基于Dubbo与Zipkin的微服务调用链路监控解决方案

图片描述(最多50字)
收集器抽象

由于zipkin支持http以及kafka两种方式上报数据，所以在配置上需要做下抽象。

AbstractZipkinCollectorConfiguration

主要是针对下面两种收集方式的一些配置上的定义，最核心的是Sender接口的定义，http与kafka是两类完全不同的实现。

public abstract Sender getSender();
其次是协助性的构造函数，主要是配合构建收集器所需要的一些参数。

zipkinUrl
如果是http收集，那么对应的是zipkin api域名，如果是kafka，对应的是kafka集群的地址

topic
仅在收集方式为kafka是有效，http时传空值即可。

public AbstractZipkinCollectorConfiguration(String serviceName,String zipkinUrl,String topic){
this.zipkinUrl=zipkinUrl;
this.serviceName=serviceName;
this.topic=topic;
this.tracing=this.tracing();
}
配置上报方式,这里统一采用异常上传，并且配置上报的超时时间。

protected AsyncReporter spanReporter() {
return AsyncReporter
.builder(getSender())
.closeTimeout(500, TimeUnit.MILLISECONDS)
.build(SpanBytesEncoder.JSON_V2);
}
下面这两方法，是配合应用构建span使用的。

注意那个sampler()方法，默认是什么也不做的意思，我们要想看到数据就需要配置成Sampler.ALWAYS_SAMPLE，这样才能真正将数据上报到zipkin服务器。
protected Tracing tracing() {
this.tracing= Tracing
.newBuilder()
.localServiceName(this.serviceName)
.sampler(Sampler.ALWAYS_SAMPLE)
.spanReporter(spanReporter())
.build();
return this.tracing;
}
protected Tracing getTracing(){
return this.tracing;
}
HttpZipkinCollectorConfiguration

主要是实现getSender方法，可以借用OkHttpSender这个对象来快速构建，api版本采用v2。

public class HttpZipkinCollectorConfiguration extends AbstractZipkinCollectorConfiguration {
public HttpZipkinCollectorConfiguration(String serviceName,String zipkinUrl) {super(serviceName,zipkinUrl,null);
}
@Override
br/>super(serviceName,zipkinUrl,null);
}
@Override
public Sender getSender() {
return OkHttpSender.create(super.getZipkinUrl()+"/api/v2/spans");
}
}
OkHttpSender这个类需要引用这个包

io.zipkin.reporter2
zipkin-sender-okhttp3
${zipkin-reporter2.version}

KafkaZipkinCollectorConfiguration

同样也是实现getSender方法

public class KafkaZipkinCollectorConfiguration extends AbstractZipkinCollectorConfiguration {
public KafkaZipkinCollectorConfiguration(String serviceName,String zipkinUrl,String topic) {br/>super(serviceName,zipkinUrl,topic);
}
@Override
public Sender getSender() {
return KafkaSender
.newBuilder()
.bootstrapServers(super.getZipkinUrl())
.topic(super.getTopic())
.encoding(Encoding.JSON)
.build();
}
}
KafkaSender这个类需要引用这个包：

io.zipkin.reporter2
zipkin-sender-kafka11
${zipkin-reporter2.version}

收集器工厂

由于上面创建了两个收集器配置类，使用时只能是其中之一，所以实际运行的实例需要根据配置来动态生成。ZipkinCollectorConfigurationFactory就是负责生成收集器实例的。

private final AbstractZipkinCollectorConfiguration zipkinCollectorConfiguration;br/>@Autowired
public ZipkinCollectorConfigurationFactory(TraceConfig traceConfig){
if(Objects.equal("kafka", traceConfig.getZipkinSendType())){
zipkinCollectorCOnfiguration=new KafkaZipkinCollectorConfiguration(
traceConfig.getApplicationName(),
traceConfig.getZipkinUrl(),
traceConfig.getZipkinKafkaTopic());
}
else {
zipkinCollectorCOnfiguration= new HttpZipkinCollectorConfiguration(
traceConfig.getApplicationName(),
traceConfig.getZipkinUrl());
}
}
通过构建函数将我们的配置类TraceConfig注入进来，然后根据发送方式来构建实例。另外提供一个辅助函数：

public Tracing getTracing(){
return this.zipkinCollectorConfiguration.getTracing();
}
过滤器

在dubbo的过滤器中实现数据上传的功能逻辑相对简单，一般都在invoke方法执行前记录数据，然后方法执行完成后再次记录数据。这个逻辑不变，有变化的是数据上报的实现，上一个版本是通过发http请求实现需要编码，现在可以直接借用brave所提供的span来帮助我们完成，有两重要的方法:

finish
方法源码如下，在完成的时候会填写上完成的时间并上报数据，这一般应用于同步调用场景。

public void finish(TraceContext context, long finishTimestamp) {
MutableSpan span = this.spanMap.remove(context);
if(span != null && !this.noop.get()) {
synchronized(span) {
span.finish(Long.valueOf(finishTimestamp));
this.reporter.report(span.toSpan());
}
}
}
flush 与上面finish方法的不同点在于，在报数据时没有完成时间，这应该是适用于一些异步调用但不关心结果的场景，比如dubbo所提供的oneway方式调用。
public void flush(TraceContext context) {
MutableSpan span = this.spanMap.remove(context);
if(span != null && !this.noop.get()) {
synchronized(span) {
span.finish((Long)null);
this.reporter.report(span.toSpan());
}
}
}
消费者

