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  • 在之前章节我们讲解了用Feign在微服务之间进行相互调用,那么在整个微服务体系运行时,我们怎么宏观地监测和跟踪这些微服务调用过程呢?接下来我们就引入:微服务链路追踪技术 链路追踪技术汇总 现在比较流行的...

    本章主要内容

    本章主要介绍如何去追踪各微服务的调用过程。在之前章节我们讲解了用Feign在微服务之间进行相互调用,那么在整个微服务体系运行时,我们怎么宏观地监测和跟踪这些微服务的调用过程呢?接下来我们就引入:微服务链路追踪技术

    链路追踪技术汇总

    现在比较流行的链路追踪框架主要有 Zipkin,Pinpoint,SkyWalking,CAT

    主流技术对比: https://blog.csdn.net/u011177064/article/details/104383133

    Skywalking简介 

    通过比较,从代码侵入、性能、UI等角度,我比较倾向于使用 Skywalking。

    SkyWalking 是观察性分析平台和应用性能管理系统。
    提供分布式追踪、服务网格遥测分析、度量聚合和可视化一体化解决方案。官网介绍地址

    快速上手使用

    下载

    首先,我们下载Skywalking最新稳定版

    下载地址:http://skywalking.apache.org/zh/downloads/

    我们目前只想快速地使用起来,那么下载Distribution的版本即可。

    Skywalking 包含两大部分:

    代理端:/agent 目录 , 启动实际应用前,添加 jvm 参数,使用 javaagent 技术监控 应用。

    服务端:/bin 目录中有启动脚本,用于收集监控数据以及可视化界面展示。

    启动

    进入解压后目录 :  apache-skywalking-apm-6.6.0\apache-skywalking-apm-bin\bin

    选择脚本进行启动

    windows : startup.bat    (个人电脑上先试试windows)

    linux : startup.sh

    启动后会运行两个服务:
    Skywalking-Collector:追踪信息收集器,通过 gRPC/Http 收集客户端的采集信息 ,Http默认端口 12800,gRPC默认端口 11800。
    Skywalking-Webapp:管理平台页面 ,默认端口 8080,登录信息 admin/admin

    配置

    默认存储是使用的h2,配置文件:apache-skywalking-apm-6.6.0\apache-skywalking-apm-bin\config\application.yml

    可修改为mysql 、elasticsearch等存储系统。

    默认启动端口是8080,配置文件:apache-skywalking-apm-6.6.0\apache-skywalking-apm-bin\webapp\webapp.yml 

    更多的配置项,根据需要可查阅官网文档:https://github.com/apache/skywalking/tree/v6.6.0/docs  (6.6.0版本)

    启动之后,可在浏览器登录查看控制台效果:

     

    监控实际微服务

    配置

    我们把之前的工程跑起来,然后用Skywalking去监控调用链路。

    选用工程  combat-providercombat-provider-feign    ,这两个工程我们在之前章节搭建过。

    我们只需要在SpringBoot启动类加上javaagent的启动参数,即可实现Skywalking监控应用。

    -javaagent:D:\Dev\workspace_csdn\apache-skywalking-apm-6.6.0\apache-skywalking-apm-bin\agent\skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=provider

    -javaagent :  skywaling目录\agent\skywalking-agent.jar

    -Dskywalking.agent.service_name  :服务名,定义该微服务在skywalking监控统计中的名称。

     

    agent目录的config下配置Skywalking服务端的信息:

    apache-skywalking-apm-6.6.0\apache-skywalking-apm-bin\agent\config\agent.config

    # Backend service addresses.
    collector.backend_service=${SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES:127.0.0.1:11800}

    监控效果

    我本地依次启动了如下应用:

    服务注册中心:Nacos     端口:8848

    combat-provider              端口:9999

    combat-provider-feign     端口:9997

     

    我们测试一下  combat-provider-feign 中的接口,在 之前章节 中,有介绍过,调用链路为:

