引言：最近在调研与选型分布式调用链监控组件。选了主要的三种APM组件进行了实践与比较。本来打算一篇文章写完的，篇幅太长，打算分两篇。距离《几种分布式调用链监控组件的实践与比较（一）实践》已经有近一个月
引言：继上篇《几种分布式调用链监控组件的实践与比较（一）实践》后，本篇将会讲下几种APM选型的比较与性能测试。
随着微服务架构的流行，一次请求往往需要涉及到多个服务，因此服务性能监控和排查就变得更复杂：
业界大部分的应用分布式追踪的原理源自 Google 的一篇 Dapper 系统的论文。Dapper是谷歌内部使用的分布式链路追踪系统，虽然没有开源，但是Google在其2010年发布的一篇论文中对其进行了详细的介绍。可以说，Dapper是链路追踪领域的始祖，其提出的概念和理念一致影响着后来所有的分布式系统链路追踪系统，包括阿里的鹰眼系统，大众点评的cat系统，Twitter的Zipkin以及开源的Jaeger等等。
随着微服务架构的流行，服务按照不同的维度进行拆分，一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建在不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心。因此，就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具，以便发生故障的时候，能够快速定位和解决问题。
随着微服务架构的流行，服务按照不同的维度进行拆分，一次请求往往需要涉及到多个服务。
Hi,大家好,我是麦洛,今天带大家来了解一下SpringCloud Sleuth,这篇文章主要向大家介绍一下以下内容
现在系统架构都朝着微服务化，云原生化发展，一个大型的系统光微服务数量有可能多达上百个，再加上多机分布式部署，服务异构等原因，导致系统调用链路只会越来越复杂。
微服务架构其实就是将单一的应用程序划分成为一组小的服务，其中每个服务都是独立的业务单元，同时又能够被独立开发、运行、测试以及部署。简单来说，它的本质其实就是拆分和独立，这也决定了微服务的部署应该是分布式的。微服务架构虽然解决了目前诸多的架构层面的问题，但在分布式部署的环境中，如何才能够有效监控每一个服务，并及时发现系统中的问题又成为了新的挑战。
「 调用链监控 」是在微服务兴起后才有的一种新流行的监控模式。因为在我们传统单体应用的项目中，不存在服务链/调用链的概念，所以也就根本没有调用链监控的需求了。
随着微服务架构的流行，一次请求往往需要涉及到多个服务，需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具，以便发生故障的时候，能够快速定位和解决问题。
随着公司业务的高速发展，公司服务之间的调用关系愈加复杂，如何理清并跟踪它们之间的调用关系就显的比较关键。线上每一个请求会经过多个业务系统，并产生对各种缓存或者 DB 的访问，但是这些分散的数据对于问题排查，或者流程优化提供的帮助有限。在这样复杂的业务场景下，业务流会经过很多个微服务的处理和传递，我们难免会遇到这些问题：
前面几篇文章提到了微服务相关系统的使用与搭建，在微服务架构下的问题也比较突出。正常系统下我们的每个请求都会在同一个系统中进行输出。但是在微服务架构中一个请求可能设置一到多个服务进行处理。服务之间相互依赖，服务之间形成一个调用链。如果调用链之间的某个服务出现故障那么整个调用链都将会受到影响。
前面几篇文章提到了微服务相关系统的使用与搭建，在微服务架构下的问题也比较突出。正常系统下我们的每个请求都会在同一个系统中进行输出。 但是在微服务架构中一个请求可能设置一到多个服务进行处理。服务之间相互依赖，服务之间形成一个调用链。如果调用链之间的某个服务出现故障那么整个调用链都将会受到影响。
在 SpringCloud 之中提供的 Sleuth 技术可以实现微服务的调用跟踪，也就是说它可以自动的形成一个调用连接线，通过这个连接线使得开发者可以轻松的找到所有微服务间关系，同时也可以获取微服务所耗费的时间， 这样就可以进行微服务调用状态的监控以及相应的数据分析。
SkyWalking架构的基本设计原则包括易于维护、可控和流式处理。 为了实现这些目标，SkyWalking后端采用以下设计。
通过上一篇《分布式服务跟踪（整合logstash）》，我们虽然已经能够利用ELK平台提供的收集、存储、搜索等强大功能，对跟踪信息的管理和使用已经变得非常便利。但是，在ELK平台中的数据分析维度缺少对请求链路中各阶段时间延迟的关注，很多时候我们追溯请求链路的一个原因是为了找出整个调用链路中出现延迟过高的瓶颈源，亦或是为了实现对分布式系统做延迟监控等与时间消耗相关的需求，这时候类似ELK这样的日志分析系统就显得有些乏力了。对于这样的问题，我们就可以引入Zipkin来得以轻松解决。 Zipkin简介 Zipkin
