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SpringCloud 应用托管到 TKE

最近更新时间:2021-05-19 09:21:12

操作场景

本文章介绍了 SpringCloud 应用托管到腾讯云容器服务 TKE 的最佳实践。

SpringCloud 应用托管到 TKE 具有以下优势:

  • 提升资源利用率。
  • Kubernetes 天然适合微服务架构。
  • 提升运维效率,便于 Devops 落地实施。
  • Kubernetes 的高弹性,可轻松实现应用的动态扩缩容。
  • 容器服务 TKE 提供 Kubernetes Master 托管功能,可减少 Kubernetes 集群运维和管理的负担。
  • 容器服务 TKE 和腾讯云的其他云原生产品进行了整合和优化,帮助用户更好的使用腾讯云上产品。

最佳实践实例介绍

PiggyMetrics 概述

本文最佳实践通过 fork GitHub 上的开源项目 PiggyMetrics ,对其进行修改以适应腾讯云产品,并以最终修改后的版本为例,详细介绍 SpringCloud 应用托管到 TKE 的整个过程。

说明:

修改后的 PiggyMetrics 部署项目托管在 GitHub 上。在 搭建基础服务集群 后,可直接下载部署工程并在 TKE 上进行部署。

PiggyMetrics 首页如下图所示:

PiggyMetrics 是一个采用微服务架构,并使用 SpringCloud 框架开发的个人记账理财应用。

PiggyMetrics 微服务组成如下:

微服务 说明
API 网关 基于 Spring Cloud Zuul 的网关,是调用后台 API 的聚合入口,提供反向路由和负载均衡(Eureka+Ribbon)、限流熔断(Hystrix)等功能。CLIENT 单页应用和 ZUUL 网关暂住在一起,简化部署。
服务注册和发现 基于 Spring Cloud Eureka 的服务注册中心。业务服务启动时通过 Eureka 注册,服务之间调用也通过 Eureka 进行服务发现。
授权认证服务 基于 Spring Security OAuth2 的授权认证中心。客户端登录时通过 AUTHSERVICE 获取访问令牌。服务之间调用也通过 AUTHSERVICE 获取访问令牌(走客户端模式)。令牌校验方式,各资源服务器通过 AUTHSERVICE 集中校验令牌。
配置服务 基于 Spring Cloud Config 的配置中心,集中管理所有 Spring 服务的配置文件。
软负载和限流熔断 基于 Spring Cloud Ribbon&Hystrix,Zuul 调用后台服务,服务之间相互调用都通过 Ribbon 实现软负载,也通过 Hystrix 实现熔断限流保护。
METRICS & DASHBOARD 基于 Spring Cloud Turbine + Hystrix Dashboard,对所有 Hystrix 产生的 Metrics 流进行聚合,并展示在 Hystrix Dashboard 上。

PiggyMetrics 部署架构和组件

本文最佳实践实例模拟将原先部署在云服务器 CVM 的应用进行容器化,并托管到容器服务 TKE 的场景。在该场景中需要采用一个 VPC,并划分为以下两个子网:

  • Subnet-Basic 中部署有状态的基础服务,包括 Dubbo 的服务注册中心 Nacos,MySQL 和 Redis 等。
  • Subnet-K8S 中部署 PiggyMetrics 的应用服务,所有服务都进行了容器化,运行在容器服务 TKE 上。

子网划分如下图所示:

PiggyMetrics 实例的网络规划如下表所示:

网络规划 说明
Region / AZ 南京 / 南京一区
VPC CIDR:10.0.0.0/16
子网 Subnet-Basic 南京一区,CIDR:10.0.1.0/24
子网 Subnet-K8S 南京一区,CIDR:10.0.2.0/24
Nacos 集群 采用 3 台 “标准型SA2” 1C2G 机型的 CVM 构建 Nacos 集群,对应的 IP 为:10.0.1.9,10.0.1.14,10.0.1.15

PiggyMetrics 实例中用到的组件如下表所示:

组件 版本 来源 备注
K8S 1.8.4 腾讯云 TKE 托管模式
MongoDB 4.0 腾讯云 TencentDB for MongoDB WiredTiger 引擎版
CLS N/A 腾讯云 日志服务
TSW N/A 腾讯云 采用 Skywalking 8.4.0 版的 agent 接入,点此 下载
Java 1.8 开源社区 Docker 镜像:java:8-jre
SrpingCloud Finchley.RELEASE 开源社区 Spring Cloud 官网