    浏览器-》 接口 【/config/version】   -》combat-provider-feign-》combat-provider 

    然后,我们在Skywalking后台中查看一下监控记录。

    拓扑图:

    可以看见调用过程,从User --》combat-provider-feign-》combat-provider 

    切换到【追踪】视图,我们刚刚的请求记录,观测还是非常清晰的。

    右侧调用表中, 紫色provider-feign有两个记录,一个是 http SpringMvc,一个是 http Feign,从浏览器开始,第一个http请求是SpringMVC类型(浏览器到provider-feign服务器),第二个请求是Feign(服务器provider-feign中把请求通过Feign转到provider服务器);蓝色provider有一个记录,即中转后provider服务器响应了这个请求。

     

     

    总结

    利用Skywalking,我们可以非常方便地监控微服务的调用过程,对于故障排错,问题定位是很有帮助的。

    到此,我们其实已经把微服务架构中的核心组件已经基本串讲了一遍,

    服务注册发现中心:SpringCloud  Alibaba Nacos

    配置中心:SpringCloud  Alibaba  Nacos

    网关:SpringCloud Gateway

    负载均衡:Robin

    远程调用: SpringCloud Feign

    流控:SpringCloud  Alibaba Sentinel

    链路追踪:Skywalking

    接下来,我打算通过一个完整的微服务项目,来从实际生产环境的角度把我们的微服务架构完整实战一遍,之后更多的是细节!

    展开全文
  • 微服务调用链路治理–Zipkin Zipkin 介绍 zipkin官方网站,点此进入 Zipkin是一个分布式链路调用监控系统,聚合各业务调用延迟数据,以达到链路调用监控跟踪 架构图如下 总体划分,zipkin 可以分为 client 和 server...

    Zipkin 介绍

    zipkin官方网站,点此进入

    Zipkin是一个分布式链路调用监控系统,聚合各业务调用延迟数据,以达到链路调用监控跟踪

    架构图如下

    在这里插入图片描述

    总体划分,zipkin 可以分为 client 和 server 两部分。

    client 就是我们需要管理的各个服务,在各种调用行为的过程当中收集数据发送给server。

    server 用于收集各个 client 上报的数据,存储,分析,以及展示等等。

    Zipkin Server主要包括四个模块:

    1. Collector 收集client上报的数据
    2. Storage 存储接受或收集过来的数据,当前支持Memory,MySQL,Cassandra,ElasticSearch等,默认存储在内存中。
    3. API 负责查询和处理 Storage 中存储的数据
    4. Web 负责数据的展示

    Zipkin Client 不同的语言和框架做了不一样的实现,但是基本原理是一致的。即在服务调用的过程当中拦截请求,添加用于链路追溯的一些信息或者收集信息上报server。

    例如spring工程,在restTemplate发送请求的过程当中加入filter。又或者EGGJS是使用中间件进行请求的拦截。

    服务调用的过程

    服务A
    服务B
    服务C
    1. 服务调用开始会产生traceId,用于标识同一条链路
    2. 服务的调用 例如http协议当中的request 和 response,都认为是一个span ,会产生一个spanId. 如果单纯的被调用,作为reponse的一方也会产生spanId。
    3. 服务A调用B时,会在调用请求头中加入 traceId spanId parentSpanId.用于告知被调用方这个调用链路的traceId,以及调用方或者回复方的spanId是多少。同时每个span都会被上报到zipkin的server中,这样就可以通过这些信息呈现出调用链路。
    4. 通过上传各个span的延时和时间戳,也可以得到每次调用的时长。

    Zipkin 服务端

    zipkin-server 是用 java 实现的,可以执行 jar 包启动。或者直接跑 docker

    docker run --name zipkin -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin
    