zipkin的链路监控粒度相对没有那么细，从上图可以看到调用链中具体到接口级别，再进一步的调用信息并未涉及。
SkyWalking是一个开源的可观测分析平台(Observability Analysis Platform), 用于从服务和云原生基础设施收集, 分析, 聚合及可视化数据。SkyWalking 提供了一种简便的方式来清晰地观测分布式系统, 甚至横跨多个云平台。SkyWalking 更是一个现代化的应用程序性能监控(Application Performance Monitoring)系统, 尤其专为云原生、基于容器的分布式系统设计。
Tracing 是在上世纪 90 年代就已出现的技术，但真正让该领域流行起来的还是源于 Google 的一篇 Dapper 论文。分布式追踪系统发展很快，种类繁多，但无论哪种组件，其核心步骤一般有 3 步：代码埋点、数据存储和查询展示，如下图所示为链路追踪组件的组成。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
在当今云计算和DevOps的时代，有效管理和维护多个集群环境是一项挑战。每个集群环境，如开发、测试、生产，都有其独特的特性和需求。有效管理这些集群需要精心规划和合适的工具。
参考：腾讯云手动实验https://cloud.tencent.com/developer/labs/lab/10195
本系列笔记涉及到的代码在GitHub上，地址：https://github.com/zsllsz/cloud
Skywalking是开源的分布式应用性能监控产品，用于收集、分析、聚合、可视化来自不同服务和本地基础服务的数据，具备链路追踪和APM的能力，更像一个现代的性能管理系统。它功能丰富，具备对Tracing以及Metric的管理能力、性能分析能力，其关注的重点只是“可观察性”，但是从日志、运维监控以及扩展性方面来看，存在一些不足。
随着互联网架构的扩张，分布式系统变得日趋复杂，越来越多的组件开始走向分布式化，如微服务、消息收发、分布式数据库、分布式缓存、分布式对象存储、跨域调用，这些组件共同构成了繁杂的分布式网络，那现在
3全链路监控：SkyWalking 现在微服务架构越来越风行，随之而来全链路监控（APM：Application Performance Management）工具在性能测试分析软件中得到了越来越多的普及。全链路监控工具是一种应用性能监控工具，通过汇聚业务系统各处理环节的实时数据，分析业务系统各事务处理的交易路径和处理时间，实现对应用的全链路性能监测。目前主流的APM工具，基本都是参考了Google的Dapper（大规模分布式系统的跟踪系统）体系，通过跟踪业务请求的处理过程，完成对应用系统在前后端处理、服务端调用的性能消耗跟踪，提供可视化的界面来展示对跟踪数据的分析。 现在比较流行的全链路工具有韩国出品的Pinpoint、中国吴晟出品的SkyWalking、Twitter出品的Zipkin以及美团和携程出品的CAT，这一节我们来介绍SkyWalking。 图26为SkyWalking架构图。
在PromQL、LogQL和TraceQL之前，业界在查询和分析监控指标、日志和链路时使用了不同的方法和工具。这些方法和工具通常会因技术和需求的演变而变化，以下是在之前常见的一些方法：
SkyWalking是一个开源的APM系统，包括分布式系统的监控、跟踪、诊断功能 在云原生架构中。
与一年前一样，Java仍然是最流行的编程语言。据TIOBE的数据显示，几十年来，Java比其他语言更常名列榜首，Java因为它拥有可移植性、可扩展性和庞大的用户社区，所以许多知名互联网公司使用Java来开发软件和应用程序，导致互联网企业对Java程序员的需求急剧增加。
基于SpringCloud(Hoxton.SR3) + SpringBoot(2.2.6.RELEASE) 的SaaS 微服务脚手架，具有统一授权、认证后台管理系统，其中包含具备用户管理、资源权限管理、网关API、分布式事务、大文件断点分片续传等多个模块，支持多业务系统并行开发，可以作为后端服务的开发脚手架。代码简洁，架构清晰，适合学习和直接项目中使用。核心技术采用Nacos、Fegin、Ribbon、Zuul、Hystrix、JWT Token、Mybatis、SpringBoot、Redis、RibbitMQ等主要框架和中间件。
