Zipkin：Brave源码解析 - 初识Zipkin

分布式跟踪系统还有其他比较成熟的实现，例如：Naver的Pinpoint、Apache的HTrace、阿里的鹰眼Tracing、京东的Hydra、新浪的Watchman，美团点评的CAT，skywalking等。

本系列博文，主要以Zipkin为主，介绍Zipkin的基本使用，原理，以及部分核心源代码的分析，当前Zipkin版本为2.2.1

概述

Zipkin是一款开源的分布式实时数据追踪系统（Distributed Tracking System），基于 Google Dapper的论文设计而来，由 Twitter 公司开发贡献。其主要功能是聚集来自各个异构系统的实时监控数据。

如上图所示，各业务系统在彼此调用时，将特定的跟踪消息传递至zipkin，zipkin在收集到跟踪信息后将其聚合处理、存储、展示等，用户可通过web UI方便获得网络延迟、调用链路、系统依赖等等。

Zipkin主要包括四个模块

Collector 接收或收集各应用传输的数据
Storage 存储接受或收集过来的数据，当前支持Memory，MySQL，Cassandra，ElasticSearch等，默认存储在内存中。
API（Query） 负责查询Storage中存储的数据，提供简单的JSON API获取数据，主要提供给web UI使用
Web 提供简单的web界面

Instrumented Client 和Instrumented Server，是指分布式架构中使用了Trace工具的两个应用，Client会调用Server提供的服务，两者都会向Zipkin上报Trace相关信息。在Client 和 Server通过Transport上报Trace信息后，由Zipkin的Collector模块接收，并由Storage模块将数据存储在对应的存储介质中，然后Zipkin提供API供UI界面查询Trace跟踪信息。
Non-Instrumented Server，指的是未使用Trace工具的Server，显然它不会上报Trace信息。

流程图

┌─────────────┐ ┌───────────────────────┐  ┌─────────────┐  ┌──────────────────┐
│ 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--                        │
                             └────────────────────────────────┘

由上图可以看出，应用的代码（User Code）发起Http Get请求（请求路径/foo），经过Trace框架（Trace Instrumentation）拦截，并依次经过如下步骤，记录Trace信息到Zipkin中：

1、记录tags信息；
2、将当前调用链的Trace信息记录到HttpHeaders中；
3、记录当前调用的时间戳（timestamp）；
4、发送http请求，并携带Trace相关的Header，如X-B3-TraceId:aa，X-B3-SpandId:6b；
5、调用结束后，记录当次调用所花的时间（duration）；
6、将步骤1-5，汇总成一个Span（最小的Trace单元），异步上报该Span信息给ZipkinCollector；

Zipkin的几个基本概念

Span：基本工作单元，一次链路调用（可以是RPC，DB等没有特定的限制）创建一个span，通过一个64位ID标识它， span通过还有其他的数据，例如描述信息，时间戳，key-value对的（Annotation）tag信息，parent-id等，其中parent-id 可以表示span调用链路来源，通俗的理解span就是一次请求信息

Trace：类似于树结构的Span集合，表示一条调用链路，存在唯一标识，即TraceId

Annotation：注解，用来记录请求特定事件相关信息（例如时间），通常包含四个注解信息

cs - Client Start，表示客户端发起请求
sr - Server Receive，表示服务端收到请求
ss - Server Send，表示服务端完成处理，并将结果发送给客户端
cr - Client Received，表示客户端获取到服务端返回信息

BinaryAnnotation：提供一些额外信息，一般以key-value对出现

安装

本系列博文使用的Zipkin版本为2.2.1，所需JDK为1.8

下载最新的ZIpkin的jar包，并运行

wget -O zipkin.jar 'https://search.maven.org/remote_content?g=io.zipkin.java&a=zipkin-server&v=LATEST&c=exec'
java -jar zipkin.jar