    这是使用 zipkin-server 最简单的方式。

    另外 server 可以使用额外的数据存储组件对数据进行持久化存储。以及接入 消息中间件用于缓解server端的数据接收压力。这些后续如果要上线使用再集成。

    SpringBoot 应用集成 Zipkin

    目前我们的java应用基本是使用springcloud的架构,spring cloud针对Zipkin的集成非常成熟。

    加入相关的依赖

    <dependency>
    	<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    	<artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
    </dependency>	
    

    应用的配置

    spring.application.name=spring-client-1  //应用名称
    spring.zipkin.base-url=http://127.0.0.1:9411  //服务端地址
    spring.sleuth.sampler.percentage=1.0 //采样比例
    spring.sleuth.sampler.rate=100 //单位时间上传速率限制
    

    应用日志配置

    <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} %X{X-B3-TraceId:-}-%X{X-B3-SpanId:-} %level ${LOG_SYSTEM} [%logger{100}_%M] - %msg%n</pattern>
    

    EggJS 集成 Zipkin

    有人针对 Eggjs 做了插件,引用插件即可。

    添加依赖

     npm i egg-zipkin --save
    

    启用插件

      zipkin: {
        enable: true,
        package: 'egg-zipkin',
      }
    

    应用配置

      config.zipkin = {
        serviceName: 'base-service',
        httpsOn: false,
        targetServer: '127.0.0.1:9411',
        targetApi: '/api/v2/spans',
        jsonEncoder: 'v2',
        consoleRecorder: false
      }; 
    
    

    Zipkin 的基本使用

    按照上述的应用配置,我跑了三个应用。分别是

    1. PRODUCEWEB (JAVA)
    2. EUREKA-SERVICE-PRODUCE (JAVA)
    3. BASE-SERVICE (NODE)

    请求一个API,调用过程如下

    PRODUCEWEB
    EUREKA-SERVICE-PRODUCE
    BASE-SERVICE

    执行该接口。

    zipkin 上的呈现

    在这里插入图片描述

    zipkin还会呈现服务的依赖情况

    在这里插入图片描述

    当流程存在异常的时候,例如我在最后的服务写个BUG

    服务日志里出现异常

    2020-11-12 18:59:26.282 159c66b078aa8955-8849ccfd7a5f30e7 ERROR [com.starnetuc.zhixin.common.exception.BusinessErrorDecoder_decode] 
    
    

    记得我们上面的日志配置%X{X-B3-TraceId:-}-%X{X-B3-SpanId:-}, 159c66b078aa8955这个是traceId。可以查询这次调用过程。

    当然系统提供了服务名称,时间等方式进行筛选

    在这里插入图片描述

    注意,系统对于HTTP请求是否异常的判断是通过HTTP状态码,所以服务接口出现意料之外的异常,状态码置为对应的状态码。例如 500, 403等等

    后面附上调用的请求头和发送给zipkin的报文内容

    服务A调用服务B的报文

    GET /production/field/provinceandversion?pid=2 HTTP/1.1
    X-B3-SpanId: ffa5382f8d436a5b
    X-B3-ParentSpanId: adb5f4e54f3182c1
    X-B3-Sampled: 1
    X-B3-TraceId: adb5f4e54f3182c1
    Accept: */*
    User-Agent: Java/1.8.0_181
    Host: 192.168.75.89:9097
    Connection: keep-alive
    
    
    

    服务A上报的报文

    [{
    	"traceId": "adb5f4e54f3182c1",
    	"parentId": "adb5f4e54f3182c1",
    	"id": "ffa5382f8d436a5b",
    	"kind": "CLIENT",
    	"name": "get",
    	"timestamp": 1605182686556492,
    	"duration": 134208,
    	"localEndpoint": {
    		"serviceName": "produceweb",
    		"ipv4": "172.18.0.1"
    	},
    	"tags": {
    		"http.method": "GET",
    		"http.path": "/production/field/provinceandversion"
    	}
    }, {
    	"traceId": "adb5f4e54f3182c1",
    	"id": "adb5f4e54f3182c1",
    	"kind": "SERVER",
    	"name": "get /self/production/field/provinceandversion",
    	"timestamp": 1605182686550122,
    	"duration": 145217,
    	"localEndpoint": {
    		"serviceName": "produceweb",
    		"ipv4": "172.18.0.1"
    	},
    	"remoteEndpoint": {
    		"ipv4": "127.0.0.1",
    		"port": 54718
    	},
    	"tags": {
    		"http.method": "GET",
    		"http.path": "/self/production/field/provinceandversion",
    		"mvc.controller.class": "ProductionFieldController",
    		"mvc.controller.method": "listProvinceAndHwversion"
    	}
    }]
    
