用Zipkin在分布式系统追踪收集和查看时间数据

2024-08-22 14:28

本文主要是介绍用Zipkin在分布式系统追踪收集和查看时间数据,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Zipkin是一个开源的分布式追踪系统,它帮助收集、存储和展示实时的数据,以便于定位微服务架构中的延迟问题。以下是Zipkin的核心组件和工作流程的介绍,以及如何在Java中使用Spring Cloud Sleuth与Zipkin集成的案例。

Zipkin的核心组件:

  1. Collector:负责接收来自应用的追踪数据。
  2. Storage:存储追踪数据,支持内存、MySQL、Elasticsearch和Cassandra等多种存储方式。
  3. API:提供查询接口,允许通过trace ID等信息查询追踪数据。
  4. UI:Web界面,用于可视化展示追踪数据和调用链路。

工作流程:

  1. 用户发起请求,Zipkin客户端为整个调用链生成一个全局唯一的trace id,并为每次调用生成一个span id
  2. 客户端将这些信息添加到HTTP请求的头部,发送请求。
  3. 请求结束时,客户端记录调用耗时,并将span信息发送到Zipkin的Collector模块。
  4. Collector接收到数据后,存储到配置的Storage中,供API和UI使用。

案例:使用Spring Cloud Sleuth与Zipkin集成

步骤:
  1. 添加依赖:在Spring Boot项目中添加spring-cloud-starter-zipkin依赖。
  2. 配置文件:配置application.propertiesapplication.yml,设置Zipkin服务器地址和采样率:
   spring:cloud:sleuth:sampler:probability: 1.0  # 设置采样率zipkin:base-url: http://127.0.0.1:9411  # Zipkin服务器地址discovery-client-enabled: false  # 避免与服务发现冲突
  1. 启动Zipkin服务器:下载并运行Zipkin服务器,例如使用以下命令:
curl -sSL https://zipkin.io/quickstart.sh | bash -s
java -jar zipkin.jar

  1. 启动应用:启动Spring Boot应用,访问你的服务接口,数据将被发送到Zipkin。

  2. 查看追踪信息:打开Zipkin Web界面,查看请求的调用链路和相关信息。

技巧:
  • 使用环境变量或配置中心管理Zipkin服务器地址,便于在不同环境中切换。
  • 根据需要调整采样率,生产环境中通常不需要100%采样,以减少性能开销。
  • 考虑使用消息队列(如RabbitMQ、Kafka)作为数据传输方式,提高数据传输的可靠性。
  • 对于数据持久化,可以选择MySQL、Elasticsearch或Cassandra等,根据项目需求和现有技术栈进行选择。

使用Zipkin,咱们可以轻松地将Spring Boot应用与Zipkin集成,实现分布式追踪。

这篇关于用Zipkin在分布式系统追踪收集和查看时间数据的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1096524

相关文章

C++统计函数执行时间的最佳实践

《C++统计函数执行时间的最佳实践》在软件开发过程中,性能分析是优化程序的重要环节,了解函数的执行时间分布对于识别性能瓶颈至关重要,本文将分享一个C++函数执行时间统计工具,希望对大家有所帮助... 目录前言工具特性核心设计1. 数据结构设计2. 单例模式管理器3. RAII自动计时使用方法基本用法高级用法

MyBatis-plus处理存储json数据过程

《MyBatis-plus处理存储json数据过程》文章介绍MyBatis-Plus3.4.21处理对象与集合的差异:对象可用内置Handler配合autoResultMap,集合需自定义处理器继承F... 目录1、如果是对象2、如果需要转换的是List集合总结对象和集合分两种情况处理,目前我用的MP的版本

GSON框架下将百度天气JSON数据转JavaBean

《GSON框架下将百度天气JSON数据转JavaBean》这篇文章主要为大家详细介绍了如何在GSON框架下实现将百度天气JSON数据转JavaBean,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以了解下... 目录前言一、百度天气jsON1、请求参数2、返回参数3、属性映射二、GSON属性映射实战1、类对象映

C# LiteDB处理时间序列数据的高性能解决方案

《C#LiteDB处理时间序列数据的高性能解决方案》LiteDB作为.NET生态下的轻量级嵌入式NoSQL数据库,一直是时间序列处理的优选方案,本文将为大家大家简单介绍一下LiteDB处理时间序列数... 目录为什么选择LiteDB处理时间序列数据第一章:LiteDB时间序列数据模型设计1.1 核心设计原则

Java+AI驱动实现PDF文件数据提取与解析

《Java+AI驱动实现PDF文件数据提取与解析》本文将和大家分享一套基于AI的体检报告智能评估方案,详细介绍从PDF上传、内容提取到AI分析、数据存储的全流程自动化实现方法,感兴趣的可以了解下... 目录一、核心流程:从上传到评估的完整链路二、第一步:解析 PDF,提取体检报告内容1. 引入依赖2. 封装

Linux实现查看某一端口是否开放

《Linux实现查看某一端口是否开放》文章介绍了三种检查端口6379是否开放的方法:通过lsof查看进程占用,用netstat区分TCP/UDP监听状态,以及用telnet测试远程连接可达性... 目录1、使用lsof 命令来查看端口是否开放2、使用netstat 命令来查看端口是否开放3、使用telnet

MySQL中查询和展示LONGBLOB类型数据的技巧总结

《MySQL中查询和展示LONGBLOB类型数据的技巧总结》在MySQL中LONGBLOB是一种二进制大对象(BLOB)数据类型,用于存储大量的二进制数据,:本文主要介绍MySQL中查询和展示LO... 目录前言1. 查询 LONGBLOB 数据的大小2. 查询并展示 LONGBLOB 数据2.1 转换为十

使用SpringBoot+InfluxDB实现高效数据存储与查询

《使用SpringBoot+InfluxDB实现高效数据存储与查询》InfluxDB是一个开源的时间序列数据库,特别适合处理带有时间戳的监控数据、指标数据等,下面详细介绍如何在SpringBoot项目... 目录1、项目介绍2、 InfluxDB 介绍3、Spring Boot 配置 InfluxDB4、I

MySQL按时间维度对亿级数据表进行平滑分表

《MySQL按时间维度对亿级数据表进行平滑分表》本文将以一个真实的4亿数据表分表案例为基础,详细介绍如何在不影响线上业务的情况下,完成按时间维度分表的完整过程,感兴趣的小伙伴可以了解一下... 目录引言一、为什么我们需要分表1.1 单表数据量过大的问题1.2 分表方案选型二、分表前的准备工作2.1 数据评估

Java整合Protocol Buffers实现高效数据序列化实践

《Java整合ProtocolBuffers实现高效数据序列化实践》ProtocolBuffers是Google开发的一种语言中立、平台中立、可扩展的结构化数据序列化机制,类似于XML但更小、更快... 目录一、Protocol Buffers简介1.1 什么是Protocol Buffers1.2 Pro