还可以使用docker，具体操作请参考：

https://github.com/openzipkin/docker-zipkin

启动成功后浏览器访问

http://localhost:9411/

打开Zipkin的Web UI界面

下面用一个简单的Web应用来演示如何向Zipkin上报追踪数据

代码地址：https://gitee.com/mozhu/zipkin-learning

在Chapter1/servlet25中，演示了如何在传统的Servlet项目中使用Brave框架，向Zipkin上传Trace数据

分别运行

mvn jetty:run -Pbackend

mvn jetty:run -Pfrontend

则会启动两个端口为8081和9000的服务，Frontend会发送请求到Backend，Backend返回当前时间

Frontend: http://localhost:8081/

Backend: http://localhost:9000/api

浏览器访问 http://localhost:8081/ 会显示当前时间

FriNov 03 18:43:00 GMT+08:00 2017

打开Zipkin Web UI界面，点击 Find Traces，显示如下界面：

继续点击，查看详情，界面如下：

可以看到Frontend调用Backend的跟踪链信息，Frontend整个过程耗时113.839ms，其中调用Backend服务耗时67.805ms

点击左侧跟踪栈的frontend和backend，分别打开每条跟踪栈的详细信息

点击页面右上角的JSON，可以看到该Trace的所有数据

[
  {
    "traceId": "f3e648a459e6c685",
    "id": "f3e648a459e6c685",
    "name": "get",
    "timestamp": 1509771706395235,
    "duration": 113839,
    "annotations": [
      {
        "timestamp": 1509771706395235,
        "value": "sr",
        "endpoint": {
          "serviceName": "frontend",
          "ipv4": "192.168.1.8"
        }
      },
      {
        "timestamp": 1509771706509074,
        "value": "ss",
        "endpoint": {
          "serviceName": "frontend",
          "ipv4": "192.168.1.8"
        }
      }
    ],
    "binaryAnnotations": [
      {
        "key": "ca",
        "value": true,
        "endpoint": {
          "serviceName": "",
          "ipv6": "::1",
          "port": 55037
        }
      },
      {
        "key": "http.path",
        "value": "/",
        "endpoint": {
          "serviceName": "frontend",
          "ipv4": "192.168.1.8"
        }
      }
    ]
  },
  {
    "traceId": "f3e648a459e6c685",
    "id": "2ce51fa654dd0c2f",
    "name": "get",
    "parentId": "f3e648a459e6c685",
    "timestamp": 1509771706434207,
    "duration": 67805,
    "annotations": [
      {
        "timestamp": 1509771706434207,
        "value": "cs",
        "endpoint": {
          "serviceName": "frontend",
          "ipv4": "192.168.1.8"
        }
      },
      {
        "timestamp": 1509771706479391,
        "value": "sr",
        "endpoint": {
          "serviceName": "backend",
          "ipv4": "192.168.1.8"
        }
      },
      {
        "timestamp": 1509771706495481,
        "value": "ss",
        "endpoint": {
          "serviceName": "backend",
          "ipv4": "192.168.1.8"
        }
      },
      {
        "timestamp": 1509771706502012,
        "value": "cr",
        "endpoint": {
          "serviceName": "frontend",
          "ipv4": "192.168.1.8"
        }
      }
    ],
    "binaryAnnotations": [
      {
        "key": "ca",
        "value": true,
        "endpoint": {
          "serviceName": "",
          "ipv4": "127.0.0.1",
          "port": 55038
        }
      },
      {
        "key": "http.path",
        "value": "/api",
        "endpoint": {
          "serviceName": "frontend",
          "ipv4": "192.168.1.8"
        }
      },
      {
        "key": "http.path",
        "value": "/api",
        "endpoint": {
          "serviceName": "backend",
          "ipv4": "192.168.1.8"
        }
      },
      {
        "key": "sa",
        "value": true,
        "endpoint": {
          "serviceName": "",
          "ipv4": "127.0.0.1",
          "port": 9000
        }
      }
    ]
  }
]

点击Dependencies页面，可以看到下图，frontend和backend的依赖关系图

在复杂的调用链路中假设存在一条调用链路响应缓慢，如何定位其中延迟高的服务呢？

在使用分布式跟踪系统之前，我们一般只能依次分析调用链路上各个系统中的日志文件

而在使用了Zipkin提供的WebUI界面后，我们很容易搜索出一个调用链路中延迟高的服务

后面博文中会详细介绍Zipkin的用法原理，以及和我们现有的系统框架整合。

01、Zipkin：Brave源码解析 - 初识Zipkin

概述

流程图

Zipkin的几个基本概念

安装