    
    
    

    服务B调用服务C的报文

    GET /api/materials/finished/model/get?id=2 HTTP/1.1
    X-B3-SpanId: 6bc0d5f3db423892
    X-B3-ParentSpanId: ffa5382f8d436a5b
    X-B3-Sampled: 1
    X-B3-TraceId: adb5f4e54f3182c1
    Accept: */*
    User-Agent: Java/1.8.0_181
    Host: 127.0.0.1:7001
    Connection: keep-alive
    
    
    

    服务B上报的报文

    [{
    	"traceId": "adb5f4e54f3182c1",
    	"parentId": "ffa5382f8d436a5b",
    	"id": "6bc0d5f3db423892",
    	"kind": "CLIENT",
    	"name": "get",
    	"timestamp": 1605182686565280,
    	"duration": 115108,
    	"localEndpoint": {
    		"serviceName": "eureka-service-produce",
    		"ipv4": "172.18.0.1"
    	},
    	"tags": {
    		"http.method": "GET",
    		"http.path": "/api/materials/finished/model/get"
    	}
    }, {
    	"traceId": "adb5f4e54f3182c1",
    	"parentId": "adb5f4e54f3182c1",
    	"id": "ffa5382f8d436a5b",
    	"kind": "SERVER",
    	"name": "get /production/field/provinceandversion",
    	"timestamp": 1605182686561079,
    	"duration": 127734,
    	"localEndpoint": {
    		"serviceName": "eureka-service-produce",
    		"ipv4": "172.18.0.1"
    	},
    	"remoteEndpoint": {
    		"ipv4": "192.168.75.89",
    		"port": 49184
    	},
    	"tags": {
    		"http.method": "GET",
    		"http.path": "/production/field/provinceandversion",
    		"mvc.controller.class": "ProductionFieldController",
    		"mvc.controller.method": "listProvinceAndHwversion"
    	},
    	"shared": true
    }]
    
    
    

    服务C上报的报文

    [{
    	"traceId": "adb5f4e54f3182c1",
    	"parentId": "ffa5382f8d436a5b",
    	"id": "6bc0d5f3db423892",
    	"name": "get",
    	"kind": "SERVER",
    	"timestamp": 1605182686638000,
    	"duration": 40717,
    	"localEndpoint": {
    		"serviceName": "base-service",
    		"ipv4": "192.168.75.89"
    	},
    	"tags": {
    		"http.url": "127.0.0.1:7001/api/materials/finished/model/get?id=2",
    		"http.status_code": "200"
    	},
    	"shared": true
    }]
    
    
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  • 前言:微服务架构上通过业务来划分服务的,通过REST调用,对外暴露的一个接口,可能需要很多个服务协同才能完成这个接口功能,如果链路上任何一个服务出现问题或者网络超时,都会形成导致接口调用失败。随着业务的...

