin:

    下载并规划成如下目录结构,可以自行更改。

    说明:bin目录为启动脚本所在目录,lib目录为zipkin-server jar所在目录。

    附下Jdk8下启动脚本,存储方式不是本篇重点,要更换存储方式请参考github。

    运行时参数:

    通过http://XXX:9411就可以访问zipkin UI控制台

    2、ZipKin数据模型

    Trace:一组代表一次用户请求所包含的spans,其中根span只有一个。

    Span: 一组代表一次HTTP/RPC请求所包含的annotations。

    annotation:包括一个值,时间戳,主机名(留痕迹)。

    3�ZipKin生成调用链

    把一些轻量级的TraceID和Span ID在服务之间传递,服务之间将信息报告给Zipkin,ZipKin将服务之间调用关系有效组成一个完整的调用链。

    注:TraceId:全局ID, spanId-每个方法调用的id,parentSpanId-父SpanId, sampled-是否需要采样。

    1、 客户端:

    客户端需要把Trace(traceId,spanId,parentSpanId,sampled)信息放在Request/ThreadLocal中。

    如果需要进行HTTP/RPC调用,需要把Trace的信息放在协议中,例如http header/Rpc Extraparams。

    2、 服务端:

    检查http header/Rpc Extraparams中是否存在Trace信息,如果存在就把这些信息取出来,然后存入到Request/ThreadLocal中,进而把请求串接起来。如果不存在,那么就开始一个新的Trace。

    �Brave介绍

    1、�Brave简介

    Brave 是用来装备 Java 程序的类库,提供了面向标准Servlet、Spring MVC、Http Client、JAX RS、Jersey、Resteasy 和 MySQL 等接口的装备能力,可以通过编写简单的配置和代码,让基于这些框架构建的应用可以向 Zipkin 报告数据。同时 Brave 也提供了非常简单且标准化的接口,在以上封装无法满足要求的时候可以方便扩展与定制。

    虽然Brave提供了默认的实现,结合项目实际情况,基本上是需要定制才能满足要求的,本文针对默认实现就不再啰嗦,直接针对定制进行讲解。

    由于项目中用到SpringMvc,HttpClient,Jprotobuf-Rpc-Socket,本文主要介绍针对SpringMvc,HttpClient,Jprotobuf-Rpc-Socket的扩展与定制。

    2、服务调用常用的两种方式

    1、服务以Http方式提供Rest接口,服务与服务之间通过HttpClient互相调用,对外以Http方式提供Rest接口,这里Rest以SpringMvc为例。

    2、服务以jprotobufrpcsocket方式提供Rpc接口,服务与服务之间通过RPC互相调用,对外以Http方式提供Rest接口,这里Rest以SpringMvc为例,RPC以jprotobufrpcsocket为例。

    3、Brave环境准备

    1、Maven引入

    2、通过实现FactoryBean接口,创建Brave实例,同时为Brave实例设置Http采集器,默认采用日志打印方式。

    FactoryBean:

    注:FactoryBean的作用在于更灵活创建Brave实例,serviceName为对应用服务的名称,ZipkinSetting为HttpSpanCollector实例需要的参数配置,以Http方式采集数据,就需要例如超时时间等这样的参数配置。

    ZipkinSetting:

    Brave环境的准备就讲到这里了。

    4、HttpClient装配

    Brave默认提供了OkHttpClient的支持,但是对于一个完成了的项目来说并不合适,因此我需要对HttpClient定制,对Http请求增加拦截功能,能在请求前后埋点。

    1、HttpInvokeInteceptor:这个接口的作用在通过HttpClient请求前和请求后埋点。

    2、HTTPClient:这个类的作用在于每次请求都会调用HttpClient execute方法,因此在execute方法体,我们可以在请求前和请求后埋点实现链路跟踪;在这个类持有HttpInvokeInteceptor的引用,完成请求前和请求后拦截。

