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全链路追踪traceid(Node.js 应用全链路追踪技术——全链路信息存储)

时间2025-08-03 05:18:29分类IT科技浏览3994
导读:作者:vivo 互联网前端团队- Yang Kun...

作者:vivo 互联网前端团队- Yang Kun

本文是上篇文章《Node.js应用全链路追踪技术——全链路信息获取》的后续              。阅读完             ,再来看本文                    ,效果会更佳哦                   。

本文主要介绍在Node.js应用中      ,如何用全链路信息存储技术把全链路追踪数据存储起来       ,并进行相应的展示                    ,最终实现基于业界通用OpenTracing标准的Zipkin的Node.js方案      。

一             、背景

目前业界主流的做法是使用分布式链路跟踪系统             ,其理论基础是来自 Google 的一篇论文 《大规模分布式系统的跟踪系统》              。

论文如下图所示:

(图片来源:网络)

在此理论基础上       ,诞生了很多优秀的实现                    ,如 zipkin                    、jaeger                    。同时为了保证API兼容             ,他们都遵循OpenTracing标准      。那 OpenTracing 标准是什么呢?

OpenTracing翻译为开发分布式追踪,是一个轻量级的标准化层                    ,它位于应用程序/类库和链路跟踪系统之间的一层       。 这一层可以用下图表示:

从上图可以知道                    ,OpenTracing具有以下优势:

统一了API,使开发人员能够方便的添加追踪系统的实现                    。

OpenTracing已进入CNCF             ,正在为全球的分布式链路跟踪系统                    ,提供统一的模型和数据标准             。

大白话解释下:它就像手机的接口标准      ,当今手机基本都是typeC接口             ,这样方便各种手机能力的共用       。因此                    ,做全链路信息存储      ,需要按照业界公认的OpenTracing标准去实现                    。

本篇文章将通过已有的优秀实现 ——zipkin       ,来给大家阐述Node.js应用如何对接分布式链路跟踪系统             。

二      、zipkin

2.1 zipkin 是什么?

zipkin是Twitter基于Google的分布式追踪系统论文的开发实现                    ,其遵循OpenTracing标准。

zipkin用于跟踪分布式服务之间的应用数据链路                    。

2.2 zipkin 架构

官方文档上的架构如下图所示:

为了更好的理解             ,我这边对架构图进行了简化       ,简化架构图如下所示:

从上图可以看到                    ,分为三个部分

第一部分:全链路信息获取             ,我们不使用zipkin自带的全链路信息获取,我们使用zone-context去获取全链路信息

第二部分:传输层                    ,使用zipkin提供的传输api                    ,将全链路信息传递给zipkin

第三部分:zipkin核心功能,各个模块介绍如下:

collector就是信息收集器,作为一个守护进程             ,它会时刻等待客户端传递过来的追踪数据                    ,对这些数据进行验证       、存储以及创建查询需要的索引                   。

storage是存储组件。zipkin默认直接将数据存在内存中      ,此外支持使用ElasticSearch和MySQL              。

search是一个查询进程             ,它提供了简单的JSON API来供外部调用查询                   。

web UI是zipkin的服务端展示平台                    ,主要调用search提供的接口      ,用图表将链路信息清晰地展示给开发人员      。

至此       ,zipkin的整体架构就介绍完了                    ,下面我们来进行zipkin的环境搭建              。

2.3 zipkin 环境搭建

采用docker搭建             , 这里我们使用docker中的docker-compose来快速搭建zipkin环境                    。

docker-compose.yml文件内容如下:

version: 3.8 services: elasticsearch: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.5.0 container_name: elasticsearch restart: always ports: - 9200:9200 healthcheck: test: ["CMD-SHELL", "curl --silent --fail localhost:9200/_cluster/health || exit 1"] interval: 30s timeout: 10s retries: 3 start_period: 40s environment: - discovery.type=single-node - bootstrap.memory_lock=true - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" - TZ=Asia/Shanghai ulimits: memlock: soft: -1 hard: -1 zipkin: image: openzipkin/zipkin:2.21 container_name: zipkin depends_on: - elasticsearch links: - elasticsearch restart: always ports: - 9411:9411 environment: - TZ=Asia/Shanghai - STORAGE_TYPE=elasticsearch - ES_HOSTS=elasticsearch:9200

