微服务调用链追踪中心搭建

微服务调用链追踪中心搭建

一个完整的微服务系统包括多个微服务单元，各个微服务子系统之间相互调用，形成调用链。 我们需要了解和收集客户端请求有哪些组件，哪些微服务，总的请求时间，每个组件从发送到响应的时间等信息，帮助我们定位性能瓶颈，进行性能调优. 需要监控整个微服务架构的调用链。 本文将讲解如何使用和搭建微服务调用链跟踪中心。

概述

一个完整的微服务系统包括多个微服务单元，各个微服务子系统之间相互调用，形成调用链。 我们需要了解和收集客户端请求有哪些组件，哪些微服务，总的请求时间，每个组件从发送到响应的时间等信息，帮助我们定位性能瓶颈，进行性能调优. 需要监控整个微服务架构的调用链。 本文将讲解如何使用和搭建微服务调用链跟踪中心。

第一次接触

正如官网描述的那样，它是一个分布式跟踪系统，可以帮助我们采集时序数据，用来解决微服务架构中的延迟问题，更直白的说，它可以帮助我们跟踪调用的轨迹。

设计架构如下图所示：

要看懂这张图，需要先了解几个核心概念：

调用应用程序中安装的发送数据的组件，目的是跟踪数据收集

当一个组件在微服务中被调用时，从发出请求到被响应的过程会持续一段时间，这个跨度称为Span

从发送请求到完成请求处理，中间会有一个调用链，这整个过程称为轨迹（Trace）。 一个 Trace 可能包含多个 Span，而每个 Span 都有一个更高级的 Trace。

一种数据传输方式，比如最简单的HTTP方式，当然可以换成高并发的Kafka等消息队列

看完基本概念，再结合上面的架构图，你可以试着理解只有配备了组件的组件才能发送跟踪数据。 跟踪数据由收集器收集，然后保存在其中。 最终需要数据的一方可以通过UI接口调用API接口，从而最终拿到里面的数据。 可以看出整体流程并不复杂。

官网给出了多种常用语言的支持：

接下来，本文将构建一个微服务追踪的实验场景，使用Brave辅助构建微服务调用链追踪中心！

部署服务

通过以下方式部署服务再简单不过了：

完成后浏览器打开::9411可以看到可视化界面：

模拟微服务调用链

我们来构建一个如下图所示的调用链：

该图包含一个客户端+三个微服务：

为了模拟明显的延迟效果，准备用代码在每个接口的响应中加入3s的延迟。

为简单起见，我们使用三个微服务来实现。

控制器代码如下：

代码如下：

代码如下：

我们将三个微服务都启动起来，然后在浏览器中输入：8881/发送请求。 9s后，我们会拿到中提供的微服务接口返回的内容，如下图：

显然，调用链是可以正常工作的！

那么接下来我们就介绍一下这个调用链的追踪信息！

编写和交流工具组件

从官网可以了解到，借助库Brave，我们可以开发一个封装了Brave的公共组件，使其可以方便的嵌入到 的服务中，完成与 的通信。

为此，我们需要创建一个新的基于 Maven 的 Java 项目：

它包含 和 两个属性，我们最终需要将这两个参数提供给，，微服务作为里面的配置

使用之后，这个类非常简单！

[注：关于用法，可以看这里]

这堂课非常重要。 其中，我们在拦截器调用链中注册了Brave的拦截器，用于收集请求数据； 同时，我们还在调用链中注册了Brave的eptor拦截器，用于收集响应数据

让我们转到代码：

完成后，我们需要在. 三个项目中：

例如：

我们终于依次启动 、 、 三个微服务，开始实验收集链接跟踪数据！

## 实际实验

1.依赖分析

在浏览器打开的UI界面，可以查看依赖分析：

图中清晰的展示了 , 和 三种服务的调用关系！ 注意图形可以缩放，每个元素都可以点击，比如点击这个微服务，可以看到它的调用链的上下游！

2.找到调用链

接下来，让我们看一下调用链。 点击服务名称可以看到所有被监控的服务：

同时可以查看Span。 例如，它的所有 REST 接口都在下拉列表中：

例如，单击“查找”可查看其所有跟踪信息：

点击具体的Trace，还可以看到各个Span的详细信息，如下图，可以看到A→B→C调用过程中各个REST接口的详细时间戳：

点击一个REST接口进入查看更详细的信息，比如查看/this REST接口，可以看到从发送请求到收到响应的所有详细步骤：

后记

作者关于容器化应用程序的其他文章：

更多作者原创文章：这里