服务介绍

TCR 介绍

腾讯云 容器镜像服务 TCR(Tencent Container Registry,TCR),提供了个人版和企业版两种镜像仓库。两者区别如下:

  • 个人版镜像仓库仅部署在腾讯云广州,企业版在每个地域都有部署。
  • 个人版未提供服务 SLA 保证。

PiggyMetrics 是一个 Dubbo 容器化的 Demo 项目,因此容器镜像服务个人版完全满足需求。但对于企业用户,推荐使用 企业版 TCR。如需使用镜像仓库,请见 镜像仓库基本操作

TSW 介绍

腾讯云 微服务观测平台 TSW(Tencent Service Watcher,TSW)提供云原生服务可观察性解决方案,能够追踪到分布式架构中的上下游依赖关系,绘制拓扑图,提供服务、接口、实例、中间件等多维度调用观测。

TSW 在架构上分为以下四大模块:

数据采集(Client)

展开&收起

使用开源探针或 SDK 用于采集数据。对于迁移上云的用户,可保留 Client 端的大部分配置,仅更改上报地址和鉴权信息即可。

数据处理(Server)

展开&收起

数据经由 Pulsar 消息队列上报到 Server,同时 Adapter 会将数据转换为统一的 Opentracing 兼容格式。根据数据的使用场景,分配给实时计算与离线计算:

  • 实时计算提供实时监控、统计数据展示,并对接告警平台快速响应。
  • 离线计算处理长时段大量数据的统计汇聚,利用大数据分析能力提供业务价值。

存储(Storage)

展开&收起

存储层可满足不同数据类型的使用场景,适配 Server 层的写入与 Data Usage 层的查询与读取请求。

数据使用(Data Usage)

展开&收起

为控制台操作、数据展示、告警提供底层支持。


架构图如下所示:

操作步骤

基础服务集群搭建

  • Mongodb 控制台 创建实例,并执行以下命令进行初始化:

    # 下载 mongo client, 解压,进入 bin 目录

    wget https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-3.6.18.tgz
    tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-3.6.18.tgz
    cd mongodb-linux-x86_64-3.6.18/bin

    # 使用下面命令初始化 mongodb,其中 mongouser 为创建 mongodb 实例时创建的管理员账号

    ./mongo -u mongouser -p --authenticationDatabase "admin" [mongodb的IP]/piggymetrics mongo-init.js
    说明

    mongodb 初始化脚本 mongo-init.js 中默认创建了一个 piggymetrics 库的用户 guest,可按您的需求进行修改。

  • CLB 控制台 为子网 Subnet-K8S 新建一个内网型的 CLB(后续实践中会使用到该 CLB 实例 ID)。

  • 申请通过 TSW 内测。TSW 目前处于内测阶段,支持 Java 和 Golang 两种语言接入。

构建 Docker 镜像

编写 Dockerfile

下文以 account-service 为例为您简单介绍如何编写 Dockerfile。示例展示的是 account-service 的工程目录结构,Dockerfile 位于工程的根目录下,account-service.jar 是打包后的文件,需要添加到镜像中。

➜  account-service tree
├── Dockerfile
├── skywalking
│   ├── account.config
│   └── skywalking-agent.zip
├── pom.xml
├── src
│    ....
├── target
│    .....
│   └── account-service.jar
└── account-service.iml
说明:

此处使用 skywalking-agent 作为 TSW 接入客户端,向 TSW 后台上报调用链信息。下载 Skywalking-agent 详情可参见 PiggyMetrics 部署架构和组件

account-service 的 Dockerfile 如下所示:

FROM java:8-jre

# 容器中的工作目录为

/appWORKDIR /app

# 将本地打包出来的应用添加到镜像中

ADD ./target/account-service.jar

# 将 skywalking agent 拷贝到镜像中

COPY ./skywalking/skywalking-agent.zip

# 解压 skywalking agent 并删除原始压缩文件

RUN unzip skywalking-agent.zip && rm -f skywalking-agent.zip

# 添加 skywalking 的配置文件

COPY ./skywalking/account.config ./skywalking-agent/config/agent.config

# 启动应用

CMD ["java", "-Xmx256m", "-javaagent:/app/skywalking-agent/skywalking-agent.jar", "-jar", "/app/account-service.jar"]

