服务链路跟踪 背景 微服务以微出名，在实际的开发过程中，涉及到成百上千个服务，网络请求引起服务之间的调用极其复杂。 当请求不可用或者变慢时，需要及时排查出故障服务点成为了微服务维护的一大难关。 服务链路跟踪技术应运而生。 ---- ZipKin Zipkin 是一个开放源代码分布式的跟踪系统，由Twitter公司开源，它致力于收集服务的定时数据，以解决微服务架构中的延迟问题，包括数据的收集、存储、查找和展现。 每个服务向zipkin报告计时数据，zipkin会根据调用关系通过Zipkin UI生成依赖关系图，显示了多少跟踪请求通过每个服务，该系统让开发者可通过一个 Web 前端轻松的收集和分析数据，例如用户每次请求服务的处理时间等 服务监控 创建msc-springboot-admin-10001 pom <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?
通过上一篇《分布式服务跟踪（入门）》的例子，我们已经通过Spring Cloud Sleuth往微服务应用中添加了实现分布式跟踪具备的基本要素。下面通过本文来详细说说实现分布式服务跟踪的一些要点。 分布式系统中的服务跟踪在理论上并不复杂，它主要包括下面两个关键点： 为了实现请求跟踪，当请求发送到分布式系统的入口端点时，只需要服务跟踪框架为该请求创建一个唯一的跟踪标识，同时在分布式系统内部流转的时候 为了统计各处理单元的时间延迟，当请求达到各个服务组件时，或是处理逻辑到达某个状态时，也通过一个唯一标识来标记它的开始、具体过程以及结束，该标识就是我们前文中提到的Span ID，对于每个Span来说，它必须有开始和结束两个节点 在快速入门示例中，我们轻松实现了日志级别的跟踪信息接入，这完全归功于 spring-cloud-starter-sleuth组件的实现。 本文内容部分节选自我的《Spring Cloud微服务实战》，但对依赖的Spring Boot和Spring Cloud版本做了升级。
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监控 使用zipkin（https://zipkin.io/） 监控服务构建: (普通的springBoot项目) <! artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId> <version>2.9.4</version> </dependency> 配置内容：解决zipkin服务后台报错 management.metrics.web.server.auto-time-requests=false 启动类上加入@EnableZipkinServer注解启用zipkin服务 使用http: 在需要监控链路的服务里面加入下面依赖 加入依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId cloud-config/tree/master/Spring%20Cloud%20Sleuth%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E8%B7%9F%E8%B8%AA /zipkin-server 是监控服务
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 随着业务越来越复杂，系统也随之进行各种拆分，特别是随着微服务架构和容器技术的兴起，看似简单的一个应用，后台可能有几十个甚至几百个服务在支撑；一个前端的请求可能需要多次的服务调用最后才能完成；当请求变慢或者不可用时 ，我们无法得知是哪个后台服务引起的，这时就需要解决如何快速定位服务故障点，Zipkin分布式跟踪系统就能很好的解决这样的问题。 比如servlet服务器接收到用户请求，调用dubbo服务，然后将结果返回给用户，整条链路只有一个traceId。开始于用户请求，结束于用户收到结果。 ss Server Receive 服务端处理完逻辑的时间。 sr Server Receive 服务端收到调用端请求的时间。
如果应用程序在运行过程发生问题，大多数开发人员都难以跟踪日志。这可以通过用于Spring Boot应用程序的Spring Cloud Sleuth和ZipKin服务器来解决。 spanid,zipkin-export] 在上面格式中的各个字段含义如下： 1.application-name：应用程序的名称2.traceid：日志的唯一标识，每个请求和响应traceid在调用相同服务或一个服务到另一个服务时是相同的 对于将一个服务调用到另一个服务的每个请求和响应，spanid都不同。4.zipkin-export:默认情况下为false。如果是true，则将日志导出到Zipkin服务器。 然后，在客户端服务应用程序中添加以下依赖项，并指出Zipkin Server URL以通过Zipkin UI跟踪微服务日志。 spring.zipkin.baseUrl = http://localhost:9411/zipkin/ 然后，提供跟踪ID并在Zipkin UI中查找跟踪。
阅读Zipkin学习和微服务链路跟踪一文后，感觉需要自己亲自实现，因此也有了自己的练习，代码记录在此：zipkin练习
Windows Workflow Foundation 中最强大的功能之一是跟踪。它使您能够监控事件、活动属性以及您的工作流中的自定义数据。 在本专栏中，我将检查跟踪基础结构、向您介绍如何使用内置的基于 SQL Server™ 的跟踪服务以及如何为各种应用创建自定义跟踪服务。 顺着这一思路，我将演示如何使用所跟踪的信息以及如何通过使用跟踪来满足一些常见的需求。 许多应用程序需要了解程序逻辑和处理步骤的执行。 Windows® Workflow Foundation 提供了灵活的基础结构，您可以在其中覆盖您的自定义实现，而不必为各应用程序创建不同的跟踪系统。 这简化了开发模型，使您可以关注于跟踪的业务要求。 http://msdn.microsoft.com/msdnmag/issues/07/03/Foundations/default.aspx?
