调用链监控

一、背景

  以前都是单体应用,都在一个系统内完成。而现在都是微服务,一个请求进来,需要调用多个服务才能完成。出了问题,我们很难定位到底在哪个环节出了问题。

二、作用

  1.快速定位问题。通过调用链监控系统,我们能很快定位到哪个服务出了问题。

  2.项目拓扑图。当服务越来越复杂时,我们都无法准确知道服务之间都依赖关系。通过调用链监控系统,我们能清晰的生成项目的网络拓扑图。

  3.优化系统。通过调用链监控系统,我们可以随时监控哪些请求慢了,在哪个环节慢了,系统的瓶颈等等,从而作出相应的优化。

三、原理

  我们需要了解调用链监控几个核心概念:

    trace:一次分布式调用的链路踪迹

    span:一个局部方法的调用踪迹

    annotation:附属在span上的日志信息

    sampling:采样率。

  我们看一次链路追踪,其中有几个参数需要注意一下:

    tid:一次链路请求的id,通过tid我们知道一次请求完整的调用路径。

    sid:每个局部方法的id

    pid:parent id,当前局部方法的父id。

四、常用调用链监控产品

  我们现在市场上常用的链路监控系统有zipkin,点评的CAT,skywalking等。

原文地址:https://www.cnblogs.com/ITyannic/p/12244323.html

时间: 2024-11-08 18:46:38

调用链监控的相关文章

dubbo+zipkin调用链监控(二)

*:first-child { margin-top: 0 !important; } body > *:last-child { margin-bottom: 0 !important; } a { color: #4183C4; } a.absent { color: #cc0000; } a.anchor { display: block; padding-left: 30px; margin-left: -30px; cursor: pointer; position: absolute

dubbo+zipkin调用链监控

图片描述(最多50字)收集器抽象 由于zipkin支持http以及kafka两种方式上报数据,所以在配置上需要做下抽象. AbstractZipkinCollectorConfiguration 主要是针对下面两种收集方式的一些配置上的定义,最核心的是Sender接口的定义,http与kafka是两类完全不同的实现. public abstract Sender getSender();其次是协助性的构造函数,主要是配合构建收集器所需要的一些参数. zipkinUrl如果是http收集,那么对应

.Net Core 商城微服务项目系列(十):使用SkyWalking构建调用链监控(2019-02-13 13:25)

SkyWalking的安装和简单使用已经在前面一篇介绍过了,本篇我们将在商城中添加SkyWalking构建调用链监控. 顺带一下怎么把ES设置为Windows服务,cd到ES的bin文件夹,运行elasticsearch-service.bat install. 首先我们需要在每个服务里通过NuGet引用SkyAPM.Agent.AspNetCore,完成之后我们添加配置文件skyapm.json,可以通过SkyWalking的脚本命令自动生成,也可以手动新建,这里贴一下: { "SkyWalk

springboot 项目添加jaeger调用链监控

1.添加maven依赖<dependency> <groupId>io.opentracing.contrib</groupId> <artifactId>opentracing-spring-cloud-starter</artifactId> <version>0.1.8</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.uber.j

java微服务分布式调用链APM监控

几种分布式调用链监控组件的比较微服务架构下,服务按照不同的维度进行拆分,一次请求请求往往需要涉及到多个服务.互联网应用构建在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发.可能使用不同的编程语言来实现.有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心.因此,就需要一些可以帮助理解系统行为.用于分析性能问题的工具,以便发生故障的时候,能够快速定位和解决问题. 分布式调用链监控组件在这样的环境下产生了.最出名的是谷歌公开的论文提到的 Dapper .开发Dapper是为了收集更多的复杂分

CAT跨语言服务加拿大28平台搭建链监控(七)消息分析器与报表

CrossAnalyzer-调用链加拿大28平台搭建论坛:haozbbs.com Q1446595067分析 在分布式环境中,应用是运行在独立的进程中的,有可能是不同的机器,或者不同的服务器进程.那么他们如果想要彼此联系在一起,形成一个调用链,在Cat中,CrossAnalyzer会统计不同服务之间调用的情况,包括服务的访问量,错误量,响应时间,QPS等,这里的服务主要指的是 RPC 服务,在微服务监控中,这是核心. 在讲 CrossAnalyzer 的处理逻辑之前,我们先看下客户端的埋点的一个

微服务的调用链

微服务的复杂性需求: 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: 图形化展示整个调用链路 系统的性能指标 健康状况 基础告警 监控原理: RootSpan会生成一个Trace id以及parent span id Trace id是整个调用链的监控跟踪ID span是服务中一次请求以及对应响应这个span的id 几个概念解释: ] 解决方案,技术选型

Istio调用链埋点原理剖析—是否真的“零修改”分享实录(上)

本文整理自华为Cloud BU技术专家在K8S技术社上 关于Istio调用链的分享. 前言 大家好,我是idouba,来自华为Cloud BU,当前在做Istio服务网格在华为云容器服务的产品化工作.今天跟大家分享的主题是Istio调用链相关内容.通过剖析Istio的架构机制与Istio中调用链的工作原理来解答一个大家经常问道的一个问题:Istio是否像其官方文档中宣传的一样,对业务代码完全的无侵入,无需用做任何修改就可以完成所有的治理能力,包括调用链的埋点? 关于这个问题,可以提前透漏下,答案

idou老师教你学Istio 08: 调用链埋点是否真的“零修改”?

本文将结合一个具体例子中的细节详细描述Istio调用链的原理和使用方式.并基于Istio中埋点的原理解释来说明:为了输出一个质量良好的调用链,业务程序需根据自身特点做适当的修改,即并非官方一直在说的完全无侵入的做各种治理.另外还会描述Istio当前版本中收集调用链数据可以通过Envoy和Mixer两种不同的方式. Istio一直强调其无侵入的服务治理,服务运行可观察性.即用户完全无需修改代码,就可以通过和业务容器一起部署的proxy来执行服务治理和与性能数据的收集.原文是这样描述的: Istio