前言

微服务架构将原先业务链条中的各个环节（节点或过程），如用户、产品、订单、支付拆分实现成独立的服务运行，一定程度上提高了系统的容错能力，例如支付服务失败时，用户依然可以通过产品及订单服务，达到查看订单和浏览产品的目的。随着微服务应用开发框架（如springboot）和容器技术（如K8）越来越成熟，微服务的开发和运维趋于标准化。这些都是微服务的愈发流行的原因。同时，随着业务复杂度的提高，越来越多的微服务被开发和集成进来，服务管理的重要性不言而喻。本文以服务调用的链路管理为题，浅谈微服务治理中链路管理的主流技术如何实践。

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链路管理，主要指记录服务的调用链路，通常用来定位不合理的服务设计，如链路过长带来的服务耗时问题、链路过长带来的服务稳定性风险、循环依赖等。链路管理，需要考虑哪些方面的问题，如何实现？

1. 首先，需要知道有哪些服务以及他们的服务状态（服务注册和发现机制），这个目前可以直接通过spring cloud的Eureka实现，当然也可以通过dubbo+zookeeper实现；
2. 有了服务清单之后，我们需要在每个服务调用的地方拦截并记录，记录调用堆栈，从发起服务到链尾。这一步自己实现起来有较多的工作，譬如统一服务调用规则、AOP拦截、调用链数据结构定义、调用信息采集发送及存储等。
3. 最后，是链路数据的采集、存储、发送以及最终的图形化展示。

有了这个思路之后，我们再来看目前主流的链路解决方案，Twitter的Zipkin，以及Apache的在孵化项目SKYwalking。当然还有些比较热的方案，如韩国的开源项目Pinpoint和美团的CAT。这些方案从实现技术上大致可分为两个派系，拦截派，字节码增强派。拦截派做法通过代理类拦截请求，将链路信息发送给服务器，Zipkin和CAT都属于这种类型，不过CAT需要代码侵入，即代码中增加埋点，而Zipkin直接通过SpringCloud的Sleuth无缝对接SpringBoot的微服务。字节码增强技术，通过JVMTI接口提供的javaagent（区别于JDK动态代理和CGLIB代理），利用字节码操作技术（ASM），在类加载并实例化之前对class进行转换，之后运行中将信息采集并发送给代理服务器(探针)，如sk*walking的Agent服务。关于两种方式的比较，小结如下：

类型	zipkin	SKYwalking
基本原理	拦截请求，发送（HTTP，mq）数据至zipkin服务	java探针，字节码增强
接入方式	基于linkerd或者sleuth方式，引入配置即可	avaagent字节码
支持OpenTracing	是	是
颗粒度	接口级（类级别）	方法级
存储	ES，MySQL,Cassandra,内存	ES，H2，TIDB
agent到collector的协议	http,MQ	http,gRPC

Zipkin实践

Zipkin 分为两端，Zipkin 服务端和Zipkin 客户端，客户端也就是微服务的应用。客户端配置服务端的 URL 地址，一旦发生服务间的调用的时候，会被配置在微服务里面的 Sleuth 的监听器监听，并生成相应的 Trace 和 Span 信息发送给服务端。发送的方式主要有两种，一种是 HTTP 报文的方式，另一种是消息总线的方式如 RabbitMQ。

不论哪种方式，我们都需要：一个 Eureka 服务注册中心，先看下Zipkin运行架构：

左侧应用服务，同时也是Zipkin-clinet，Eureka-client， 中间是依赖，包括Zipkin-server和Eureka-server，最右侧是WebUI展示及开发接口。

Zipkin 的服务端，在使用 Spring Boot 2.x 版本后，官方就不推荐自行定制编译了，反而是直接提供了编译好的 jar 包来给我们使用。
所以官方提供了一键脚本

curl -sSL https://zipkin.io/quickstart.sh | bash -s
java -jar zipkin.jar

如果用 Docker 的话，直接
docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin

这里使用docker环境测试，数据存储选择默认的内存方式。启动zipkinserver后，直接访问9411，看到管理页面：

zipkinserver启动后，启动EurekaServer，先本地启动一个，端口暂定为7777.