上面已经为我们展示了本次请求的深度、总共的span数量以及涉及到的服务以及总耗时。同时显示了调用链路的关系，可以发现每个服务所耗费的时间、上下关系等。 我们还可以点击具体的服务片段，也就是span，就会弹出具体的服务的细节指标展示： ? 服务指标展示中你可以看到服务片段所在环境的ip，该请求的http method，以及path，还有所在类名称等等。 而且还会展示该服务片段内部的每个请求阶段的细节。 基本概念 调用链跟踪中有两个比较基本的概念就是：Trace和Span。Trace就是一次真实的业务请求就是一个Trace。它也许会经过很多个Span。Span对应的就是每个服务。 SpanStore 该接口是持久化跟踪数据的持久化接口抽象。
引言 随着业务规模的不断扩大，面临着服务数量不断膨胀、线上环境日益复杂、服务依赖错综复杂等运维痛点，服务依赖自动梳理、拓扑自动生成、调用实时追踪、异常明细分析、调用来源追踪、实时容量规划、问题根因分析等基本的运维诉求及解决方案就尤其重要 2 调用链 调用链是一次请求所经过的所有系统的集合产生的链条，反馈了系统间的依赖关系及时序，是分布式服务跟踪的关键所在。 ，最终由服务端通过这些调用日志还原系统行为的过程。 3 方法耗时 如下图所示，每一个服务端方法的调用都可以查看其耗时详情，这个在定位方法性能问题时有着尤为重要的作用。 ▲图29 告警详情 分析报警服务器的性能曲线，在19:02分左右该服务器出现时延突增情况，随后恢复正常，可排除服务器异常所致。 ?
针对上面所述的分布式服务跟踪问题，Spring Cloud Sleuth提供了一套完整的解决方案。 在本章中，我们将详细介绍如何使用Spring Cloud Sleuth来为我们的微服务架构增加分布式服务跟踪的能力。 ? 在完成了准备工作之后，接下来我们开始进行本章的主题内容，为上面的 trace-1和 trace-2来添加服务跟踪功能。 第四个值： false，表示是否要将该信息输出到Zipkin等服务中来收集和展示。 上面四个值中的 TraceID和 SpanID是Spring Cloud Sleuth实现分布式服务跟踪的核心。 在一次服务请求链路的调用过程中，会保持并传递同一个 TraceID，从而将整个分布于不同微服务进程中的请求跟踪信息串联起来，以上面输出内容为例， trace-1和 trace-2同属于一个前端服务请求来源
Zipkin分布式跟踪系统；它可以帮助收集时间数据，解决在microservice架构下的延迟问题；它管理这些数据的收集和查找；Zipkin的设计是基于谷歌的Google Dapper论文。 每个应用程序向Zipkin报告定时数据，Zipkin UI呈现了一个依赖图表来展示多少跟踪请求经过了每个应用程序；如果想解决延迟问题，可以过滤或者排序所有的跟踪请求，并且可以查看每个跟踪请求占总跟踪时间的百分比 随着业务越来越复杂，系统也随之进行各种拆分，特别是随着微服务架构和容器技术的兴起，看似简单的一个应用，后台可能有几十个甚至几百个服务在支撑；一个前端的请求可能需要多次的服务调用最后才能完成；当请求变慢或者不可用时 ，我们无法得知是哪个后台服务引起的，这时就需要解决如何快速定位服务故障点，Zipkin分布式跟踪系统就能很好的解决这样的问题。 Zipkin： 使用方式简单，需要和SpringBoot 项目集成，代码侵入性高，只能监控服务于服务之前的调用链和每个子系统调用所耗时间。
如果需要测试 or 生产部署jaeger，可以直接度娘搜索jaeger安装， 这里只提供本地all in one安装包 下载地址：https://share.w...
