利用Zipkin对Spring Cloud应用进行服务追踪分析-博客-云栖社区-阿里云

【说明】 本文转载自:https://yq.aliyun.com/articles/60165

利用Zipkin对Spring Cloud应用进行服务追踪分析

摘要: 本文简单介绍了如何利用Zipkin对SpringCloud应用进行服务分析。在实际的应用场景中,Zipkin可以结合压力测试工具一起使用,分析系统在大压力下的可用性和性能。

设想这么一种情况,如果你的微服务数量逐渐增大,服务间的依赖关系越来越复杂,怎么分析它们之间的调用关系及相互的影响?

服务追踪分析

一个由微服务构成的应用系统通过服务来划分问题域,通过REST请求服务API来连接服务来完成完整业务。对于入口的一个调用可能需要有多个后台服务协同完成,链路上任何一个调用超时或出错都可能造成前端请求的失败。服务的调用链也会越来越长,并形成一个树形的调用链。

随着服务的增多,对调用链的分析也会越来越负责。设想你在负责下面这个系统,其中每个小点都是一个微服务,他们之间的调用关系形成了复杂的网络。

有密集恐惧症的同学就忽略吧。

针对服务化应用全链路追踪的问题,Google发表了Dapper论文,介绍了他们如何进行服务追踪分析。其基本思路是在服务调用的请求和响应中加入ID,标明上下游请求的关系。利用这些信息,可以可视化地分析服务调用链路和服务间的依赖关系。

Spring Cloud Sleuth和Zipkin

对应Dpper的开源实现是Zipkin,支持多种语言包括JavaScript,Python,Java, Scala, Ruby, C#, Go等。其中Java由多种不同的库来支持。

在这个示例中,我们准备开发两个基于Spring Cloud的应用,利用Spring Cloud Sleuth来和Zipkin进行集成。Spring Cloud Sleuth是对Zipkin的一个封装,对于Span、Trace等信息的生成、接入HTTP Request,以及向Zipkin Server发送采集信息等全部自动完成。

这是Spring Cloud Sleuth的概念图。

服务REST调用

本次演示的服务有两个:tracedemo做为前端服务接收用户的请求,tracebackend为后端服务,tracedemo通过http协议调用后端服务。

利用RestTemplate进行HTTP请求调用

tracedemo应用通过restTemplate调用后端tracedemo服务,注意,URL中指明tracedemo的地址为backend

@RequestMapping("/")

public String callHome(){

LOG.log(Level.INFO, "calling trace demo backend");

return restTemplate.getForObject("http://backend:8090", String.class);

}

后端服务响应HTTP请求,输出一行日志后返回经典的“hello world”。

@RequestMapping("/")

public String home(){

LOG.log(Level.INFO, "trace demo backend is being called");

return "Hello World.";

}

引入Sleuth和Zipkin依赖包

可以看到,这是典型的两个spring应用通过RestTemplate进行访问的方式,哪在HTTP请求中注入追踪信息并把相关信息发送到Zipkin Server呢?答案在两个应用所加载的JAR包里。

本示例采用gradle来构建应用,在build.gradle中加载了sleuth和zipkin相关的JAR包:

dependencies {

compile('org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-sleuth')

compile('org.springframework.cloud:spring-cloud-sleuth-zipkin')

testCompile('org.springframework.boot:spring-boot-starter-test')

}

Spring应用在监测到Java依赖包中有sleuth和zipkin后,会自动在RestTemplate的调用过程中向HTTP请求注入追踪信息,并向Zipkin Server发送这些信息。

哪么Zipkin Server的地址又是在哪里指定的呢?答案是在application.properties中:

spring.zipkin.base-url=http://zipkin-server:9411

注意Zipkin Server的地址为zipkin-server

构建Docker镜像

为这两个服务创建相同的Dockerfile,用于生成Docker镜像:

FROM java:8-jre-alpine

RUN sed -i 's/dl-cdn.alpinelinux.org/mirrors.ustc.edu.cn/' /etc/apk/repositories

VOLUME /tmp

ADD build/libs/*.jar app.jar

RUN sh -c 'touch /app.jar'ENTRYPOINT ["java","-Djava.security.egd=file:/dev/./urandom","-jar","/app.jar"]

构建容器镜像的步骤如下:

cd tracedemo

./gradlew build

docker build -t zipkin-demo-frontend .

cd ../tracebackend

./gradlew build

docker build -t zipkin-demo-backend .

构建镜像完成后用docker push命令上传到你的镜像仓库。

Zipkin Server

利用Annotation声明方式创建Zipkin

在build.gradle中引入Zipkin依赖包。

dependencies {

compile('org.springframework.boot:spring-boot-starter')

compile('io.zipkin.java:zipkin-server')

runtime('io.zipkin.java:zipkin-autoconfigure-ui')

testCompile('org.springframework.boot:spring-boot-starter-test')

}

在主程序Class增加一个注解@EnableZipkinServer

@SpringBootApplication@EnableZipkinServer

public class ZipkinApplication {

public static void main(String[] args) {

SpringApplication.run(ZipkinApplication.class, args);

}

}

application.properties将端口指定为9411。

server.port=9411

构建Docker镜像

Dockerfile和前面的两个服务一样,这里就不重复了。

在阿里云容器服务上部署

创建docker-compose.yml文件,内容如下:

version: "2"services:

zipkin-server:

image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/jingshanlb/zipkin-demo-server

labels:

aliyun.routing.port_9411: http://zipkin

restart: always

frontend:

image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/jingshanlb/zipkin-demo-frontend

labels:

aliyun.routing.port_8080: http://frontend

links:

– zipkin-server

– backend

restart: always

backend:

image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/jingshanlb/zipkin-demo-backend

links:

– zipkin-server

restart: always

在阿里云容器服务上使用编排模版创建应用,访问zipkin端点,可以看到服务分析的效果。

访问前端应用3次,页面显示3次服务调用。

点击其中任意一个trace,可以看到请求链路上不同span所花费的时间。

进入Dependencies页面,还可以看到服务之间的依赖关系。

从这个过程可以看出,Zipkin和Spring Cloud的集成做得很好。而且对服务追踪分析的可视化也很直观。

注意的是,在生产环境中还需要为Zipkin配置数据库,这里就不详细介绍了。

本文的示例代码在此:https://github.com/binblee/zipkin-demo

小节

本文简单介绍了如何利用Zipkin对SpringCloud应用进行服务分析。在实际的应用场景中,Zipkin可以结合压力测试工具一起使用,分析系统在大压力下的可用性和性能。这部分内容未来会在DevOps系列中继续介绍。

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