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一、背景

目前業(yè)界主流的做法是使用分布式鏈路跟蹤系統(tǒng),其理論基礎(chǔ)是來(lái)自 google 的一篇論文 《大規(guī)模分布式系統(tǒng)的跟蹤系統(tǒng)》。

論文如下圖所示:

 

圖片

 

  (圖片來(lái)源:網(wǎng)絡(luò))

 

在此理論基礎(chǔ)上,誕生了很多優(yōu)秀的實(shí)現(xiàn),如 zipkin、jaeger 。同時(shí)為了保證 API 兼容,他們都遵循 OpenTracing 標(biāo)準(zhǔn)。那 OpenTracing 標(biāo)準(zhǔn)是什么呢?

OpenTracing 翻譯為開發(fā)分布式追蹤,是一個(gè)輕量級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)化層,它位于應(yīng)用程序/類庫(kù)和鏈路跟蹤系統(tǒng)之間的一層。 這一層可以用下圖表示:

圖片

從上圖可以知道, OpenTracing 具有以下優(yōu)勢(shì):

  • 統(tǒng)一了 API ,使開發(fā)人員能夠方便的添加追蹤系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)。
  • OpenTracing 已進(jìn)入 CNCF ,正在為全球的分布式鏈路跟蹤系統(tǒng),提供統(tǒng)一的模型和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。

大白話解釋下:它就像手機(jī)的接口標(biāo)準(zhǔn),當(dāng)今手機(jī)基本都是 typeC 接口,這樣方便各種手機(jī)能力的共用。因此,做全鏈路信息存儲(chǔ),需要按照業(yè)界公認(rèn)的 OpenTracing 標(biāo)準(zhǔn)去實(shí)現(xiàn)。

本篇文章將通過(guò)已有的優(yōu)秀實(shí)現(xiàn) —— zipkin ,來(lái)給大家闡述 Node.js 應(yīng)用如何對(duì)接分布式鏈路跟蹤系統(tǒng)。

二、zipkin

2.1 zipkin 是什么?

zipkin 是 Twitter 基于 Google 的分布式追蹤系統(tǒng)論文的開發(fā)實(shí)現(xiàn),其遵循 OpenTracing 標(biāo)準(zhǔn)。

zipkin 用于跟蹤分布式服務(wù)之間的應(yīng)用數(shù)據(jù)鏈路。

2.2 zipkin 架構(gòu)

官方文檔上的架構(gòu)如下圖所示:

圖片

為了更好的理解,我這邊對(duì)架構(gòu)圖進(jìn)行了簡(jiǎn)化,簡(jiǎn)化架構(gòu)圖如下所示:

圖片

從上圖可以看到,分為三個(gè)部分

第一部分:全鏈路信息獲取,我們不使用 zipkin 自帶的全鏈路信息獲取,我們使用 zone-context 去獲取全鏈路信息

第二部分:傳輸層, 使用 zipkin 提供的傳輸 api ,將全鏈路信息傳遞給 zipkin

第三部分: zipkin 核心功能,各個(gè)模塊介紹如下:

  • collector 就是信息收集器,作為一個(gè)守護(hù)進(jìn)程,它會(huì)時(shí)刻等待客戶端傳遞過(guò)來(lái)的追蹤數(shù)據(jù),對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證、存儲(chǔ)以及創(chuàng)建查詢需要的索引。
  • storage 是存儲(chǔ)組件。zipkin 默認(rèn)直接將數(shù)據(jù)存在內(nèi)存中,此外支持使用 ElasticSearch 和 MySQL 。
  • search 是一個(gè)查詢進(jìn)程,它提供了簡(jiǎn)單的 JSON API 來(lái)供外部調(diào)用查詢。
  • web UI 是 zipkin 的服務(wù)端展示平臺(tái),主要調(diào)用 search 提供的接口,用圖表將鏈路信息清晰地展示給開發(fā)人員。

至此, zipkin 的整體架構(gòu)就介紹完了,下面我們來(lái)進(jìn)行 zipkin 的環(huán)境搭建。

2.3 zipkin 環(huán)境搭建

采用 Docker 搭建, 這里我們使用 docker 中的 docker-compose 來(lái)快速搭建 zipkin 環(huán)境。

docker-compose.yml 文件內(nèi)容如下:


version: '3.8'
services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.5.0
    container_name: elasticsearch
    restart: always
    ports:
      - 9200:9200
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "curl --silent --fail localhost:9200/_cluster/health || exit 1"]
      interval: 30s
      timeout: 10s
      retries: 3
      start_period: 40s
    environment:
      - discovery.type=single-node
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
      - TZ=Asia/Shanghai
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
  zipkin:
    image: openzipkin/zipkin:2.21
    container_name: zipkin
    depends_on:
      - elasticsearch
    links:
      - elasticsearch
    restart: always
    ports:
      - 9411:9411
    environment:
      - TZ=Asia/Shanghai
      - STORAGE_TYPE=elasticsearch
      - ES_HOSTS=elasticsearch:9200