    3、HTTPRequest:这个类是POST,GET,DELETE,PUT等请求的父类,这里定义了URL和Method,以便在请求前埋点处留下更清晰的足迹,目的在于在Zipkin能留下url,method信息。

    4、HTTPResponse:请求返回数据,在获取到HTTPResponse以后用来在请求完成后埋点留下更清晰的足迹。

    5、FormPost:HTTPRequest的子类,真实的请求类。

    6、BraveHttpClientInteceptor:BraveHttpClientInteceptor是HttpInvokeInteceptor的实现类,真实的HttpClient装配的实现。

    请求前通过实现ClientRequestAdapter接口,请求后通过实现ClientResponseAdapter接口完成定制。

    以上完成了HttpClient的装配。

    5、SpringMvc装配

    Brave库本身提供了SpringMVC拦截器针对Controller处理前后埋点的支持,接下来这是在此基础上做了改写:

    让埋点信息更完善

    增加了访问记录采集,有了访问记录,为服务治理做好准备(服务治理不作为讲解的范畴)

    BraveHttpServerInterceptor:SpringMvc标准拦截器,主要用于在Controller处理前和处理后埋点实现请求跟踪。主要用于Server端装配。

    6、JprotobufRpcSocket装配

    1、版本选择:JprotobufRpcSocket3.4.4

    2、JprotobufRpcSocket3.4.4 BUG: 客户端拦截器不生效。

    原因:

    HaProtobufRpcProxyBean继承HaProtobufRpcProxy,HaProtobufRpcProxy的onBuildProtobufRpcProxy方法如下:

    HaProtobufRpcProxyBean有对该方法重写,重写的方法如下:

    方法重写以后对应的拦截器没有往下传,导致拦截器不可用,这个bug修复如果通过修改源代码的方式比较麻烦,建议在项目中按照下面方式修改,不会涉及到Jprotobuf-Rpc-Socket依赖的更改与管理。

    FIX:

    Fix后的代码结构如下:

    保持包名不变,对HaProtobufRpcProxyBean更名为MatrixHaProtobufRpcProxyBean ,HaProtobufRpcProxy更名为MatrixHaProtobufRpcProxy,HaRpcProxyFactoryBean更名为MatrixHaRpcProxyFactoryBean。

    MatrixHaRpcProxyFactoryBean代码做如下改动:

    MatrixHaProtobufRpcProxy代码做如下改动:

    MatrixHaProtobufRpcProxyBean将拦截器往下传,代码做如下改动:

    MatrixHaProtobufRpcProxy继承NamingServiceChangeListener取代HaProtobufRpcProxy。

    在客户端使用的时候通过MatrixHaRpcProxyFactoryBean取代HaRpcProxyFactoryBean创建接口代理。

    3、JprotobufRpcSocket3.4.4 Extraparams坑: Jprotobuf-Rpc-Socket 拦截器InvokerInterceptor可以通过MethodInvocation以Aop的方式往服务端传值。

    需要通过SerializationUtils序列化与反序列化。

    序列化的数据结构需要是Map。

    查看RemoteExcuteInvokeRpcHandler 82行源代码发现:有通过SerializationUtils反序列化并且强转为MAP:

    4、RPC装配源码介绍:RpcPrepareInteceptor

    RpcPrepareInteceptor: BraveRpcClientInterceptor与BraveRpcServerInteceptor的父类。

    BraveServerRequest, BraveClientRequest,BraveServerResponse,BraveClientResponse   RPC扩展点。

    5、RPC客户端装配BraveRpcClientInterceptor源码介绍:

    6、RPC服务端装配BraveRpcServerInteceptor源码介绍:

    未完待续~~~

    本文作者:秦瑜 Chris.Qin(点融黑帮),来自点融BE Team,2015年10月加入点融,负责多个项目的架构与设计,多年大并发分布式互联网架构经验。

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      网友评论

      • 小景_9ef7:写得很好。能否提供一下源码啊?
      • _苏陌年:是否有示例代码 感觉不太全
      • 翟志军:不是很喜欢这种浸入式的方式

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