在上面文件所在的目录下执行docker-compose up -d即可完成本地搭建      。

搭建完成后       ,在浏览器中打开地址 http://localhost:9411                     ,会看到如下图所示页面:

接着打开地址 http://localhost:9200             ,会看到如下图所示页面:

至此,zipkin的本地环境就搭建好啦       。 下面我就将介绍Node.js应用如何对接zipkin                    。

三                    、Node.js 接入 zipkin

3.1 搞定全链路信息获取

这个我在 《Node.js 应用全链路追踪技术——全链路信息获取》 文章中                    ,已经详细阐述了                    ,如何去获取全链路信息             。

3.2 搞定传输层

因为zipkin是基于OpenTracing标准实现的       。因此我们只要搞定了zipkin的传输层,也就搞定了其他主流分布式追踪系统                    。

这里我们用到了zipkin官方提供的两个npm包             ,分别是:

zipkin

zipkin-transport-http

zipkin包是官方对支持 Node.js的核心包             。zipkin-transport-http包的作用是将数据通过HTTP异步发送到 zipkin。

下面我们将详细介绍在传输层                    ,如何将将数据发送到zipkin                    。

3.3传输层基础封装

核心代码实现和相关注释如下:

const { BatchRecorder, Tracer, // ExplicitContext, jsonEncoder: { JSON_V1, JSON_V2 }, } = require(zipkin) const { HttpLogger } = require(zipkin-transport-http) // const ctxImpl = new ExplicitContext(); // 配置对象 const options = { serviceName: zipkin-node-service, targetServer: 127.0.0.1:9411, targetApi: /api/v2/spans, jsonEncoder: v2 } // http 方式传输 async function recorder ({ targetServer, targetApi, jsonEncoder }) => new BatchRecorder({ logger: new HttpLogger({ endpoint: `${targetServer}${targetApi}`, jsonEncoder: (jsonEncoder === v2 || jsonEncoder === V2) ? JSON_V2 : JSON_V1, }) }) // 基础记录 const baseRecorder = await recorder({ targetServer: options.targetServer targetApi: options.targetApi jsonEncoder: options.jsonEncoder })

至此      ,传输层的基础封装就完成了             ,我们抽离了baseRecorder出来                    ,下面将会把全链路信息接入到传输层中                   。

3.4 接入全链路信息

这里说下官方提供的接入SDK,代码如下:

const { Tracer } = require(zipkin) const ctxImpl = new ExplicitContext() const tracer = new Tracer({ ctxImpl, recorder: baseRecorder }) // 还要处理请求头             、手动层层传递等事情

上面的方式缺点比较明显      ,需要额外去传递一些东西       ,这里我们使用上篇文章提到的Zone-Context                    , 代码如下:

const zoneContextImpl = new ZoneContext() const tracer = new Tracer({ zoneContextImpl, recorder: baseRecorder }) // 仅此而已             ,不再做额外处理

对比两者       ,明显发现                    ,Zone-Context的实现方式更加的隐式             ,对代码入侵更小。这也是单独花一篇文章介绍Zone-Context技术原理的价值体现              。

自此,我们完成了传输层的适配                    , Node.js应用接入zipkin的核心步骤基本完成                   。

3.5 搞定 zipkin 收集       、存储                    、展示

这部分中的收集             、展示功能                    ,zipkin官方自带完整实现,无需进行二次开发      。存储这块             ,提供了MySQL、Elasticsearch 等接入方式              。可以根据实际情况去做相应的接入                    。本文采用 docker-compose集成了ElasticSearch      。

四                    、总结

自此                    ,我们已经完成基于业界通用OpenTracing标准实现的zipkin的 Node.js方案       。希望大家看完这两篇文章      ,对 Node.js全链路追踪             ,有一个整体而清晰的认识                    。

参考资料:

zipkin 官网

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