     前言:微服务架构上通过业务来划分服务的,通过REST调用,对外暴露的一个接口,可能需要很多个服务协同才能完成这个接口功能,如果链路上任何一个服务出现问题或者网络超时,都会形成导致接口调用失败。随着业务的不断扩张,服务之间互相调用会越来越复杂。为了能够清晰地记录服务的调用链路,方便将来问题的定位,Spring cloud Sleuth组件正是为了解决微服务跟踪而生,产生微服务调用链日志,然后可以结合APM应用性能管理工具进行存储和Web界面展示,比如Skywalking,美团CAT,Pinpoint(当然也有其他的例如Zipkin,Jaeger等产品,不过总体来说不如前面3个完成度高)。

    一、Sleuth和Zipkin简介

    1.1、Sleuth和Zipkin的联系

    Spring Cloud Sleuth主要功能就是在分布式系统中提供链路追踪解决方案。但是Sleuth并没有UI界面,需要集成Zipkin完成数据的收集、存储、查找和展示。

    • Sleuth在微服务调用时跟踪产生日志。

    • Zipkin是 Twitter 的一个开源项目,基于 Google Dapper实现,是一个链路日志接收服务器,拥有ui可以清晰展示链路调用细节。它主要对处理收集器接收到的跟踪信息,默认会将这些信息存储在内存中,我们也可以修改此存储策略,通过使用其他存储组件将跟踪信息存储到数据库或es中。

    Spring Cloud Sleuth 可以结合 Zipkin,将信息发送到 Zipkin,利用 Zipkin 的存储来存储信息,利用 Zipkin UI 来展示数据。

    1.2、Sleuth微服务跟踪作用

    Sleuth微服务跟踪其实是一个工具,它在整个分布式系统中能跟踪一个用户请求的过程(包括数据采集,数据传输,数据存储,数据分析,数据可视化),捕获这些跟踪数据,就能构建微服务的整个调用链的视图,这是调试和监控微服务的关键工具。

    Spring Cloud Sleuth有4个作用:

    作用说明

    提供链路追踪

    通过sleuth可以很清楚的看出一个请求经过了哪些服务,

    可以方便的理清服务间的调用关系

    性能分析

    通过sleuth可以很方便的看出每个采集请求的耗时,

    分析出哪些服务调用比较耗时,当服务调用的耗时

    随着请求量的增大而增大时,也可以对服务的扩容提

    供一定的提醒作用

    数据分析

    优化链路

    对于频繁地调用一个服务,或者并行地调用等,

    可以针对业务做一些优化措施

    可视化

    对于程序未捕获的异常,可以在zipkpin界面上看到

    1.3、Sleuth术语 

    Span:基本工作单元,例如,在一个新建的span中发送一个RPC等同于发送一个回应请求给RPC,span通过一个64位ID唯一标识,trace以另一个64位ID表示,span还有其他数据信息,比如摘要、时间戳事件、关键值注释(tags)、span的ID、以及进度ID(通常是IP地址) 

    span在不断的启动和停止,同时记录了时间信息,当你创建了一个span,你必须在未来的某个时刻停止它。

    Trace:一系列spans组成的一个树状结构,例如,如果你正在跑一个分布式工程,你可能需要创建一个trace。

    Annotation:用来及时记录一个事件的存在,一些核心annotations用来定义一个请求的开始和结束

    cs - Client Sent -客户端发起一个请求,这个annotion描述了这个span的开始

    sr - Server Received -服务端获得请求并准备开始处理它,如果将其sr减去cs时间戳便可得到网络延迟

    ss - Server Sent -注解表明请求处理的完成(当请求返回客户端),如果ss减去sr时间戳便可得到服务端需要的处理请求时间

    cr - Client Received -表明span的结束,客户端成功接收到服务端的回复,如果cr减去cs时间戳便可得到客户端从服务端获取回复的所有所需时间。


    二、Zipkin下载

    Zipkin分为两端:服务端和客户端。客户端也就是微服务的应用。客户端需要配置服务端的URL地址,一旦发生服务间的调用时,就会被配置在微服务里面的Sleuth监听器所监听,并生成对应的Trace和Span信息发送给服务端。

    2.1 下载Zipkin的jar包(服务端)