几年前，小明和小皮一起创业做网上超市。小明负责程序开发，小皮负责其他事宜。当时互联网还不发达，网上超市还是蓝海。只要功能实现了就能随便赚钱。所以他们的需求很简单，只需要一个网站挂在公网，用户能够在这个网站上浏览商品、购买商品；另外还需一个管理后台，可以管理商品、用户、以及订单数据。
在传统的信息系统架构模式下，各个组织或各个部门根据各自的业务需求，在不同时期不同技术环境下建设出各自的信息系统。随着信息化建设的不断推进，业务活动呈现高频化、碎片化、场景化的特点。随之而来的是对系统的处理能力、容量、业务持续性、需求响应速度、运维响应速度的更高要求。
使用Java后端技术的目的就是构建业务应用，为用户提供在线或者离线服务。因此，一个业务应用需要哪些技术、依赖哪些基础设施就决定了需要掌握的后端技术有哪些。纵观整个互联网技术体系再结合公司的目前状况，笔者认为必不可少或者非常关键的后端基础技术/设施如下图所示：
可观察性（Observability）本质上是指系统可以根据外部输出推断内部运行状态的过程。
自从微服务架构开始变得火热以后，越来越多的系统被拆解成了很多个细胞一样的微服务。设想一下，如果你的系统有100个微服务构成，要对这100个微服务进行管理，这绝对是一个不小的挑战。所以紧接着又出现了一堆让人头晕眼花的概念：服务注册发现，请求链路追踪，服务熔断，服务限流，服务管控配置，服务预警。还有就是一抓一大把的开源工具：Eurake，Zuul，Ribbon，hystrix，zipkin，dubbo，Sleuth，Elastic Search，grafna，Promethues。
了解xjjdog的都知道，在微服务trace方面，我在两家公司实施了uber的jaeger。但是，jaeger虽然可以搜集调用链信息并查询，但统计图表相对欠缺，尤其对于服务间调用关系部分，不够直观。
点击关注公众号，Java干货及时送达 来源：https://github.com/superhj1987/pragmatic-java-engineer/blob/master/book/chapter1-servertech/server-basic.md 使用Java后端技术的目的就是构建业务应用，为用户提供在线或者离线服务。因此，一个业务应用需要哪些技术、依赖哪些基础设施就决定了需要掌握的后端技术有哪些。 纵观整个互联网技术体系再结合公司的目前状况，笔者认为必不可少或者非常关键的后端基础技术/设施如
这里的后端基础设施主要指的是应用在线上稳定运行需要依赖的关键组件或者服务。开发或者搭建好以上的后端基础设施，一般情况下是能够支撑很长一段时间内的业务的。此外，对于一个完整的架构来说，还有很多应用感知不到的系统基础服务，如负载均衡、自动化部署、系统安全等，并没有包含在本章的描述范围内。
主要介绍分布式监控的基本概念及方法，java技术栈相关监控机制，性能监控、业务监控、异常监控、性能数据分析在融数微服务平台的实践及应用。 微服务监控 微服务长什么样 微服务架构本质是带自身特点的面向服
【解释】INFO [simple-demo-2,ddfe378c0a8ec7cc,d4f2e63ad9bc890b,true]
域名分配及动态更新问题 从上面的方法，采用 Nginx-Pod 似乎已经解决了问题，但是其实这里面有一个很大缺陷：当每次有新服务加入又该如何修改 Nginx 配置呢？我们知道使用 Nginx 可以通过虚拟主机域名进行区分不同的服务，而每个服务通过 upstream 进行定义不同的负载均衡池，再加上 location 进行负载均衡的反向代理，在日常使用中只需要修改 nginx.conf 即可实现，那在 K8S 中又该如何实现这种方式的调度呢？假设后端的服务初始服务只有 ecshop，后面增加了 bbs 和 member 服务，那么又该如何将这 2 个服务加入到 Nginx-Pod 进行调度呢？总不能每次手动改或者 Rolling Update 前端 Nginx Pod 吧！此时Ingress 出现了，如果不算上面的 Nginx，Ingress 包含两大组件：Ingress Controller 和 Ingress。
本文作者：秦陇纪 本文简介：数据科学家的常用工具与基本思路，数据分析师和数据科学家使用的工具综合概述，包括开源的技术平台相关工具、挖掘分析处理工具、其它常见工具等几百种，几十个大类，部分网址。为数据科
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