作者:vivo 互联网前端团队- Yang Kun

本文是上篇文章《Node.js应用全链路追踪技术——全链路信息获取》的后续。阅读完,再来看本文,效果会更佳哦。

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:

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、zipkin2.1 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:

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:

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:

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

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 zipkin3.1 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

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