# 应用的端口说明

EXPOSE 6000
注意:

Dockerfile 中每多一个 RUN 命令,生成的镜像就多一层,推荐将这些 RUN 命令合成一条。

镜像构建

容器镜像服务 TCR 提供自动和手工两种构建镜像方式,详情可参见 镜像构建 文档。为展示具体的构建过程,本文采用手工构建方式。

镜像名称需要符合规范 ccr.ccs.tencentyun.com/[namespace]/[ImageName]:[镜像版本号]

  • 其中命名 namespace 为方便镜像管理使用,可以按项目取名。本文采用 piggymetrics 表示 PiggyMetrics 项目下的所有镜像。
  • ImageName 可以包含 subpath,一般用于企业用户多项目场景。此外,如果本地已构建好镜像,可使用 docker tag 命令,按命名规范对镜像重命名。
  1. 执行以下命令构建镜像。示例如下:

    # 推荐的构建方式,可省去二次打 tag 操作

    sudo docker build -t ccr.ccs.tencentyun.com/[namespace]/[ImageName]:[镜像版本号]

    # 本地构建 account-service 镜像,最后一个 . 表示 Dockerfile 存放在当前目录(user-service)下

    ➜ account-service docker build -t ccr.ccs.tencentyun.com/piggymetrics/account-service:1.0.0 .

    # 将已存在镜像按命名规范对镜像重命名

    sudo docker tag [ImageId] ccr.ccs.tencentyun.com/[namespace]/[ImageName]:[镜像版本号]
  2. 构建完成后,可执行以下命令查看本地仓库中的所有镜像。

    docker images | grep piggymetrics

    示例如下图所示:

上传镜像到 TCR

创建命名空间

PiggyMetrics 项目采用个人版镜像仓库(建议企业客户使用企业版镜像仓库)。

  1. 登录 容器服务控制台
  2. 选择【镜像仓库】>【个人版】> 【命名空间】进入“命名空间”页面。
  3. 单击【新建】,在弹出的新建命名窗口中新建命名空间 piggymetrics。PiggyMetrics 项目所有的镜像都存放于该命名空间下。如下图所示:

上传镜像

上传镜像需要完成以下步骤:登录腾讯云 registry 和上传镜像。

  1. 执行以下命令登录腾讯云 registry。

    docker login --username=[腾讯云账号 ID] ccr.ccs.tencentyun.com
    说明
    • 腾讯云账号 ID 可在 账号信息 页面获取。
    • 若忘记镜像仓库登录密码,可前往容器服务镜像仓库个人版 我的镜像 中进行重置。
    • 若执行命令提示无权限,请在上述命令前加上 sudo 再执行,如下所示。此时需要输入两个密码,第一个为 sudo 所需的主机管理员密码,第二个为镜像仓库登录密码
      sudo docker login --username=[腾讯云账号 ID] ccr.ccs.tencentyun.com
      如下图所示:
  2. 执行以下命令将本地生成的镜像推送至 TKE 的镜像仓库中。

    docker push ccr.ccs.tencentyun.com/[namespace]/[ImageName]:[镜像版本号]

    如下图所示:

  3. 我的镜像 中可以查看上传的所有镜像,下图展示的是上传到腾讯云镜像仓库中 PiggyMetrics 的 9 个镜像。

    说明

    默认镜像类型为“私有”,如需提供镜像给他人使用,可在【镜像信息】中将镜像类型设置为公有。如下图所示:

在 TKE 上部署服务

创建 K8s 集群 PiggyMetrics

  1. 实际部署前,需要新建一个 K8S 集群。有关集群的创建,请参见 创建集群 文档。
    注意:

    在创建集群时,在“选择机型” 页面建议开启“置放群组功能”,该功能可将 CVM 打散到不同母机上,增加系统可靠性。如下图所示:

  2. 创建完成后,在容器服务控制台的 集群管理 页面可以看到新建的集群信息。本文新建的集群名称为 piggyMetrics。如下图所示:
  3. 单击集群 PiggyMetrics-k8s-demo 进入“基本信息”页面,可以查看整个集群的配置信息。如下图所示:
  4. (可选)如需使用 kubectl 和 lens 等 K8S 管理工具,还需进行以下两步操作:
    1. 开启外网访问。
    2. 将 API 认证 Token 保存为本地 用户 home/.kube 下的 config 文件中(若 config 文件已有内容,需要替换),以确保每次访问都能进入默认集群中。如果选择不保存为 .kube 下的 config 文件中,则可参考控制台【集群APIServer信息】下的 【通过Kubectl连接Kubernetes集群操作说明】。如下图所示:

创建 Namespace

Namespaces 是 Kubernetes 在同一个集群中进行逻辑环境划分的对象, 通过 Namespaces 可以进行多个团队多个项目的划分。您可以通过以下三种方式创建 Namespace,推荐使用方式1命令行方式创建。

执行以下命令即可创建 Namespace:

kubectl create namespace piggymetrics

使用 ConfigMap 存放配置信息

通过 ConfigMap 可以将配置和运行的镜像进行解耦,使应用程序有更强的移植性。PiggyMetrics 后端服务需要从环境变量中获取 MongoDB 的主机和端口信息,并使用 ConfigMap 来保存。
您可通过以下两种方式使用 ConfigMap 存放配置信息:

下文为 PiggyMetrics 的 ConfigMap YAML,其中纯数字类型的 value 需要使用双引号

# 创建 ConfigMap
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: piggymetrics-env
namespace: piggymetrics
data:
# MongDB 的 IP 地址
MONGODB_HOST: 10.0.1.13
# TSW 接入地址,后文介绍
SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES: ap-shanghai.tencentservicewatcher.com:11800

使用 Secret 存放敏感信息

Secret 可用于存储密码、令牌、密钥等敏感信息,降低直接对外暴露的风险。PiggyMetrics 使用 Secret 来保存相关的账号和密码信息。
您可通过以下两种方式使用 Secret 存放敏感信息:

下文为 PiggyMetrics 创建 Secret 的 YAML。其中 Secret 的 value 需要是 base64 编码后的字符串。

# 创建 Secret
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
name: piggymetrics-keys
namespace: piggymetrics
labels:
qcloud-app: piggymetrics-keys
data:
# 请将下面的 XXX 替换为实际值
MONGODB_USER: XXX
MONGODB_PASSWORD: XXX
SW_AGENT_AUTHENTICATION: XXX
type: Opaque

使用 StatefulSet 部署有状态服务

StatefulSet 主要用于管理有状态的应用,创建的 Pod 拥有根据规范创建的持久型标识符。Pod 迁移或销毁重启后,标识符仍会保留。在需要持久化存储时,您可以通过标识符对存储卷进行一一对应。
PiggyMetrics 项目下的配置服务、注册中心、rabbitmq 等基础组件和服务,本身保存有数据,因此适合使用 StatefulSet 进行部署。

以下是 config-server 对应的部署 YAML 示例:

---
kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
name: config-server
namespace: piggymetrics
spec:
clusterIP: None
ports:
- name: http
port: 8888
targetPort: 8888
protocol: TCP
selector:
app: config
version: v1

---
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
name: config
namespace: piggymetrics
labels:
app: config
version: v1
spec:
serviceName: "config-server"
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: config
version: v1
template:
metadata:
labels:
app: config
version: v1
spec:
terminationGracePeriodSeconds: 10
containers:
- name: config
image: ccr.ccs.tencentyun.com/piggymetrics/config-server:2.0.03
ports:
- containerPort: 8888
protocol: TCP

部署工作负载 Deployment

Deployment 声明了 Pod 的模板和控制 Pod 的运行策略,适用于部署无状态的应用程序。PiggyMetrics 的 account 等后台服务都属于无状态应用,适合使用 Deployment。

以下是 account-service Deployment 的 YAML 参数说明:

参数 说明
replicas 表示需要创建的 Pod 数量
image 镜像的地址
imagePullSecrets 拉取镜像时需要使用的 key,可在【集群】>【配置管理】>【Secret】中获取。使用公共镜像时可省略
env
  • 定义了 pod 的环境变量和取值
  • ConfigMap 中定义的 key-value 可使用 configMapKeyRef 引用
  • Secret 中定义的 key-value 可使用 secretKeyRef 引用
  • ports 指定容器的端口号,account-service 的端口号为6000

    account-service Deployment 的 完整 YAML 文件示例如下:

