追踪——ZipKin

其实链路追踪远不止twiter的zipkin，还有如下方案Uber的Jaeger，阿里的鹰眼，美团的Mtrace等都基本被启发于google发表的Dapper

Zipkin的原理如下

zipkin作为日志收集系统，有几种默认的传输数据方式，常用Http传输，但是在业务量较大的时候，频繁的Http请求不再满足需求，因此引入kafka作为传输数据的方式。
Zipkin Server在启动时指定使用elasticsearch作为追踪日志存储。
下面是一次调用的流程。

┌─────────────┐ ┌───────────────────────┐  ┌─────────────┐  ┌──────────────────┐
│ User Code   │ │ Trace Instrumentation │  │ Http Client │  │ Zipkin Collector │
└─────────────┘ └───────────────────────┘  └─────────────┘  └──────────────────┘
       │                 │                         │                 │
           ┌─────────┐
       │ ──┤GET /foo ├─▶ │ ────┐                   │                 │
           └─────────┘         │ record tags
       │                 │ ◀───┘                   │                 │
                           ────┐
       │                 │     │ add trace headers │                 │
                           ◀───┘
       │                 │ ────┐                   │                 │
                               │ record timestamp
       │                 │ ◀───┘                   │                 │
                             ┌─────────────────┐
       │                 │ ──┤GET /foo         ├─▶ │                 │
                             │X-B3-TraceId: aa │     ────┐
       │                 │   │X-B3-SpanId: 6b  │   │     │           │
                             └─────────────────┘         │ invoke
       │                 │                         │     │ request   │
                                                         │
       │                 │                         │     │           │
                                 ┌────────┐          ◀───┘
       │                 │ ◀─────┤200 OK  ├─────── │                 │
                           ────┐ └────────┘
       │                 │     │ record duration   │                 │
            ┌────────┐     ◀───┘
       │ ◀──┤200 OK  ├── │                         │                 │
            └────────┘       ┌────────────────────────────────┐
       │                 │ ──┤ asynchronously report span     ├────▶ │
                             │                                │
                             │{                               │
                             │  "traceId": "aa",              │
                             │  "id": "6b",                   │
                             │  "name": "get",                │
                             │  "timestamp": 1483945573944000,│
                             │  "duration": 386000,           │
                             │  "annotations": [              │
                             │--snip--                        │
                             └────────────────────────────────┘

目前Zipkin支持的主流架构如下

一些概念

• Trace
  Zipkin使用Trace结构表示对一次请求的跟踪，一次请求可能由后台的若干服务负责处理，每个服务的处理是一个Span，Span之间有依赖关系，Trace就是树结构的Span集合；
• Span
  每个服务的处理跟踪是一个Span，可以理解为一个基本的工作单元，包含了一些描述信息：id，parentId，name，timestamp，duration，annotations等，例如：

{
      "traceId": "bd7a977555f6b982",
      "name": "get-traces",
      "id": "ebf33e1a81dc6f71",
      "parentId": "bd7a977555f6b982",
      "timestamp": 1458702548478000,
      "duration": 354374,
      "annotations": [
        {
          "endpoint": {
            "serviceName": "zipkin-query",
            "ipv4": "192.168.1.2",
            "port": 9411
          },
          "timestamp": 1458702548786000,
          "value": "cs"
        }
      ],
      "binaryAnnotations": [
        {
          "key": "lc",
          "value": "JDBCSpanStore",
          "endpoint": {
            "serviceName": "zipkin-query",
            "ipv4": "192.168.1.2",
            "port": 9411
          }
        }
      ]
}

traceId：标记一次请求的跟踪，相关的Spans都有相同的traceId；
id：span id；
name：span的名称，一般是接口方法的名称；
parentId：可选的id，当前Span的父Span id，通过parentId来保证Span之间的依赖关系，如果没有parentId，表示当前Span为根Span；
timestamp：Span创建时的时间戳，使用的单位是微秒（而不是毫秒），所有时间戳都有错误，包括主机之间的时钟偏差以及时间服务重新设置时钟的可能性，
出于这个原因，Span应尽可能记录其duration；
duration：持续时间使用的单位是微秒（而不是毫秒）；
annotations：注释用于及时记录事件；有一组核心注释用于定义RPC请求的开始和结束；
cs:Client Send，客户端发起请求；
sr:Server Receive，服务器接受请求，开始处理；
ss:Server Send，服务器完成处理，给客户端应答；
cr:Client Receive，客户端接受应答从服务器；
binaryAnnotations，二进制注释，旨在提供有关RPC的额外信息。