微服务全链路跟踪：grpc集成zipkin 微服务全链路跟踪：grpc集成jaeger 微服务全链路跟踪：springcloud集成jaeger 微服务全链路跟踪：jaeger集成istio，并兼容uber-trace-id 与b3 微服务全链路跟踪：jaeger集成hystrix 背景 > 当springcloud服务集成hystrix，并且用了hystrixCommend注解到方法上时，jaeger链路会断掉 方案 在网上搜索到了大量
针对这种情况，App Center 提供了 Service、Webhook 和 Email 去跟踪诊断信息，它们可以帮用户创建 Bug 或 Issue，记录 App Center 收集到的 Crash Github App Center 集成了 Github、Azure DevOps 和 Jira 三种服务，我日常只使用 Github 和 Azure DevOps，所以我只介绍这两种。 Center 会在 Github 自动创建一个新的 Issue，并有一个导航到这个 Crash 的链接： Azure DevOps Service 如果想要集成 Azure DevOps Service 服务 最后 我想 Jira 的服务用起来应该也差不多，因为我没用到就部介绍了。关于 App Center Service 的更多内容请参考以下文档： App Center bug 跟踪器集成
最近Google Tag Manager新增了一个服务端跟踪的功能，在这之前服务端跟踪是Tealium的亮点。 什么是服务端跟踪 Server Side Tagging，也叫服务端标签、服务端跟踪。 服务端跟踪，也称为云交付，将TMS布署到一个特定的服务器，用户访问的时候第三方代码都从这个服务器上加载，数据收集也是通过这个服务器，然后在转发给第三方数据收集服务器。 服务端跟踪 服务端跟踪是将第三方工具的跟踪布署到指定的服务器上，现阶段GTM仅限于GCP服务器，用户打开网页的时候加载该服务器的上配置触发将数据返回该服务器，然后该服务区再将数据转化成不同工具的数据发向不同的第三方收集服务器 服务端跟踪与之前的GTM有什么不同？ 使用注意点 服务端跟踪必然会用到服务器，这个服务器需要处理和转发数据，提供有免费的配额，超过是需要付费的，所以才需要绑定信用卡。
《中国图象图形学报》2019年第12期封面故事聚焦目标跟踪，对基于深度学习的目标跟踪算法进行系统的梳理。 阐述了目标跟踪的基本研究框架，从深度判别模型、深度生成式模型等方面介绍了适用于目标跟踪的深度学习方法。 深入分析了网络结构、功能划分和网络训练等不同类别的深度目标跟踪方法。 简要阐述了适用于深度学习目标跟踪的视频数据库和评测方法。 介绍了目标跟踪的最新具体应用情况。 分析了深度学习方法在目标跟踪中存在的训练数据不足、实时跟踪和长程跟踪等问题。 对深度学习的目标跟踪方法的未来发展进行展望。 ? ? 目标跟踪发展脉络 ? 相对而言，标注长程跟踪视频和构建大规模数据集的难度更大，如何根据长程跟踪任务的特点及其与短期跟踪任务的联系，结合迁移学习和深度学习构建合适的长期目标跟踪模型，也是未来视觉目标跟踪研究值得关注的一个重要方向
本文目录： 一.基于特征点的目标跟踪的一般方法 二.光流法 三.opencv中的光流法函数 四.用类封装基于光流法的目标跟踪方法 五 .完整代码 六.参考文献 一.基于特征点的目标跟踪的一般方法 基于特征点的跟踪算法大致可以分为两个步骤： 1）探测当前帧的特征点； 2）通过当前帧和下一帧灰度比较 很显然，基于特征点的目标跟踪算法和1），2）两个步骤有关。 聪明的你肯定发现了：这样搜索不仅可以解决大运动目标跟踪，也可以一定程度上解决孔径问题（相同大小的窗口能覆盖大尺度图片上尽量多的角点，而这些角点无法在原始图片上被覆盖）。 四.用类封装基于光流法的目标跟踪方法 废话少说，附上代码，包括特征点提取，跟踪特征点，标记特征点等。
1、前言 由于事件相机不能提供完整的图像，所以最初的特征跟踪依赖传统相机的数据。 特征追踪时，积累特征模板中心附近的事件，当达到一定数量后形成数据模板，开始进行跟踪，每进入一个新的事件，便删除最老旧的事件。 然后通过数据模板与特征模板进行ICP匹配，求的变化的增量，从而实现了一次的跟踪，之后不断进行。完整的算法流程如下： ? 3.5 跟踪失败判定 当ICP迭代结束后，如果离群点较多，或迭代后平均像素距离依旧很大，则认为特征跟踪失败。 4、实验结果 跟踪特征的时间长短是一个重要指标，这篇论文的方法进行跟踪，跟踪实践能够达到1s。当特征丢失后可以利用传统图像数据再次进行补充。当然，随着时间的增加，误差也会累积的越来越大。 ?
服务案例 假设你有个订单微服务，包含以下组件 MySQL数据库分表分库（2台） 生产者（2台） dubbo-provider 消费者 dubbo-consumer 网络拓扑图如下 ? 每个服务会记录下Parent id和Span id，通过他们可以组织一次完整调用链的父子关系。 --SW trace 跟踪--> <dependency> <groupId>org.apache.skywalking</groupId> <artifactId>apm-toolkit-log4j 很简单的几步就让你的微服务加上了调用链监控，你还不赶紧试试？
在本节内容之前，我们已经对如何引入Sleuth跟踪信息和搭建Zipkin服务端分析跟踪延迟的过程做了详细的介绍，相信大家对于Sleuth和Zipkin已经有了一定的感性认识。 接下来，我们介绍一下关于Zipkin收集跟踪信息的过程细节，以帮助我们更好地理解Sleuth生产跟踪信息以及输出跟踪信息的整体过程和工作原理。 仔细的读者可能还有这样一个疑惑：我们在Zipkin服务端查询跟踪信息时（如下图所示），在查询结果页面中显示的 spans是5，而点击进入跟踪明细页面时，显示的 TotalSpans又是4，为什么会出现span 下面我们来详细研究一下Zipkin服务端收集客户端跟踪信息的过程，看看它到底收到了哪些具体的Span内容，从而来理解Zipkin中收集到的Span总数量。 为了更直观的观察Zipkin服务端的收集过程，我们可以对之前实现的消息中间件方式收集跟踪信息的程序进行调试。
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