这篇文章将为大家详细讲解有关ASP.NET Core实现整合Zipkin链路跟踪的方法，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

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Zipkin简介

Zipkin是由Twitter开源的一款基于Java语言开发的分布式实时数据追踪系统(Distributed Tracking System),其主要功能是采集来自各个系统的实时监控数据。该系统让开发者可通过一个 Web 前端轻松的收集和分析数据，例如用户每次请求服务的处理时间等，可方便的监测系统中存在的瓶颈。它大致可以分为三个核心概念

• 首先是上报端，它主要通过代码的形式集成到程序中，用于上报Trace数据到Collector端。
• Collector负责接收客户端发送过来的数据，保存到内存或外部存储系统中，供UI展示。
• 存储端可以是基于zipkin内存完全不依赖外部存储的In-Memory形式或依赖外部存储系统的形式，一般采用外部存储系统存储链路数据，毕竟内存有限。它可支持的存储数据库有MySQL、Cassandra、Elasticsearch。
• UI负责展示采集的链路数据，及系统之间的依赖关系。

相对来说还是比较清晰的，如果用一张图表示整体架构的话，大致如下图所示(图片来源于网络)

在学习链路跟踪的过程中会设计到相关概念，我们接下来介绍链路跟踪几个相关的概念

• TranceId,一般一次全局的请求会有一个唯一的TraceId，用于代表一次唯一的请求。比如我请求了订单管理系统，而订单管理系统内部还调用了商品管理系统，而商品管理系统还调用了缓存系统或数据库系统。但是对全局或外部来说这是一次请求，所以会有唯一的一个TraceId。
• SpanId,虽然全局的来说是一次大的请求，但是在这个链路中内部间还会发起别的请求，这种内部间的每次请求会生成一个SpanId。
• 如果将整条链路串联起来的话，我们需要记录全局的TraceId，代表当前节点的SpanId和发起对当前节点调用的的父级ParentId。
• 然后基于链路跟踪的核心概念，然后介绍一下Zipkin衍生出来了几个相关概念
• cs:Clent Sent 客户端发起请求的时间，比如 dubbo 调用端开始执行远程调用之前。
• cr:Client Receive 客户端收到处理完请求的时间。
• ss:Server Receive 服务端处理完逻辑的时间。

sr - cs = 请求在网络上的耗时
ss - sr = 服务端处理请求的耗时
cr - ss = 回应在网络上的耗时
cr - cs = 一次调用的整体耗时

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