一、Zipkin 是什么？
Zipkin是一个分布式跟踪系统。它有助于收集解决服务体系结构中的延迟问题所需的时序数据。功能包括该数据的收集和查找。
如果日志文件中有跟踪ID，则可以直接跳至该跟踪ID。否则，您可以基于属性进行查询，例如服务，操作名称，标签和持续时间。将为您总结一些有趣的数据，例如在服务中花费的时间百分比以及操作是否失败。
二、架构概述
跟踪程序存在于您的应用程序中，并记录有关发生的操作的时间和元数据。它们通常会检测库，因此它们的使用对用户是透明的。例如，已检测的Web服务器记录它何时接收到请求以及何时发送响应。收集的跟踪数据称为跨度。
仪器的编写保证了生产的安全性和很少的开销。因此，它们仅在带内传播ID，以告知接收方正在进行跟踪。完成的跨度将带外报告给Zipkin，类似于应用程序异步报告指标的方式。
例如，当跟踪某个操作并且需要发出传出的http请求时，会添加一些标头来传播ID。标头不用于发送详细信息，例如操作名称。
在检测应用程序中将数据发送到Zipkin的组件称为Reporter。记者通过几种传输方式之一将跟踪数据发送到Zipkin收集器，后者将跟踪数据持久保存到存储中。稍后，API会查询存储以将数据提供给UI。
这是描述此流程的图：
三、流程实例
如概述中所述，标识符是带内发送的，详细信息是带外发送到Zipkin的。在这两种情况下，跟踪工具都负责创建有效的跟踪并正确呈现它们。例如，跟踪器可确保在带内（下行）和带外（与Zipkin异步）发送的数据之间保持奇偶校验。
这是http跟踪的示例序列，其中用户代码调用资源/ foo。这导致一个跨度，在用户代码收到http响应后，异步发送到Zipkin。
┌─────────────┐ ┌───────────────────────┐ ┌─────────────┐ ┌──────────────────┐
│ User Code │ │ Trace Instrumentation │ │ Http Client │ │ Zipkin Collector │
└─────────────┘ └───────────────────────┘ └─────────────┘ └──────────────────┘
│ │ │ │
┌─────────┐
│ ──┤GET /foo ├─▶ │ ────┐ │ │
└─────────┘ │ record tags
│ │ ◀───┘ │ │
────┐
│ │ │ add trace headers │ │
◀───┘
│ │ ────┐ │ │
│ record timestamp
│ │ ◀───┘ │ │
┌─────────────────┐
│ │ ──┤GET /foo ├─▶ │ │
│X-B3-TraceId: aa │ ────┐
│ │ │X-B3-SpanId: 6b │ │ │ │
└─────────────────┘ │ invoke
│ │ │ │ request │
│
│ │ │ │ │
┌────────┐ ◀───┘
│ │ ◀─────┤200 OK ├─────── │ │
────┐ └────────┘
│ │ │ record duration │ │
┌────────┐ ◀───┘
│ ◀──┤200 OK ├── │ │ │
└────────┘ ┌────────────────────────────────┐
│ │ ──┤ asynchronously report span ├────▶ │
│ │
│{ │
│ "traceId": "aa", │
│ "id": "6b", │
│ "name": "get", │
│ "timestamp": 1483945573944000,│
│ "duration": 386000, │
│ "annotations": [ │
│--snip-- │
└────────────────────────────────┘
跟踪检测报告异步跨越，以防止与跟踪系统有关的延迟或故障延迟或破坏用户代码。
四、传输方式
检测库发送的跨度必须从要跟踪的服务传输到Zipkin收集器。有三种主要的传输方式：HTTP，Kafka和Scribe。
五、存储
Zipkin最初是为了在Cassandra上存储数据而构建的，因为Cassandra具有可伸缩性，具有灵活的架构并在Twitter中大量使用。但是，我们使该组件可插入。除了Cassandra，我们还原生支持ElasticSearch和MySQL。其他后端可能会作为第三方扩展提供。
今天的分享就当这里，希望对大家有所帮助！
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