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ASP.NET Core整合整合Zipkin链路跟踪的实现方法链路跟踪的实现方法

前言前言

在日常使用ASP.NET Core的开发或学习中，如果有需要使用链路跟踪系统，大多数情况下会优先选择SkyAPM。我们之前也

说过SkyAPM设计确实比较优秀，巧妙的利用DiagnosticSource诊断跟踪日志，可以做到对项目无入侵方式的集成。其实还有一

款比较优秀的链路跟踪系统，也可以支持ASP.NET Core，叫Zipkin。它相对于SkyWalking来说相对轻量级，使用相对来说比较

偏原生的方式，而且支持Http的形式查询和提交链路数据。因为我们总是希望能拥有多一种的解决方案方便对比和参考，所以接

下来我们就来学习一下关于Zipkin的使用方式。

Zipkin简介简介

Zipkin是由Twitter开源的一款基于Java语言开发的分布式实时数据追踪系统(Distributed Tracking System),其主要功能是采集

来自各个系统的实时监控数据。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，可方便的监测系统中存在的瓶颈。它大致可以分为三个核心概念

首先是上报端，它主要通过代码的形式集成到程序中，用于上报Trace数据到Collector端。

Collector负责接收客户端发送过来的数据，保存到内存或外部存储系统中，供UI展示。

存储端可以是基于zipkin内存完全不依赖外部存储的In-Memory形式或依赖外部存储系统的形式，一般采用外部存储系统存储链

路数据，毕竟内存有限。它可支持的存储数据库有MySQL、Cassandra、Elasticsearch。

UI负责展示采集的链路数据，及系统之间的依赖关系。

相对来说还是比较清晰的，如果用一张图表示整体架构的话，大致如下图所示(图片来源于网络)

在学习链路跟踪的过程中会设计到相关概念，我们接下来介绍链路跟踪几个相关的概念

TranceId,一般一次全局的请求会有一个唯一的TraceId，用于代表一次唯一的请求。比如我请求了订单管理系统，而订单管理系

统内部还调用了商品管理系统，而商品管理系统还调用了缓存系统或数据库系统。但是对全局或外部来说这是一次请求，所以会

有唯一的一个TraceId。

SpanId,虽然全局的来说是一次大的请求，但是在这个链路中内部间还会发起别的请求，这种内部间的每次请求会生成一个

SpanId。

如果将整条链路串联起来的话，我们需要记录全局的TraceId，代表当前节点的SpanId和发起对当前节点调用的的父级

ParentId。

然后基于链路跟踪的核心概念，然后介绍一下Zipkin衍生出来了几个相关概念

cs:Clent Sent 客户端发起请求的时间，比如 dubbo 调用端开始执行远程调用之前。

cr:Client Receive 客户端收到处理完请求的时间。

ss:Server Receive 服务端处理完逻辑的时间。

sr - cs = 请求在网络上的耗时

ss - sr = 服务端处理请求的耗时

cr - ss = 回应在网络上的耗时

cr - cs = 一次调用的整体耗时

关于zipkin概念相关的就介绍这么多，接下来我们介绍如何部署Zipkin。

部署部署ZipKin

关于Zipkin常用的部署方式大概有两种，一种是通过下载安装JDK，然后运行zipkin.jar的方式，另一种是基于Docker的方式。

为了方便我采用的是基于Docker的方式部署，因为采用原生的方式去部署还需要安装JDK，而且操作相对比较麻烦。咱们上面说

过，虽然Zipkin可以将链路数据存放到内存中，但是这种操作方式并不实用，实际使用过程中多采用ElasticSearch存储链路数

据。所以部署的时候需要依赖Zipkin和ElasticSearch，对于这种部署形式采用docker-compose的方式就再合适不过了，大家可

以在Zipkin官方Github中找到docker的部署方式，地址是https://github.com/openzipkin/zipkin/tree/master/docker,官方使用的方

式相对比较复杂，下载下来docker-compose相关文件之后我简化了它的使用方式，最终修改如下

version: "3.6"

services:

elasticsearch:

# 我使用的是7.5.0版本

image: elasticsearch:7.5.0

container_name: elasticsearch

restart: always

#暴露es端口

ports:

- 9200:9200

environment:

- discovery.type=single-node

- bootstrap.memory_lock=true

#es有内存要求

- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"

ulimits:

memlock:

soft: -1

hard: -1

networks:

default:

aliases:

- elasticsearch

zipkin:

image: openzipkin/zipkin

container_name: zipkin

restart: always

networks:

default:

aliases:

- zipkin

environment:

#存储类型为es

- STORAGE_TYPE=elasticsearch

#es地址

- ES_HOSTS=elasticsearch:9200

ports:

- 9411:9411

#依赖es所以在es启动完成后在启动zipkin

depends_on:

- elasticsearch

通过docker-compose运行编辑后的yaml文件,一条指令就可以运行起来

其中-f是指定文件名称，如果是docker-compose.yml则可以直接忽略文件名称，当shell中出现如下界面

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