利用Zipkin追踪Mysql数据库调用链
对于一个数据库开发者来说,牢固扎实的基础是十分重要的,golang学习网就来带大家一点点的掌握基础知识点。今天本篇文章带大家了解《利用Zipkin追踪Mysql数据库调用链》,主要介绍了MySQL、docker、微服务、zipkin,希望对大家的知识积累有所帮助,快点收藏起来吧,否则需要时就找不到了!

概述
在前面:微服务调用链追踪中心搭建 一文中我们利用Zipkin搭建了一个微服务调用链的追踪中心,并且模拟了微服务调用的实验场景。利用Zipkin的库Brave,我们可以收集一个客户端请求从发出到被响应 经历了哪些组件、哪些微服务、请求总时长、每个组件所花时长 等信息。
本文将讲述如何利用Zipkin对Mysql数据库的调用进行追踪,这里同样借助OpenZipkin库Brave来完成。
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扩展ZipkinTool组件
ZipkinTool是在《微服务调用链追踪中心搭建》一文中编写的与Zipkin通信的工具组件,利用其追踪微服务调用链的,现在我们想追踪Mysql数据库调用链的话,可以扩展一下其功能。
- pom.xml添加依赖:
CREATE DATABASE `zipkin` CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_spans ( `trace_id_high` BIGINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'If non zero, this means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit’, `trace_id` BIGINT NOT NULL, `id` BIGINT NOT NULL, `name` VARCHAR(255) NOT NULL, `parent_id` BIGINT, `debug` BIT(1), `start_ts` BIGINT COMMENT 'Span.timestamp(): epoch micros used for endTs query and to implement TTL’, `duration` BIGINT COMMENT 'Span.duration(): micros used for minDuration and maxDuration query’ ) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE utf8_general_ci; ALTER TABLE zipkin_spans ADD UNIQUE KEY(`trace_id_high`, `trace_id`, `id`) COMMENT 'ignore insert on duplicate’; ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`, `id`) COMMENT 'for joining with zipkin_annotations’; ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`) COMMENT 'for getTracesByIds’; ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`name`) COMMENT 'for getTraces and getSpanNames’; ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`start_ts`) COMMENT 'for getTraces ordering and range’; CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_annotations ( `trace_id_high` BIGINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'If non zero, this means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit’, `trace_id` BIGINT NOT NULL COMMENT 'coincides with zipkin_spans.trace_id’, `span_id` BIGINT NOT NULL COMMENT 'coincides with zipkin_spans.id’, `a_key` VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.key or Annotation.value if type == -1’, `a_value` BLOB COMMENT 'BinaryAnnotation.value(), which must be smaller than 64KB’, `a_type` INT NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.type() or -1 if Annotation’, `a_timestamp` BIGINT COMMENT 'Used to implement TTL; Annotation.timestamp or zipkin_spans.timestamp’, `endpoint_ipv4` INT COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null’, `endpoint_ipv6` BINARY(16) COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null, or no IPv6 address’, `endpoint_port` SMALLINT COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null’, `endpoint_service_name` VARCHAR(255) COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null’ ) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE utf8_general_ci; ALTER TABLE zipkin_annotations ADD UNIQUE KEY(`trace_id_high`, `trace_id`, `span_id`, `a_key`, `a_timestamp`) COMMENT 'Ignore insert on duplicate’; ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`, `span_id`) COMMENT 'for joining with zipkin_spans’; ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`) COMMENT 'for getTraces/ByIds’; ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`endpoint_service_name`) COMMENT 'for getTraces and getServiceNames’; ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`a_type`) COMMENT 'for getTraces’; ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`a_key`) COMMENT 'for getTraces’; ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`trace_id`, `span_id`, `a_key`) COMMENT 'for dependencies job’; CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_dependencies ( `day` DATE NOT NULL, `parent` VARCHAR(255) NOT NULL, `child` VARCHAR(255) NOT NULL, `call_count` BIGINT, `error_count` BIGINT ) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE utf8_general_ci; ALTER TABLE zipkin_dependencies ADD UNIQUE KEY(`day`, `parent`, `child`);
这里创建了三个数据表。
该Sql文件可以从以下链接获得:https://github.com/openzipkin...
Sql脚本执行完成后,可以看到zipkin相关的三个表已经建成:


- 创建数据库test:用作测试数据库
CREATE DATABASE `test` CREATE TABLE `user` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL auto_increment, `name` varchar(100) DEFAULT NULL , PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8; insert into user values (1,”hansonwang99”)
这里插入了一条数据用于实验。

启动zipkin服务
docker run -d -p 9411:9411 \ --link mysql:mysql \ -e STORAGE_TYPE=mysql \ -e MYSQL_HOST=mysql \ -e MYSQL_TCP_PORT=3306 \ -e MYSQL_DB=zipkin \ -e MYSQL_USER=root \ -e MYSQL_PASS=XXXXXX \ --name zipkin openzipkin/zipkin
启动Mysql数据库访问的微服务(即ServiceC)
在浏览器中输入:localhost:8883/mysqltest,如果看到以下输出,就可以证明数据库调用操作已经成功了!

Zipkin追踪数据库调用实际实验
- 浏览器输入:http://localhost:9411/zipkin/
打开Zipkin Web UI,点击服务名下拉列表能看见已经成功识别了Mysql数据库调用服务

- 选中mysqlservice后,点击Find Traces
可以看到 首次查询 Mysql的调用链追踪信息,有很多

随便点开某一个查看:

- 接下来浏览器中再次输入:localhost:8883/mysqltest
目的是再次触发Mysql的调用,然后再次Find Traces,可以看到追踪数据类似下图:包含两次Mysql的query动作:

点开第一个query查看,其实际上是在 尝试连接Mysql数据库

点开第二个query查看,发现这里才是 实际查询业务

从图形化界面上可以清楚地知道每个阶段的详细步骤与耗时,因此可以用来分析哪个SQL语句执行相对较慢。
后记
本文实验所用源码已经开源,需要的话请 自取。
- Spring Boot应用监控实战
- SpringBoot应用部署于外置Tomcat容器
- ElasticSearch搜索引擎在SpringBt中的实践
- 初探Kotlin+SpringBoot联合编程
- Spring Boot日志框架实践
- SpringBoot优雅编码之:Lombok加持
如果有兴趣,也可以抽点时间看看作者一些关于容器化、微服务化方面的文章:
- 利用K8S技术栈打造个人私有云 连载文章
- 从一份配置清单详解Nginx服务器配置
- Docker容器可视化监控中心搭建
- 利用ELK搭建Docker容器化应用日志中心
- RPC框架实践之:Apache Thrift
- RPC框架实践之:Google gRPC
- 微服务调用链追踪中心搭建
- Docker容器跨主机通信
- Docker Swarm集群初探
- 高效编写Dockerfile的几条准则

以上就是《利用Zipkin追踪Mysql数据库调用链》的详细内容,更多关于mysql的资料请关注golang学习网公众号!

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