空学Kafka之二

SOFATracer 是蚂蚁金服的分布式系统调用跟踪组件,基于 OpenTracing 规范,用于透视化网络调用。本文深入探讨了其数据上报模型,包括基于 Disruptor 的日志落盘和上报到 Zipkin 的实现,以及如何自定义上报功能。SOFATracer 提供了 Tracer、Span 和 SpanContext 的实现,支持分布式链路跟踪解决方案。

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简介: SOFATracer 是一个用于分布式系统调用跟踪的组件,通过统一的 TraceId 将调用链路中的各种网络调用情况以日志的方式记录下来或者上报到 Zipkin,以达到透视化网络调用的目的,这些链路数据可用于故障的快速发现,服务治理等。

SOFA 中间件是蚂蚁金服自主研发的金融级分布式中间件,包含了构建金融级云原生架构所需的各个组件,包括微服务研发框架,RPC 框架,服务注册中心,分布式定时任务,限流/熔断框架,动态配置推送,分布式链路追踪,Metrics 监控度量,分布式高可用消息队列,分布式事务框架,分布式数据库代理层等组件,是在金融场景里锤炼出来的最佳实践。

SOFATracer 是一个用于分布式系统调用跟踪的组件,通过统一的 TraceId 将调用链路中的各种网络调用情况以日志的方式记录下来或者上报到 Zipkin,以达到透视化网络调用的目的,这些链路数据可用于故障的快速发现,服务治理等。

SOFATracer 的 Github 的地址是:

https://github.com/alipay/sofa-tracer


之前我们发了一篇 实操 | 基于 SOFATracer + Zipkin 实现分布式链路跟踪,本篇将展开进行原理的分析。

SOFATracer 是一个用于分布式系统调用跟踪的组件,通过统一的 traceId 将调用链路中的各种网络调用情况以日志的方式记录下来或者上报到 做 Zipkin,以达到透视化网络调用的目的。这种以日志的方式记录下来或者上报到 Zipkin 通常称为 Report,即数据上报 SOFATracer 的数据上报是在遵循 OpenTracing 规范基础上扩展出来的能力,OpenTracing 规范本身只是约定了数据模型和行为。本文主要目的在于分析 SOFATracer 的数据上报功能部分,主要内容如下:

  • 基于 OpenTracing 规范的分布式链路跟踪解决方案
  • SOFATracer Report 数据上报模型
  • SOFATracer 和 Zipkin 模型转换原理

基于 OpenTracing 规范的分布式链路跟踪解决方案

OpenTracing 是一个轻量级的标准化层,它位于应用程序/类库和追踪或日志分析程序之间。为了解决不同的分布式追踪系统 API 不兼容的问题,OpenTracing 提供了一套平台无关、厂商无关的 API,同时也提供了统一的概念和数据标准。关于对 OpenTracing 标准的版本化描述可以参考 https://github.com/opentracing/specification/blob/master/specification.md。一些具体的概念下面将结合 SOFATracer 的实现来一一说明。

目前基于 OpenTracing 规范实现的链路跟踪组件有

一、项目简介 本项目教程以国内电商巨头实际业务应用场景为依托,同时以阿里云ECS服务器为技术支持,紧跟大数据主流场景,对接企业实际需求,对电商数仓的常见实战指标进行了详尽讲解,让你迅速成长,获取最前沿的技术经验。 二、项目架构 版本框架:Flume、DateHub、DataWorks、MaxCompute、MySql以及QuickBI等; Flume:大数据领域被广泛运用的日志采集框架; DateHub:类似于传统大数据解决方案中Kafka的角色,提供了一个数据队列功能。对于离线计算,DataHub除了供了一个缓冲的队列作用。同时由于DataHub提供了各种与其他阿里云上下游产品的对接功能,所以DataHub又扮演了一个数据的分发枢纽工作; 据上传和下载通道,提供SQL及MapReduce等多种计算分析服务,同时还提供完善的安全解决方案; DataWorks:是基于MaxCompute计算引擎,从工作室、车间到工具集都齐备的一站式大数据工厂,它能帮助你快速完成数据集成、开发、治理、服务、质量、安全等全套数据研发工作; QuickBI & DataV:专为云上用户量身打造的新一代智能BI服务平台。 三、项目场景 数仓项目广泛应用于大数据领域,该项目技术可以高度适配电商、金融、医疗、在线教育、传媒、电信、交通等各领域; 四、项目特色 本课程结合国内多家企业实际项目经验。从集群规模的确定到框架版本选型以及服务器选型,手把手教你从零开始搭建基于阿里云服务器的大数据集群。采用阿里云ECS服务器作为数据平台,搭建高可用的、高可靠的Flume数据采集通道,运用阿里云DateHub构建中间缓冲队列并担任数据分发枢纽将数据推送至阿里自主研发的DataWorks对数据进行分层处理,采用MaxCompute作为处理海量数据的方案,将计算结果保存至MySQL并结合阿里的QuickBI工作做最终数据展示。
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