dubbo+zipkin调用链监控

<dependency>
<groupId>io.zipkin.reporter2</groupId>
<artifactId>zipkin-sender-kafka11</artifactId>
<version>${zipkin-reporter2.version}</version>
</dependency>
收集器工厂

由于上面创建了两个收集器配置类，使用时只能是其中之一，所以实际运行的实例需要根据配置来动态生成。ZipkinCollectorConfigurationFactory就是负责生成收集器实例的。

public Tracing getTracing(){
return this.zipkinCollectorConfiguration.getTracing();
}
过滤器

在dubbo的过滤器中实现数据上传的功能逻辑相对简单，一般都在invoke方法执行前记录数据，然后方法执行完成后再次记录数据。这个逻辑不变，有变化的是数据上报的实现，上一个版本是通过发http请求实现需要编码，现在可以直接借用brave所提供的span来帮助我们完成，有两重要的方法:

finish
方法源码如下，在完成的时候会填写上完成的时间并上报数据，这一般应用于同步调用场景。

public void finish(TraceContext context, long finishTimestamp) {
MutableSpan span = this.spanMap.remove(context);
if(span != null && !this.noop.get()) {
synchronized(span) {
span.finish(Long.valueOf(finishTimestamp));
this.reporter.report(span.toSpan());
}
}
}
flush 与上面finish方法的不同点在于，在报数据时没有完成时间，这应该是适用于一些异步调用但不关心结果的场景，比如dubbo所提供的oneway方式调用。
public void flush(TraceContext context) {
MutableSpan span = this.spanMap.remove(context);
if(span != null && !this.noop.get()) {
synchronized(span) {
span.finish((Long)null);
this.reporter.report(span.toSpan());
}
}
}
消费者

做为消费方，有一个核心功能就是将traceId以及spanId传递到服务提供方，这里还是通过dubbo提供的附加参数方式实现。

@Override
public Result invoke(Invoker<?> invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
if(!RpcTraceContext.getTraceConfig().isEnabled()){
return invoker.invoke(invocation);
}
ZipkinCollectorConfigurationFactory zipkinCollectorConfigurationFactory=
SpringContextUtils.getApplicationContext().getBean(ZipkinCollectorConfigurationFactory.class);
Tracer tracer= zipkinCollectorConfigurationFactory.getTracing().tracer();
if(null==RpcTraceContext.getTraceId()){
RpcTraceContext.start();
RpcTraceContext.setTraceId(IdUtils.get());
RpcTraceContext.setParentId(null);
RpcTraceContext.setSpanId(IdUtils.get());
}
else {
RpcTraceContext.setParentId(RpcTraceContext.getSpanId());
RpcTraceContext.setSpanId(IdUtils.get());
}
TraceContext traceContext= TraceContext.newBuilder()
.traceId(RpcTraceContext.getTraceId())
.parentId(RpcTraceContext.getParentId())
.spanId(RpcTraceContext.getSpanId())
.sampled(true)
.build();
Span span=tracer.toSpan(traceContext).start();
invocation.getAttachments().put(RpcTraceContext.TRACE_ID_KEY, String.valueOf(span.context().traceId()));
invocation.getAttachments().put(RpcTraceContext.SPAN_ID_KEY, String.valueOf(span.context().spanId()));
Result result = invoker.invoke(invocation);
span.finish();
return result;
}
提供者

@Override
public Result invoke(Invoker<?> invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
if(!RpcTraceContext.getTraceConfig().isEnabled()){
return invoker.invoke(invocation);
}
Map<String, String> attaches = invocation.getAttachments();
if (!attaches.containsKey(RpcTraceContext.TRACE_ID_KEY)){
return invoker.invoke(invocation);
}
Long traceId = Long.valueOf(attaches.get(RpcTraceContext.TRACE_ID_KEY));
Long spanId = Long.valueOf(attaches.get(RpcTraceContext.SPAN_ID_KEY));
attaches.remove(RpcTraceContext.TRACE_ID_KEY);
attaches.remove(RpcTraceContext.SPAN_ID_KEY);
RpcTraceContext.start();
RpcTraceContext.setTraceId(traceId);
RpcTraceContext.setParentId(spanId);
RpcTraceContext.setSpanId(IdUtils.get());
ZipkinCollectorConfigurationFactory zipkinCollectorConfigurationFactory=
SpringContextUtils.getApplicationContext().getBean(ZipkinCollectorConfigurationFactory.class);
Tracer tracer= zipkinCollectorConfigurationFactory.getTracing().tracer();
TraceContext traceContext= TraceContext.newBuilder()
.traceId(RpcTraceContext.getTraceId())
.parentId(RpcTraceContext.getParentId())
.spanId(RpcTraceContext.getSpanId())
.sampled(true)
.build();
Span span = tracer.toSpan(traceContext).start();
Result result = invoker.invoke(invocation);
span.finish();
return result;
}
异常流程

上面无论是消费者的过滤器还是服务提供者的过滤器，均未考虑服务在调用invoker.invoke时出错的场景，如果出错，后面的span.finish方法将不会按预期执行，也就记录不了信息。所以需要针对此问题做优化：可以在finally块中执行finish方法。

try {
result = invoker.invoke(invocation);
}
finally {
span.finish();
}
消费者在调用服务时，异步调用问题

上面过滤器中调用span.finish都是基于同步模式，而由于dubbo除了同步调用外还提供了两种调用方式

异步调用 通过callback机制的异步
oneway
只发起请求并不等待结果的异步调用，无callback一说

针对上面两类异步再加上同步调用，我们要想准确记录服务真正的时间，需要在消费方的过滤器中做如下处理：
创建一个用于回调的处理类，它的主要目的是为了在回调成功时记录时间，这里无论是成功还是失败。

Result result = null;
boolean isOneway = RpcUtils.isOneway(invoker.getUrl(), invocation);
try {
result = invoker.invoke(invocation);
}
finally {
if(isOneway) {
span.flush();
}
else if(!isAsync) {
span.finish();
}
}

原文地址：http://blog.51cto.com/13952953/2296448