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一个看起来很简单的应用 , 可能需要数十或数百个服务来支撑 , 一个请求就要多次服务调用 。由于业务访问量的增大 , 业务复杂度增加 , 以及微服务架构和容器技术的兴起 , 要对系统进行各种拆分 。
当请求变慢、或者不能使用时 , 我们是不知道是哪个后台服务引起的 。
这时 , 我们使用 Zipkin 就能解决这个问题 。
微服务系统拆分后 , 我们可以使用 Zipkin 链路 , 来快速定位追踪有故障的服务点 。
今天重点讲解 Zipkin 链路追踪的原理与使用 @mikechen
目录
- Zipkin
- 为什么用 Zipkin?
- Zipkin 的原理
- 1.ZipKin 架构
- 2.Zipkin 核心组件
- 3.Zipkin 核心结构
- 4.Zipkin 的工作流程
- Zipkin 的部署与运行
- 总结
Zipkin 其主要功能是聚集来自各个异构系统的实时监控数据 , 在微服务架构下 , 十分方便地用于服务响应延迟等问题的定位 。
Zipkin 每一个调用链路通过一个 trace id 来串联起来 , 只要你有一个 trace id , 就能够直接定位到这次调用链路 , 并且可以根据服务名、标签、响应时间等进行查询 , 过滤那些耗时比较长的链路节点 。

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为什么用 Zipkin ?大型互联网公司为什么需要分布式跟踪系统?
随着业务访问量越来越大 。例如:比较典型的是淘宝 , 淘宝从早期的单体开始往分布式微服务演变 , 系统也随之进行各种拆分 , 看似简单的一个应用 , 后台可能有几十个甚至几百个服务在支撑 。
一个客户端的请求 , 例如:一次下订单请求 , 可能需要多次的服务调用(商品、用户、店铺等系统调用过程) , 最后才能完成 。
当请求变慢、或者不能正常使用时 , 我们不知道是哪个后台服务引起的 , 这时 , 我们就要想办法快速定位服务故障点 。
Zipkin 分布式跟踪系统就能非常好地解决该问题 , 主要解决以下3点问题:
1. 动态展示服务的链路;
2. 分析服务链路的瓶颈并对其进行调优;
3. 快速进行服务链路的故障发现 。
这就是 Zipkin 服务跟踪系统存在的目的和意义 。
当然了 , 除了 Zipkin 分布式跟踪系统以外 , 我们还可以使用其他比较成熟的实现 , 例如:
- Naver 的 Pinpoint
- Apache 的 HTrace
- 阿里的鹰眼 Tracing
- 京东的 Hydra
- 新浪的 Watchman
- 美团点评的 CAT
- skywalking
- ......
Zipkin 的原理1. ZipKin 架构ZipKin 可以分为两部分:
- ZipKin Server :用来作为数据的采集存储、数据分析与展示;
- ZipKin Client :基于不同的语言及框架封装的一些列客户端工具 , 这些工具完成了追踪数据的生成与上报功能 。

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