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@ -0,0 +1,42 @@ |
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# 背景 |
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当代的互联网的服务,通常都是用复杂的、大规模分布式集群来实现的。互联网应用构建在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心。因此,就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具。 |
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# 概览 |
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* kratos内部的trace基于opentracing语义 |
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* 使用protobuf协议描述trace结构 |
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* 全链路支持(gRPC/HTTP/MySQL/Redis/Memcached等) |
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## 参考文档 |
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[opentracing](https://github.com/opentracing-contrib/opentracing-specification-zh/blob/master/specification.md) |
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[dapper](https://bigbully.github.io/Dapper-translation/) |
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# 使用 |
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kratos本身不提供整套`trace`数据方案,但在`net/trace/report.go`内声明了`repoter`接口,可以简单的集成现有开源系统,比如:`zipkin`和`jaeger`。 |
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### zipkin使用 |
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可以看[zipkin](https://github.com/bilibili/kratos/tree/master/pkg/net/trace/zipkin)的协议上报实现,具体使用方式如下: |
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1. 前提是需要有一套自己搭建的`zipkin`集群 |
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2. 在业务代码的`main`函数内进行初始化,代码如下: |
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```go |
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// 忽略其他代码 |
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import "github.com/bilibili/kratos/pkg/net/trace/zipkin" |
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// 忽略其他代码 |
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func main(){ |
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// 忽略其他代码 |
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zipkin.Init(&zipkin.Config{ |
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Endpoint: "http://localhost:9411/api/v2/spans", |
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}) |
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// 忽略其他代码 |
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} |
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``` |
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# 效果图 |
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![zipkin](/doc/img/zipkin.jpg) |
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