好了，现在依赖服务有了，接下来改造两个现有的微服务(为至少两个有调用关系的服务配置)，作为zkclient。要做的事情很简单，下面几步：

1. 配置EurekaClient

1）微服务增加zipkin依赖

compile "org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-sleuth"
compile "org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-zipkin"

2) 启动类增加EurekaClient注解
@EnableDiscoveryClient

3）application配置文件增加Eureka配置

eureka.instance.hostname=localhost
eureka.client.serviceUrl.defaultZone = http://${eureka.instance.hostname}:7777/eureka/
eureka.instance.preferIpAddress= true

2. 配置Zipkin

1）开启sleuth client

spring.sleuth.web.client.enabled=true
spring.sleuth.sampler.percentage=1.0 

sampler.percentage是采样率，1代表选取全部样本，因为是测试，所以直接设置成1，实际情况可能是个小数，0.3或者0.5，根据需求自行决定。

2）配置zipkinserver地址
spring.zipkin.base-url=http://192.168.72.101:9411/

3. 调用服务查看结果

1) Eureka服务清单

2) Zipkin服务链路

需要注意的是，由于Sleuth trace filter仅针对Spring内置的Rest调用做拦截，跨服务的调用需要使用Spring官宣方式，如RestTemplate，直接使用apache的httpclient工具包调用，是无法追踪到完整链路。

下面从实现层面了解，Zipkin的工作机制。引入sleuth和zipkin依赖包之后，系统自动扫描所有包中的@configuration，TraceAutoConfiguration是sleuth包的配置入口，看看它的定义，spring.sleuth.enabled开启的时候注解有效。

@Configuration
@ConditionalOnProperty(
    value = {"spring.sleuth.enabled"},
    matchIfMissing = true
)
@EnableConfigurationProperties({TraceKeys.class, SleuthProperties.class})
public class TraceAutoConfiguration {
...

同理，Zipkin的配置如下：

@Configuration
@EnableConfigurationProperties({ZipkinProperties.class, SamplerProperties.class})
@ConditionalOnProperty(value = "spring.zipkin.enabled", matchIfMissing = true)
@AutoConfigureBefore(TraceAutoConfiguration.class)
public class ZipkinAutoConfiguration {
...

TraceFilter作为整个追踪的切入口，针对所有的request进行过滤标记，并通过AsyncReporter进行异步发送报文。下图框起来的部分，分别是接口地址和编码协议（Thrift）

SKYwalking实践

Zipkin使用起来很简单，但是因为是接口级的跟踪，能看到的信息比较有限，另外页面的展示形式也相对简单，缺少多角度或者多样性，所以，我们再试试SKYWalking。
skywalking的工作机制，需要三块协同，一块是skywalking server，负责接收、存储并展示，所以server模块包含一个展示web子模块；第二块是agent，负责代理微服务并收集需要的信息，转发给server；第三块便是微服务本身，需要在启动时指定agent，以便生成代理类。工作原理图大致如下:

先看下效果图，再记录配置过程。

选中其中一个服务，可以查看调用关系及服务基础状态。

拓扑图还有个扁平展示效果（很适合ppt介绍有没有）

仪表盘看服务状态：

追踪栏看调用明细：

失败调用还有错误日志：

告警栏速览全局风险：

吹完疗效，看下怎么配置，先看server。

下载最新的skywalking，选了6.4，一开选的6.1有bug，拓扑图经常出不来。server的运行可以运行在容器内，也可以运行虚拟服务器譬如ECS上。server的配置主要是存储相关，mysql和es任选一个，看数据量和操作便捷性，数据量可控的情况下，简单起见，直接用mysql，换掉innodb引擎即可。

1. 配置文件applicaiton.yml中打开datasource选项。
   
2. datasource-setting.properties中指向自建的数据库。（只需要建库和访问账号，表在启动时会自动初始化，表很多。。。）

server的访问端口分别是：11800和12800，分别是gRPC和rest端口，如果改了，需要通过修改后面config的访问端口。这里提示开防火墙端口。

Agent的同样有两种方式，一种是将agent打在镜像中，微服务的镜像基于这个镜像；另一种是直接copy到一个共享目录，每个微服务启动参数增加指向。第二种方式在测试环境比较实用，生产环境基本上用镜像更合适，因为微服务运行在容器中，访问共享目录不现实。
不管选择哪种方式，config的配置是关键。

agentName需要和微服务参数指定的一致。后台服务地址指向oapserver。

最后一步，微服务启动参数增加agent指向：
-Dskywalking.agent.application_code=agent-test
这个agent-test就是agentname，需要和agent配置的name一致！

非容器方式的配置主要就这三步，完事就可以看到效果了。当然，服务之前的调用，需要用spring提供的restTemplate，不要直接用apache的httpclient工具包，否则不会被采集。关于容器环境的部署，后面抽空再补记录。

网页名称：如何通过Zipkin或SKYwalking实现链路追踪
本文路径：http://cdweb.net/article/josdeh.html