Node.js 应用全链路追踪技术——全链路信息存储

开发 前端
本文主要介绍在Node.js应用中, 如何用全链路信息存储技术把全链路追踪数据存储起来,并进行相应的展示,最终实现基于业界通用 OpenTracing 标准的 Zipkin 的 Node.js 方案。

一、背景

目前业界主流的做法是使用分布式链路跟踪系统,其理论基础是来自 Google 的一篇论文 《大规模分布式系统的跟踪系统》。

论文如下图所示:


图片


  (图片来源:网络)


在此理论基础上,诞生了很多优秀的实现,如 zipkin、jaeger 。同时为了保证 API 兼容,他们都遵循 OpenTracing 标准。那 OpenTracing 标准是什么呢?

OpenTracing 翻译为开发分布式追踪,是一个轻量级的标准化层,它位于应用程序/类库和链路跟踪系统之间的一层。 这一层可以用下图表示:

图片

从上图可以知道, OpenTracing 具有以下优势:

  • 统一了 API ,使开发人员能够方便的添加追踪系统的实现。
  • OpenTracing 已进入 CNCF ,正在为全球的分布式链路跟踪系统,提供统一的模型和数据标准。

大白话解释下:它就像手机的接口标准,当今手机基本都是 typeC 接口,这样方便各种手机能力的共用。因此,做全链路信息存储,需要按照业界公认的 OpenTracing 标准去实现。

本篇文章将通过已有的优秀实现 —— zipkin ,来给大家阐述 Node.js 应用如何对接分布式链路跟踪系统。

二、zipkin

2.1 zipkin 是什么?

zipkin 是 Twitter 基于 Google 的分布式追踪系统论文的开发实现,其遵循 OpenTracing 标准。

zipkin 用于跟踪分布式服务之间的应用数据链路。

2.2 zipkin 架构

官方文档上的架构如下图所示:

图片

为了更好的理解,我这边对架构图进行了简化,简化架构图如下所示:

图片

从上图可以看到,分为三个部分

第一部分:全链路信息获取,我们不使用 zipkin 自带的全链路信息获取,我们使用 zone-context 去获取全链路信息

第二部分:传输层, 使用 zipkin 提供的传输 api ,将全链路信息传递给 zipkin

第三部分: zipkin 核心功能,各个模块介绍如下:

  • collector 就是信息收集器,作为一个守护进程,它会时刻等待客户端传递过来的追踪数据,对这些数据进行验证、存储以及创建查询需要的索引。
  • storage 是存储组件。zipkin 默认直接将数据存在内存中,此外支持使用 ElasticSearch 和 MySQL 。
  • search 是一个查询进程,它提供了简单的 JSON API 来供外部调用查询。
  • web UI 是 zipkin 的服务端展示平台,主要调用 search 提供的接口,用图表将链路信息清晰地展示给开发人员。

至此, zipkin 的整体架构就介绍完了,下面我们来进行 zipkin 的环境搭建。

2.3 zipkin 环境搭建

采用 docker 搭建, 这里我们使用 docker 中的 docker-compose 来快速搭建 zipkin 环境。

docker-compose.yml 文件内容如下:


version: '3.8'
services:
elasticsearch:
image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.5.0
container_name: elasticsearch
restart: always
ports:
- 9200:9200
healthcheck:
test: ["CMD-SHELL", "curl --silent --fail localhost:9200/_cluster/health || exit 1"]
interval: 30s
timeout: 10s
retries: 3
start_period: 40s
environment:
- discovery.type=single-node
- bootstrap.memory_lock=true
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
- TZ=Asia/Shanghai
ulimits:
memlock:
soft: -1
hard: -1
zipkin:
image: openzipkin/zipkin:2.21
container_name: zipkin
depends_on:
- elasticsearch
links:
- elasticsearch
restart: always
ports:
- 9411:9411
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
- STORAGE_TYPE=elasticsearch
- ES_HOSTS=elasticsearch:9200

在上面文件所在的目录下执行 docker-compose up -d 即可完成本地搭建。

搭建完成后,在浏览器中打开地址 http://localhost:9411 ,会看到如下图所示页面:

图片

接着打开地址 http://localhost:9200 ,会看到如下图所示页面:

图片

至此, zipkin 的本地环境就搭建好啦。 下面我就将介绍 Node.js 应用如何对接 zipkin。

三、Node.js 接入 zipkin

3.1 搞定全链路信息获取

这个我在 《​​Node.js 应用全链路追踪技术——全链路信息获取​​》 文章中,已经详细阐述了,如何去获取全链路信息。

3.2 搞定传输层

因为 zipkin 是基于 OpenTracing 标准实现的。因此我们只要搞定了 zipkin 的传输层,也就搞定了其他主流分布式追踪系统。

这里我们用到了 zipkin 官方提供的两个 npm 包,分别是:

  • zipkin
  • zipkin-transport-http

zipkin 包是官方对支持 Node.js 的核心包。 zipkin-transport-http 包的作用是将数据通过 HTTP 异步发送到 zipkin 。

下面我们将详细介绍在传输层,如何将将数据发送到 zipkin 。

3.3 传输层基础封装

核心代码实现和相关注释如下:


const {
BatchRecorder,
Tracer,
// ExplicitContext,
jsonEncoder: { JSON_V1, JSON_V2 },
} = require('zipkin')
const { HttpLogger } = require('zipkin-transport-http')

// const ctxImpl = new ExplicitContext();

// 配置对象
const options = {
serviceName: 'zipkin-node-service',
targetServer: '127.0.0.1:9411',
targetApi: '/api/v2/spans',
jsonEncoder: 'v2'
}

// http 方式传输
async function recorder ({ targetServer, targetApi, jsonEncoder }) => new BatchRecorder({
logger: new HttpLogger({
endpoint: `${targetServer}${targetApi}`,
jsonEncoder: (jsonEncoder === 'v2' || jsonEncoder === 'V2') ? JSON_V2 : JSON_V1,
})
})

// 基础记录
const baseRecorder = await recorder({
targetServer: options.targetServer
targetApi: options.targetApi
jsonEncoder: options.jsonEncoder
})

至此,传输层的基础封装就完成了,我们抽离了 baseRecorder 出来,下面将会把全链路信息接入到传输层中。

3.4 接入全链路信息

这里说下官方提供的接入 SDK ,代码如下:


const { Tracer } = require('zipkin')
const ctxImpl = new ExplicitContext()
const tracer = new Tracer({ ctxImpl, recorder: baseRecorder })
// 还要处理请求头、手动层层传递等事情

上面的方式缺点比较明显,需要额外去传递一些东西,这里我们使用上篇文章提到的 Zone-Context , 代码如下:

const zoneContextImpl = new ZoneContext()
const tracer = new Tracer({ zoneContextImpl, recorder: baseRecorder })
// 仅此而已,不再做额外处理

对比两者,明显发现, Zone-Context 的实现方式更加的隐式,对代码入侵更小。这也是单独花一篇文章介绍 Zone-Context 技术原理的价值体现。

自此,我们完成了传输层的适配, Node.js 应用接入 zipkin 的核心步骤基本完成。

3.5 搞定 zipkin 收集、存储、展示

这部分中的收集、展示功能, zipkin 官方自带完整实现,无需进行二次开发。存储这块,提供了 MySQL 、 Elasticsearch 等接入方式。可以根据实际情况去做相应的接入。本文采用 docker-compose 集成了 ElasticSearch 。

四、总结

自此,我们已经完成基于业界通用 OpenTracing 标准实现的 zipkin 的 Node.js 方案。希望大家看完这两篇文章,对 Node.js 全链路追踪,有一个整体而清晰的认识。

参考资料:

  1. zipkin 官网
责任编辑:庞桂玉 来源: vivo互联网技术
相关推荐

2023-10-16 23:43:52

云原生可观测性

2022-07-22 07:59:17

日志方案

2022-05-23 08:23:24

链路追踪SleuthSpring

2024-01-05 00:29:36

全链路灰度发布云原生

2022-01-05 08:27:17

C++全链路追踪

2023-11-13 10:41:44

Spring微服务

2024-03-13 08:56:17

全链路压力测试

2023-11-14 09:04:15

用户节点不可用

2022-01-04 17:08:02

全链路观测平台

2022-04-27 10:53:34

web优化性能

2022-12-05 19:15:12

得物云原生全链路

2022-05-25 08:23:32

ZipKinTwitter开源项目

2021-01-14 15:07:33

人工智能游戏网络

2021-01-27 08:05:55

本地存储HTTP

2023-02-15 18:31:48

数据存储隔离

2023-10-30 07:25:37

数据湖数据处理

2022-01-18 08:12:34

JWT链路微服务

2022-02-18 14:07:48

移动开发技术

2018-07-03 15:56:59

腾讯

2022-08-31 22:25:53

微服务架构DevOPs
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号