容器与微服务链路追踪：Jaeger 与 Zipkin 应用 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

好的，各位亲爱的开发者们，欢迎来到今天的“容器微服务侦探社”！我是你们的福尔摩斯，啊不，是你们的追踪专家，今天咱们要一起聊聊如何在容器化和微服务的世界里，利用 Jaeger 和 Zipkin 这两位“神探”，追踪那些神出鬼没的请求！

开场白：迷雾重重的微服务世界

话说，自从我们拥抱了微服务架构，代码是模块化了，团队是独立了，部署是灵活了，但问题也来了——原本简单明了的单体应用，现在变成了由无数个小服务组成的复杂网络，就像蜘蛛网一样，牵一发而动全身。

一个用户请求，可能要经过好几个微服务，每个服务又可能调用其他的服务。一旦请求出错，我们就像迷失在森林里的小白兔，完全不知道问题出在哪里，哪个环节掉了链子。

更可怕的是，在容器化的环境下，服务们像“游击队”一样，随时可能被调度到不同的机器上，生命周期也很短暂。传统的日志分析方法，面对这种动态变化的环境，简直是“蜀道难，难于上青天”！

这时候，就需要我们的“神探”出场了——链路追踪系统！有了它们，我们就能像侦探一样，还原请求的完整路径，找到瓶颈，揪出罪魁祸首，让微服务世界不再迷雾重重！🕵️‍♂️

第一章：什么是链路追踪？为什么要用它？

让我们先来认识一下链路追踪，它就像一个“请求旅行记录仪”，忠实地记录下每个请求的“旅行轨迹”。

1.1 链路追踪的核心概念

Trace (追踪)： 代表一个完整的请求链路，例如用户点击“购买”按钮，一直到订单完成的整个过程。可以把它想象成一个“故事”，描述了请求的一生。
Span (跨度)： 代表请求链路中的一个独立单元，例如某个微服务处理请求的时间。可以把它想象成“故事”中的一个“章节”，描述了请求在某个服务中经历的事件。
Trace ID (追踪 ID)： 唯一标识一个 Trace，就像“故事”的“身份证号”，用于将所有相关的 Span 关联起来。
Span ID (跨度 ID)： 唯一标识一个 Span，就像“章节”的“身份证号”，用于区分不同的 Span。
Parent Span ID (父跨度 ID)： 标识 Span 的父 Span，用于构建 Span 之间的父子关系，形成完整的请求链路。可以把它想象成“章节”之间的“父子关系”，帮助我们理解“故事”的来龙去脉。
Annotation (注解)： 在 Span 中添加的事件信息，例如请求的开始时间、结束时间、关键参数等。可以把它想象成“章节”中的“批注”，帮助我们理解“故事”的细节。
Tags (标签)： 用于描述 Span 的属性，例如服务名称、主机地址、HTTP 状态码等。可以把它想象成“章节”的“标签”，帮助我们对“故事”进行分类和检索。

可以用一张表来总结一下：

概念	描述	形象比喻
Trace	一个完整的请求链路	故事
Span	请求链路中的一个独立单元	章节
Trace ID	唯一标识一个 Trace	故事的身份证号
Span ID	唯一标识一个 Span	章节的身份证号
Parent Span ID	标识 Span 的父 Span	章节的父子关系
Annotation	Span 中添加的事件信息	章节的批注
Tags	用于描述 Span 的属性	章节的标签

1.2 为什么要用链路追踪？

性能分析： 找出请求链路中的瓶颈，例如哪个服务响应时间过长，哪个数据库查询效率低下。就像医生给病人做体检，找出病灶。
错误诊断： 快速定位错误发生的环节，例如哪个服务抛出了异常，哪个请求参数不正确。就像警察破案，找到作案现场。
依赖分析： 理清服务之间的依赖关系，例如哪个服务依赖于哪个服务，哪个服务被哪些服务调用。就像画一张“关系图”，了解各个服务之间的“爱恨情仇”。
监控告警： 实时监控请求链路的性能指标，例如请求的平均响应时间、错误率等，并在出现异常时及时告警。就像安装了“监控摄像头”，随时关注系统的“健康状况”。