做为消费方，有一个核心功能就是将traceId以及spanId传递到服务提供方，这里还是通过dubbo提供的附加参数方式实现。

@Override
public Result invoke(Invoker invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
if(!RpcTraceContext.getTraceConfig().isEnabled()){
return invoker.invoke(invocation);
}
ZipkinCollectorConfigurationFactory zipkinCollectorCOnfigurationFactory=
SpringContextUtils.getApplicationContext().getBean(ZipkinCollectorConfigurationFactory.class);
Tracer tracer= zipkinCollectorConfigurationFactory.getTracing().tracer();
if(null==RpcTraceContext.getTraceId()){
RpcTraceContext.start();
RpcTraceContext.setTraceId(IdUtils.get());
RpcTraceContext.setParentId(null);
RpcTraceContext.setSpanId(IdUtils.get());
}
else {
RpcTraceContext.setParentId(RpcTraceContext.getSpanId());
RpcTraceContext.setSpanId(IdUtils.get());
}
TraceContext traceCOntext= TraceContext.newBuilder()
.traceId(RpcTraceContext.getTraceId())
.parentId(RpcTraceContext.getParentId())
.spanId(RpcTraceContext.getSpanId())
.sampled(true)
.build();
Span span=tracer.toSpan(traceContext).start();
invocation.getAttachments().put(RpcTraceContext.TRACE_ID_KEY, String.valueOf(span.context().traceId()));
invocation.getAttachments().put(RpcTraceContext.SPAN_ID_KEY, String.valueOf(span.context().spanId()));
Result result = invoker.invoke(invocation);
span.finish();
return result;
}
提供者

@Override
public Result invoke(Invoker invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
if(!RpcTraceContext.getTraceConfig().isEnabled()){
return invoker.invoke(invocation);
}
Map attaches = invocation.getAttachments();
if (!attaches.containsKey(RpcTraceContext.TRACE_ID_KEY)){
return invoker.invoke(invocation);
}
Long traceId = Long.valueOf(attaches.get(RpcTraceContext.TRACE_ID_KEY));
Long spanId = Long.valueOf(attaches.get(RpcTraceContext.SPAN_ID_KEY));
attaches.remove(RpcTraceContext.TRACE_ID_KEY);
attaches.remove(RpcTraceContext.SPAN_ID_KEY);
RpcTraceContext.start();
RpcTraceContext.setTraceId(traceId);
RpcTraceContext.setParentId(spanId);
RpcTraceContext.setSpanId(IdUtils.get());
ZipkinCollectorConfigurationFactory zipkinCollectorCOnfigurationFactory=
SpringContextUtils.getApplicationContext().getBean(ZipkinCollectorConfigurationFactory.class);
Tracer tracer= zipkinCollectorConfigurationFactory.getTracing().tracer();
TraceContext traceCOntext= TraceContext.newBuilder()
.traceId(RpcTraceContext.getTraceId())
.parentId(RpcTraceContext.getParentId())
.spanId(RpcTraceContext.getSpanId())
.sampled(true)
.build();
Span span = tracer.toSpan(traceContext).start();
Result result = invoker.invoke(invocation);
span.finish();
return result;
}
异常流程

上面无论是消费者的过滤器还是服务提供者的过滤器，均未考虑服务在调用invoker.invoke时出错的场景，如果出错，后面的span.finish方法将不会按预期执行，也就记录不了信息。所以需要针对此问题做优化：可以在finally块中执行finish方法。

try {
result = invoker.invoke(invocation);
}
finally {
span.finish();
}
消费者在调用服务时，异步调用问题

上面过滤器中调用span.finish都是基于同步模式，而由于dubbo除了同步调用外还提供了两种调用方式

异步调用 通过callback机制的异步
oneway
只发起请求并不等待结果的异步调用，无callback一说

针对上面两类异步再加上同步调用，我们要想准确记录服务真正的时间，需要在消费方的过滤器中做如下处理：
创建一个用于回调的处理类，它的主要目的是为了在回调成功时记录时间，这里无论是成功还是失败。

private class AsyncSpanCallback implements ResponseCallback{
private Span span;
public AsyncSpanCallback(Span span){this.span=span;
}
@Override
br/>this.span=span;
}
@Override
public void done(Object o) {br/>span.finish();
}
@Override
public void caught(Throwable throwable) {
span.finish();
}
}
再在调用invoke方法时,如果是oneway方式，则调用flush方法结果，如果是同步则直接调用finish方法，如果是异步则在回调时调用finish方法。

Result result = null;
boolean isOneway= RpcUtils.isOneway(invoker.getUrl(), invocation);
try {
result = invoker.invoke(invocation);
}
finally {
if(isOneway) {
span.flush();
}
else if(!isAsync) {
span.finish();
}
}