    下载地址:zipkin-server-2.12.9-exec.jar

    2.2 命令行启动Zipkin Server

    java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar

     2.3 通过浏览器访问: http://localhost:9411


    三、快速集成Sleuth和Zipkin

    3.1、pom中引入spring-cloud-starter-zipkin依赖

    使用spring-cloud-starter-zipkin,不需要单独引入sleuth和zipkin的依赖。由于每个模块都需要进行链路追踪,所以建议在父工程引入Sleuth依赖。

        <!-- 链路跟踪 sleuth和zipkin  -->
        <dependency>
              <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
              <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
              <version>2.2.0.RELEASE</version>
        </dependency>
    

    3.2 yml添加配置(每个微服务都需要进行配置,可以使用配置中心优化))

    spring:
      sleuth:
        web:
          client:
            # 开启采集链路
            enabled: true
        sampler:
          # 默认采集是 0.1(百分之十),生产环境采用默认,测试环境可以修改为1.0
          probability: 1.0
    
        # zipkin服务所在地址
        zipkin:
          base-url: http://localhost:9411/  

    3.3、访问微服务,进行测试

    http://localhost:8001/order-service/order ,该服务会调用product-service和credit-service

    通过网关访问订单微服务的下单接口。在控制台就会有相关的链路信息输出,包括微服务名称、traceId、spanId、是否将链路的追踪结果输出到第三方平台。

     3.4、通过Zipkin查看链路信息,发现微服务credit-service的addCredit接口耗时最长,而且标红了(调用超时出错)。

     3.5、查看credit-service的addCredit接口接口代码,即可定位问题:

     


    参考链接:

    Sleuth集成Zipkin

    SkyWalking调研与初步实践

    Zipkin,Pinpoint,SkyWalking,CAT

    展开全文
  • 2. 调用链路不是指得服务的调用层级,而是指得API接口的层级! 3. 调用时长对用户体验非常重要,但是又无法避免外部数据的问题,所以没有下级链路的需要竟可能的优化自己的响应时长 链路问题谁都知道,但是不看...

    记录:

    1. 没有下级链路数据需要组合,QPS应该在10ms以内,不能超过20ms。

    2. 调用链路不是指得服务的调用层级,而是指得API接口的层级!

    3. 调用时长对用户体验非常重要,但是又无法避免外部数据的问题,所以没有下级链路的需要竟可能的优化自己的响应时长

     

    链路问题谁都知道,但是不看图,体会的就不清楚。

    记一次看到的超长链引起的请求耗时几秒的情况。

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/atliwen/p/10942387.html

    展开全文
  • 2、微服务调用链路耗时怎么定位。 将一次请求分布式调用,使用GPS定位串起来,记录每个调用的耗时、性能等日志,并通过可视化工具展示出来。 SpringCloud的链路追踪组件Sleuth Sleuth:专⻔用于记录链路数据的...
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  • 微服务:全链路压测和容量规划

    千次阅读 2019-08-25 18:16:44
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  • 微服务调用

    2019-01-09 08:46:00
    出现问题后,定位困难,需要对整个调用链路有个完善的监控 链路复杂,需要清晰的链路图谱反映服务之间的依赖、调用关系 整体系统性能及运行情况,需要明确的体现,才能根据实际情况调整资源 监控内容: 图形...
  • 第3集 微服务下的可视化链路追踪系统Zipkin实战 第4集 【高级篇幅】链路追踪组件Zipkin+Sleuth整合实战 第5集 微服务链路追踪系统Zipkin持久化配置 干货文档 第1集 微服务架构下的排查问题复杂性概述 简介:...
  • Spring Cloud Sleuth 主要功能就是在分布式系统中提供追踪解决方案,并且兼容支持了 zipkin,zipkin为分布式链路调用监控系统,聚合各业务系统调用延迟数据,达到链路调用监控跟踪。 随着微服务数量不断增长,它们...
  • 什么是调用链 一个业务功能可能需要多个服务协作才能实现,...出现问题后,定位困难,需要对整个调用链路有个完善的监控 链路复杂,需要清晰的链路图谱反映服务之间的依赖、调用关系 整体系统性能及运行情况,需要明...
  • Spring Cloud中如何保证各个微服务之间调用的安全性?