总之，链路追踪就像微服务世界的“CT 机”，可以帮助我们全面了解系统的运行状况，及时发现并解决问题，让我们的微服务应用更加健壮和高效。💪

第二章：两位“神探”：Jaeger 与 Zipkin

现在，让我们隆重介绍两位“神探”——Jaeger 和 Zipkin！它们都是开源的分布式链路追踪系统，可以帮助我们收集、存储和分析请求链路数据。

2.1 Jaeger：Uber 出品的追踪利器

Jaeger 由 Uber 开源，它受到了 Google Dapper 和 OpenZipkin 的启发，并结合了 Uber 自身的实践经验。

优点：
- 强大的性能： Jaeger 经过 Uber 大规模生产环境的验证，具有很高的性能和可扩展性。
- 灵活的部署： Jaeger 可以部署在 Kubernetes、Docker 等多种环境中。
- 丰富的特性： Jaeger 提供了采样、上下文传播、数据存储、UI 展示等丰富的功能。
- 良好的社区支持： Jaeger 是 CNCF 的毕业项目，拥有活跃的社区和完善的文档。
缺点：
- 配置相对复杂：Jaeger 的配置项比较多，需要一定的学习成本。
- UI 界面相对简单：Jaeger 的 UI 界面功能相对简单，不如 Zipkin 丰富。

2.2 Zipkin：Twitter 开源的追踪鼻祖

Zipkin 由 Twitter 开源，是分布式链路追踪领域的鼻祖之一。

优点：
- 简单易用： Zipkin 的配置相对简单，容易上手。
- 丰富的 UI 界面： Zipkin 的 UI 界面功能丰富，可以进行更深入的分析。
- 广泛的生态支持： Zipkin 拥有广泛的生态支持，可以与多种监控系统集成。
缺点：
- 性能相对较弱：Zipkin 的性能相对 Jaeger 较弱，在大规模环境下可能存在瓶颈。
- 功能相对简单：Zipkin 的功能相对 Jaeger 较简单，缺乏一些高级特性。

2.3 如何选择？

Jaeger 和 Zipkin 都是优秀的链路追踪系统，选择哪个取决于你的具体需求。

如果你的应用规模很大，对性能要求很高， 那么 Jaeger 是一个不错的选择。
如果你的应用规模较小，对易用性要求很高， 那么 Zipkin 可能更适合你。
如果你的团队已经熟悉了某种链路追踪系统， 那么继续使用它也是一个不错的选择。

可以用一张表来总结一下：

特性	Jaeger	Zipkin
性能	强大	相对较弱
易用性	相对复杂	简单易用
UI 界面	相对简单	丰富
功能	丰富	相对简单
社区支持	良好	良好
适用场景	大规模应用，高性能要求	小规模应用，易用性要求

第三章：实战演练：在容器化微服务中使用 Jaeger

现在，让我们通过一个实战演练，来学习如何在容器化的微服务中使用 Jaeger。

3.1 准备工作

安装 Docker 和 Docker Compose： 用于构建和运行容器。
安装 Java 开发环境： 用于编写微服务代码。
安装 Maven： 用于构建 Java 项目。

3.2 构建微服务应用

我们创建一个简单的微服务应用，包含两个服务：

Service A： 接收 HTTP 请求，并调用 Service B。
Service B： 接收 HTTP 请求，并返回响应。

可以使用 Spring Boot 构建这两个服务，并使用 OpenTracing API 来实现链路追踪。

3.3 集成 Jaeger

添加依赖： 在 pom.xml 文件中添加 Jaeger 和 OpenTracing 的依赖：

<dependency>
    <groupId>io.opentracing.contrib</groupId>
    <artifactId>opentracing-spring-web</artifactId>
    <version>3.3.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.jaegertracing</groupId>
    <artifactId>jaeger-client</artifactId>
    <version>1.8.1</version>
</dependency>