在上面文件所在的目錄下執(zhí)行 docker-compose up -d 即可完成本地搭建。

搭建完成后,在瀏覽器中打開地址 http://localhost:9411 ,會(huì)看到如下圖所示頁(yè)面:

圖片

接著打開地址 http://localhost:9200 ,會(huì)看到如下圖所示頁(yè)面:

圖片

至此, zipkin 的本地環(huán)境就搭建好啦。 下面我就將介紹 Node.js 應(yīng)用如何對(duì)接 zipkin。

三、Node.js 接入 zipkin

3.1 搞定全鏈路信息獲取

這個(gè)我在 《??Node.js 應(yīng)用全鏈路追蹤技術(shù)——全鏈路信息獲取??》 文章中,已經(jīng)詳細(xì)闡述了,如何去獲取全鏈路信息。

3.2 搞定傳輸層

因?yàn)?nbsp;zipkin 是基于 OpenTracing 標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)的。因此我們只要搞定了 zipkin 的傳輸層,也就搞定了其他主流分布式追蹤系統(tǒng)。

這里我們用到了 zipkin 官方提供的兩個(gè) npm 包,分別是:

  • zipkin
  • zipkin-transport-http

zipkin 包是官方對(duì)支持 Node.js 的核心包。 zipkin-transport-http 包的作用是將數(shù)據(jù)通過(guò) HTTP 異步發(fā)送到 zipkin 。

下面我們將詳細(xì)介紹在傳輸層,如何將將數(shù)據(jù)發(fā)送到 zipkin 。

3.3 傳輸層基礎(chǔ)封裝

核心代碼實(shí)現(xiàn)和相關(guān)注釋如下:


const {
  BatchRecorder,
  Tracer,
  // ExplicitContext,
  jsonEncoder: { JSON_V1, JSON_V2 },
} = require('zipkin')
const { HttpLogger } = require('zipkin-transport-http')
 
// const ctxImpl = new ExplicitContext();
 
// 配置對(duì)象
const options = {
  serviceName: 'zipkin-node-service',
  targetServer: '127.0.0.1:9411',
  targetApi: '/api/v2/spans',
  jsonEncoder: 'v2'
}
 
// http 方式傳輸
async function recorder ({ targetServer, targetApi, jsonEncoder }) => new BatchRecorder({
  logger: new HttpLogger({
    endpoint: `${targetServer}${targetApi}`,
    jsonEncoder: (jsonEncoder === 'v2' || jsonEncoder === 'V2') ? JSON_V2 : JSON_V1,
  })
})
 
// 基礎(chǔ)記錄
const baseRecorder = await recorder({
  targetServer: options.targetServer
  targetApi: options.targetApi
  jsonEncoder: options.jsonEncoder
})

至此,傳輸層的基礎(chǔ)封裝就完成了,我們抽離了 baseRecorder 出來(lái),下面將會(huì)把全鏈路信息接入到傳輸層中。

3.4 接入全鏈路信息

這里說(shuō)下官方提供的接入 SDK ,代碼如下:

 

const { Tracer } = require('zipkin')
const ctxImpl = new ExplicitContext()
const tracer = new Tracer({ ctxImpl, recorder: baseRecorder })
// 還要處理請(qǐng)求頭、手動(dòng)層層傳遞等事情

上面的方式缺點(diǎn)比較明顯,需要額外去傳遞一些東西,這里我們使用上篇文章提到的 Zone-Context , 代碼如下:

 
const zoneContextImpl = new ZoneContext()
const tracer = new Tracer({ zoneContextImpl, recorder: baseRecorder })
// 僅此而已,不再做額外處理

對(duì)比兩者,明顯發(fā)現(xiàn), Zone-Context 的實(shí)現(xiàn)方式更加的隱式,對(duì)代碼入侵更小。這也是單獨(dú)花一篇文章介紹 Zone-Context 技術(shù)原理的價(jià)值體現(xiàn)。

自此,我們完成了傳輸層的適配, Node.js 應(yīng)用接入 zipkin 的核心步驟基本完成。

3.5 搞定 zipkin 收集、存儲(chǔ)、展示

這部分中的收集、展示功能, zipkin 官方自帶完整實(shí)現(xiàn),無(wú)需進(jìn)行二次開發(fā)。存儲(chǔ)這塊,提供了 MySQL 、 Elasticsearch 等接入方式。可以根據(jù)實(shí)際情況去做相應(yīng)的接入。本文采用 docker-compose 集成了 ElasticSearch 。

四、總結(jié)

自此,我們已經(jīng)完成基于業(yè)界通用 OpenTracing 標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)的 zipkin 的 Node.js 方案。希望大家看完這兩篇文章,對(duì) Node.js 全鏈路追蹤,有一個(gè)整體而清晰的認(rèn)識(shí)。

參考資料:

  1. ??zipkin 官網(wǎng)

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