    # account-service Deployment
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    metadata:
    name: account-service
    namespace: piggymetrics
    labels:
    app: account-service
    version: v1
    spec:
    replicas: 1
    selector:
    matchLabels:
    app: account-service
    version: v1
    template:
    metadata:
    labels:
    app: account-service
    version: v1
    spec:
    containers:
    - name: account-service
    image: ccr.ccs.tencentyun.com/piggymetrics/account-service:1.0.1
    env:
    # mongodb 的IP地址
    - name: MONGODB_HOST
    valueFrom:
    configMapKeyRef:
    key: MONGODB_HOST
    name: piggymetrics-env
    optional: false
    # mongodb 用户名
    - name: MONGODB_USER
    valueFrom:
    secretKeyRef:
    key: MONGODB_USER
    name: piggymetrics-keys
    optional: false
    # mongodb 密码
    - name: MONGODB_PASSWORD
    valueFrom:
    secretKeyRef:
    key: MONGODB_PASSWORD
    name: piggymetrics-keys
    optional: false
    # TSW 接入点
    - name: SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES
    valueFrom:
    configMapKeyRef:
    key: SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES
    name: piggymetrics-env
    optional: false
    # TSW 接入 token
    - name: SW_AGENT_AUTHENTICATION
    valueFrom:
    secretKeyRef:
    key: SW_AGENT_AUTHENTICATION
    name: piggymetrics-keys
    optional: false
    ports:
    # 容器端口
    - containerPort: 6000
    protocol: TCP
    imagePullSecrets: # 拉取镜像的 token
    - name: qcloudregistrykey

    部署服务 Service

    Kubernetes 的 ServiceTypes 允许指定 Service 类型,默认为 ClusterIP 类型。ServiceTypes 可取如下值:

    • LoadBalancer:提供公网、VPC、内网访问。
    • NodePort:可通过“云服务器 IP + 主机端口”访问服务。
    • ClusterIP:可通过“服务名 + 服务端口”访问服务。

    PiggyMetrics 的前端页面和 gateway 打包在一块,需要对外提供服务,因此指定 LoadBalancer 类型的 ServiceType。TKE 对 LoadBalancer 模式进行了扩展,通过 Annotation 注解配置 Service,可实现更丰富的负载均衡能力。

    若使用 service.kubernetes.io/qcloud-loadbalancer-internal-subnetid 注解,在 service 部署时,会创建内网类型 CLB。一般建议事先创建好 CLB,service 的部署 YAML 中使用注解 service.kubernetes.io/loadbalance-id 直接指定,可提升部署效率。

    以下是 gateway service 部署 YAML:

    # 部署 gateway service
    apiVersion: v1
    kind: Service
    metadata:
    name: gateway
    namespace: piggymetrics
    annotations:
    # 请替换成 Subnet-K8S 子网的 CLB 实例 ID
    service.kubernetes.io/loadbalance-id: lb-hfyt76co
    spec:
    externalTrafficPolicy: Cluster
    ports:
    - name: http
    port: 80
    targetPort: 4000
    protocol: TCP
    selector: # 将后端服务 gateway 和该 Service 进行映射
    app: gateway
    version: v1
    type: LoadBalancer

    查看部署结果

    至此,您已完成 PiggyMetrics 在容器服务 TKE 上的部署,可通过以下步骤查看部署结果:

    1. 登录 容器服务控制台,单击集群 ID/名称进入集群详情页面。
    2. 单击【服务与路由】>【Service】进入 “Service 页面”,可查看到创建的 Service。通过 gateway service 的 VIP 即可访问 PiggyMetrics 页面。

    集成 CLS 日志服务

    开启容器日志采集功能

    容器日志采集功能默认关闭,使用前需要开启,步骤如下:

    1. 登录容器服务控制台,选择左侧导航栏中的【集群运维】>【功能管理】。
    2. 在“功能管理”页面上方选择地域,单击需要开启日志采集的集群右侧的【设置】。
    3. 在“设置功能”页面,单击日志采集【编辑】,开启日志采集后确认。如下图所示:

    创建日志主题和日志集

    日志服务区分地域,为了降低网络延迟,尽可能选择与服务邻近的服务地域创建日志资源。日志资源管理主要分为日志集和日志主题,一个日志集表示一个项目,一个日志主题表示一类服务,单个日志集可以包含多个日志主题。