配置 Jaeger： 在 application.properties 文件中配置 Jaeger 的相关参数：

spring.application.name=service-a
jaeger.service.name=${spring.application.name}
jaeger.sampler.type=const
jaeger.sampler.param=1
jaeger.reporter.log-spans=true
jaeger.reporter.flush.interval=1000
jaeger.reporter.max-queue-size=1000
jaeger.sender.agent.host=localhost
jaeger.sender.agent.port=6831

注入 Tracer： 在代码中注入 Tracer 对象，并使用它来创建 Span：

@Autowired
private Tracer tracer;

@GetMapping("/hello")
public String hello() {
    Span span = tracer.buildSpan("hello").start();
    try (Scope scope = tracer.activateSpan(span)) {
        // Do something
        String response = restTemplate.getForObject("http://service-b:8081/world", String.class);
        return "Hello " + response;
    } finally {
        span.finish();
    }
}

3.4 部署 Jaeger

可以使用 Docker Compose 部署 Jaeger：

version: '3.7'
services:
  jaeger:
    image: jaegertracing/all-in-one:latest
    ports:
      - "16686:16686"  # Jaeger UI
      - "14268:14268"  # Jaeger HTTP Collector
      - "14250:14250"  # Jaeger gRPC Collector
      - "6831:6831/udp" # Jaeger Agent
      - "6832:6832/udp" # Jaeger Agent
    environment:
      COLLECTOR_ZIPKIN_HTTP_PORT: 9411

3.5 运行应用

使用 Docker Compose 运行微服务应用和 Jaeger：

docker-compose up -d

3.6 查看追踪数据

打开 Jaeger UI (http://localhost:16686)，可以看到请求链路的追踪数据。

第四章：高级技巧：采样、上下文传播、数据存储

链路追踪不仅仅是记录请求的“旅行轨迹”，还可以进行更深入的定制和优化。

4.1 采样 (Sampling)

在大规模系统中，每个请求都进行追踪会产生大量的性能开销。为了解决这个问题，可以使用采样技术，只追踪一部分请求。

Head-based Sampling： 在请求的第一个服务中决定是否进行采样。
Tail-based Sampling： 在请求结束后，根据请求的性能指标决定是否进行采样。

Jaeger 和 Zipkin 都支持多种采样策略，例如：

Const Sampler： 始终采样或不采样。
Probabilistic Sampler： 根据概率进行采样。
Rate Limiting Sampler： 根据速率进行采样。

4.2 上下文传播 (Context Propagation)

在分布式系统中，请求会经过多个服务，需要将 Trace ID 和 Span ID 等信息传递给下游服务。这个过程称为上下文传播。

OpenTracing API 提供了 Tracer.inject() 和 Tracer.extract() 方法，用于将上下文信息注入到 HTTP Header 或其他载体中，并在下游服务中提取出来。

4.3 数据存储 (Storage)

链路追踪数据需要存储起来，以便后续的分析和查询。

Jaeger： 支持多种存储后端，例如 Cassandra、Elasticsearch、Kafka 等。
Zipkin： 支持多种存储后端，例如 Cassandra、Elasticsearch、MySQL 等。

选择合适的存储后端取决于你的数据量、性能要求和预算。

第五章：总结与展望

恭喜各位“侦探”，我们已经成功地掌握了链路追踪的技能，可以在微服务世界里自由地追踪请求，找出瓶颈，解决问题！

总结：

链路追踪是微服务架构中不可或缺的一部分。
Jaeger 和 Zipkin 都是优秀的开源链路追踪系统。
采样、上下文传播和数据存储是链路追踪的高级技巧。

展望：

链路追踪将更加智能化，可以自动识别瓶颈和异常。
链路追踪将与监控系统更加紧密地集成，提供更全面的系统视图。
链路追踪将应用于更多的场景，例如服务网格、无服务器计算等。

最后，希望今天的课程能帮助大家更好地理解和应用链路追踪技术，让我们的微服务应用更加健壮和高效！谢谢大家！😊

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