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Node.js應用全鏈路追蹤技術——全鏈路信息存儲

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),其理論基礎是來自 Google 的一篇論文 《大規(guī)模分布式系統(tǒng)的跟蹤系統(tǒng)》。

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司是一家集網(wǎng)站建設,新余企業(yè)網(wǎng)站建設,新余品牌網(wǎng)站建設,網(wǎng)站定制,新余網(wǎng)站建設報價,網(wǎng)絡營銷,網(wǎng)絡優(yōu)化,新余網(wǎng)站推廣為一體的創(chuàng)新建站企業(yè),幫助傳統(tǒng)企業(yè)提升企業(yè)形象加強企業(yè)競爭力??沙浞譂M足這一群體相比中小企業(yè)更為豐富、高端、多元的互聯(lián)網(wǎng)需求。同時我們時刻保持專業(yè)、時尚、前沿,時刻以成就客戶成長自我,堅持不斷學習、思考、沉淀、凈化自己,讓我們?yōu)楦嗟钠髽I(yè)打造出實用型網(wǎng)站。

論文如下圖所示:

  (圖片來源:網(wǎng)絡)

在此理論基礎上,誕生了很多優(yōu)秀的實現(xiàn),如 zipkin、jaeger 。同時為了保證 API 兼容,他們都遵循 OpenTracing 標準。那 OpenTracing 標準是什么呢?

OpenTracing 翻譯為開發(fā)分布式追蹤,是一個輕量級的標準化層,它位于應用程序/類庫和鏈路跟蹤系統(tǒng)之間的一層。 這一層可以用下圖表示:

從上圖可以知道, OpenTracing 具有以下優(yōu)勢:

  • 統(tǒng)一了 API ,使開發(fā)人員能夠方便的添加追蹤系統(tǒng)的實現(xiàn)。
  • OpenTracing 已進入 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)標準。

大白話解釋下:它就像手機的接口標準,當今手機基本都是 typeC 接口,這樣方便各種手機能力的共用。因此,做全鏈路信息存儲,需要按照業(yè)界公認的 OpenTracing 標準去實現(xiàn)。

本篇文章將通過已有的優(yōu)秀實現(xiàn) —— zipkin ,來給大家闡述 Node.js 應用如何對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)實現(xiàn),其遵循 OpenTracing 標準。

zipkin 用于跟蹤分布式服務之間的應用數(shù)據(jù)鏈路。

2.2 zipkin 架構

官方文檔上的架構如下圖所示:

為了更好的理解,我這邊對架構圖進行了簡化,簡化架構圖如下所示:

從上圖可以看到,分為三個部分

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,各個模塊介紹如下:

  • collector 就是信息收集器,作為一個守護進程,它會時刻等待客戶端傳遞過來的追蹤數(shù)據(jù),對這些數(shù)據(jù)進行驗證、存儲以及創(chuàng)建查詢需要的索引。
  • storage 是存儲組件。zipkin 默認直接將數(shù)據(jù)存在內(nèi)存中,此外支持使用 ElasticSearch 和 MySQL 。
  • search 是一個查詢進程,它提供了簡單的 JSON API 來供外部調(diào)用查詢。
  • web UI 是 zipkin 的服務端展示平臺,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 的整體架構就介紹完了,下面我們來進行 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 ,會看到如下圖所示頁面:

接著打開地址 http://localhost:9200 ,會看到如下圖所示頁面:

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

三、Node.js 接入 zipkin

3.1 搞定全鏈路信息獲取

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

3.2 搞定傳輸層

因為 zipkin 是基于 OpenTracing 標準實現(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 npm 包,分別是:

  • zipkin
  • zipkin-transport-http

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

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

3.3 傳輸層基礎封裝

核心代碼實現(xiàn)和相關注釋如下:


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,
})
})

// 基礎記錄
const baseRecorder = await recorder({
targetServer: options.targetServer
targetApi: options.targetApi
jsonEncoder: options.jsonEncoder
})

至此,傳輸層的基礎封裝就完成了,我們抽離了 baseRecorder 出來,下面將會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 })
// 還要處理請求頭、手動層層傳遞等事情

上面的方式缺點比較明顯,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

對比兩者,明顯發(fā)現(xiàn), Zone-Context 的實現(xiàn)方式更加的隱式,對代碼入侵更小。這也是單獨花一篇文章介紹 Zone-Context 技術原理的價值體現(xiàn)。

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

3.5 搞定 zipkin 收集、存儲、展示

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

四、總結

自此,我們已經(jīng)完成基于業(yè)界通用 OpenTracing 標準實現(xiàn)的 zipkin 的 Node.js 方案。希望大家看完這兩篇文章,對 Node.js 全鏈路追蹤,有一個整體而清晰的認識。

參考資料:

  1. ??zipkin 官網(wǎng)??

當前名稱:Node.js應用全鏈路追蹤技術——全鏈路信息存儲
文章起源:http://www.dlmjj.cn/article/djsghde.html