    PiggyMetrics 部署在南京,在“日志主题”页面选择南京地域。因此在创建日志集时应当选择南京地域:

    1. 登录 日志服务控制台,在“日志主题”页面选择南京地域。
    2. 单击【创建日志主题】,在弹出的窗口中根据页面提示填写相关信息,如下图所示:
      • 日志主题名称:输入 piggymetrics。
      • 日志集操作:选择【创建日志集】。
      • 日志集名称:输入 piggymetrics-logs。
    3. 单击【确定】即可创建日志主题和日志集。
      说明:

      PiggyMetrics 有多个后端微服务,为每个微服务建个日志主题便于日志归类。

      • PiggyMetrics 每个服务都建立了一个日志主题。
      • 日志主题 ID,为容器创建日志规则时需要用到。

    配置日志采集规则

    您可通过控制台或 CRD 两种方式配置容器日志采集规则。

    日志规则指定了日志在容器内的位置:

    1. 登录 容器服务控制台,选择左侧导航栏中的【集群运维】>【日志规则】。
    2. 在“日志规则”页面,单击【新建】新建日志规则:
      • 日志源:指定容器日志位置,PiggyMetrics 采用 SpringCloud 的默认配置,所有日志都打印到标准输出中,因而使用容器标准输出,并指定具体的 Pod Label。
      • 消费端:选择之前创建的日志集和主题。
    3. 单击【下一步】,进入“日志解析方式”,其中本文示例 PiggyMetrics 使用单行文本方式。了解更多 CLS 支持的日志格式,请参见 采集文本日志 文档。

    查看日志

    1. 登录 日志服务控制台,进入“检索分析”页面。
    2. 检索分析中可先为日志【新建索引】,索引完毕之后再单击【检索分析】即可查看日志。
      注意:

      若未新建索引,则检索不到日志。

    集成 TSW 观测服务

    微服务观测平台 TSW 目前处于内测阶段,可在广州和上海进行了部署,本文选择上海接入(PiggyMetrics 部署在南京)。

    接入 TSW — 获取接入点信息

    1. 登录 腾讯微服务观测平台控制台,选择左侧导航栏种的【服务观测】>【服务列表】。
    2. 单击【接入服务】,选择 Java 语言与 SkyWalking 的数据采集方式。接入方式下提供了如下接入信息:接入点Token

    接入 TSW — 应用和容器配置

    将上一步骤中获取的 TSW 的接入点Token 分别填写到 skywalking 的 agent.config 里的配置项 collector.backend_service 和 agent.authentication。“agent.service_name” 配置对应的服务名称,可使用 “agent.namespace” 对同一领域下的微服务归类。如下图为 user-service 配置:

    Skywalking agent 也支持使用环境变量方式进行配置,PiggyMetrics 使用 ConfigMap 和 Secret 配置对应的环境变量:

    • 使用 ConfigMap 配置 SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES
    • 使用 Secret 配置 SW_AGENT_AUTHENTICATION

    如下图所示:

    至此 TSW 接入工作已完成,启动容器服务后,在 腾讯微服务观测平台控制台 即可查看调用链、服务拓扑、SQL 分析等功能。

    使用 TSW 观测服务

    通过服务接口和调用链查看调用异常

    1. 登录 腾讯微服务观测平台控制台,选择左侧导航栏中的【服务观测】>【接口观测】。
    2. 在接口观测页面可查看一个服务下所有接口的调用情况,包括请求量、成功率、错误率、响应时间等指标。如下图所示:

      图中展示的是最近1小时内 gateway 和 account-service 响应时间过大,statistic-service 所有请求全部失败。
    3. 单击服务名称 statistics-service 进入该服务的信息页,单击【接口观测】可以查看到接口 {PUT}/{accountName} 抛出了 NestedServletException 异常,从而导致该接口不可用。如下图所示:
    4. 单击 Trace ID 后可以查看完整的调用链详情。如下图所示:

    查看服务拓扑

    1. 登录 腾讯微服务观测平台控制台,选择左侧导航栏中的【链路追踪】> 【分布式依赖拓扑】。
    2. 在“分布式依赖拓扑”页面可查看完成的服务依赖情况,以及调用次数和平均延迟等信息。如下图所示:
    目录