    千次阅读 多人点赞 2021-08-19 15:39:58
    导读:在微服务的架构下,系统会根据业务拆分为多个服务,各自负责单一的职责,在这样的架构下,我们需要确保各api的安全性,也就是说服务不是开放的,而是需要授权才可访问的,避免接口被不合法的请求所访问。...
  • 微服务-链路追踪

    2021-02-01 17:12:22
    通过链路追踪,可以记录请求在整个调用链路的日志信息、对应用性能进行监控、显示服务调用情况。 在链路追踪过程中,会出现以下2个名词: trace:调用链路,有一个链路ID(traceID)。 span:工作单元,即单次调用...
  • 享学课堂特邀作者:老顾 ...对外暴露的一个接口,可能需要很多个服务协同才能完成这个接口功能,如果链路上任何一个服务出现问题或者网络超时,都会形成导致接口调用失败。随着业务的不断扩张,服.
  • Go微服务链路跟踪详解

    千次阅读 多人点赞 2019-09-06 20:21:18
    微服务架构中,调用链是漫长而复杂的,要了解其中的每个环节及其性能,你需要全链路跟踪。 它的原理很简单,你可以在每个请求开始时生成一个唯一的ID,并将其传递到整个调用链。 该ID称为CorrelationID,你可以用...
  • 微服务链路解析

    千次阅读 2018-05-06 12:07:46
     本文从另一个角度,即服务全链路访问路径的角度,详细描述微服务架构中,从客户端发起请求到服务端接收、处理请求,并返回处理结果给客户端的整个访问路径,及相关应用服务器内部的线程处理模型、服务的线程处理...
  • 通过这些调用链路以及指标,Skywalking APM会感知应用间关系和服务间关系,并进行相应的指标统计。目前支持链路追踪和监控应用组件如下,基本涵盖主流框架和容器,如国产PRC Dubbo和motan等,国际化的spring boot,...
  • Go微服务链路跟踪

    2020-06-16 10:02:50
    微服务架构中,调用链是漫长而复杂的,要了解其中的每个环节及其性能,你需要全链路跟踪。 它的原理很简单,你可以在每个请求开始时生成一个唯一的ID,并将其传递到整个调用链。 该ID称为CorrelationID,你可以用...
  • 如何串联整个调用链路,快速定位问题? 如何缕清各个微服务之间的依赖关系? 如何进行各个微服务接口的性能分析? 如何跟踪整个业务流程的调用处理顺序? skywalking介绍 skywalking是一个国产开源框架,2017...
  • 微服务链路追踪概述1、微服务架构下的问题2、Sleuth概述2.1、Sleuth简介2.2、相关概念2.3、链路追踪Sleuth入门3、 Zipkin的概述3.1、Zipkin Server的部署和配置4、客户端Zipkin+Sleuth整合5、基于消息中间件收集...
  • 微服务场景下请求链路追踪 1. 概述 在单体应用中,客户端请求服务端获得相应,如果出现异常,则很容易定位到问题所在,简单的加一些日志打印、xdebug等皆可...Distributed Tracing提供了在复杂网络中展示、解析链路调用
  • 微服务调用链路出现了问题怎么快速排查? 微服务调用链路耗时长怎么定位是哪个服务? 分布式应用架构虽然满足了应用横向扩展的需求,但是运维和诊断的过程变得越来越复杂,例如会遇到接口诊断困难、应用性能...
  • 如何追踪微服务调用

    2021-02-19 15:08:03
    微服务架构下,由于进行了服务拆分,一次请求往往需要涉及多个服务...比如服务A调用服务B接口时发现很慢,肯定是由于某种原因造成的,有可能是运营商网络延迟、网关系统异常、B服务异常,还有可能是缓存或者数据库...

空空如也

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微服务接口调用链路