利用 Zipkin 追踪 Mysql 数据库调用链

2018-05-07 07:33:34 +08:00
 hansonwang99

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。

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。

<dependency>
        <groupId>io.zipkin.brave</groupId>
        <artifactId>brave-mysql</artifactId>
        <version>4.0.6</version>
</dependency>

    @Bean
    public MySQLStatementInterceptorManagementBean mySQLStatementInterceptorManagementBean() {
        return new MySQLStatementInterceptorManagementBean(brave().clientTracer());
    }

添加 Mysql 数据库访问的微服务

依然继承前文：《微服务调用链追踪中心搭建》，我们改造一下文中的 ServiceC 这个微服务，在其中添加与 Mysql 数据库的交互。

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
        </dependency>

spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://你的 Mysql 服务所在 IP:3307/test?useSSL=false\
  &statementInterceptors=com.github.kristofa.brave.mysql.MySQLStatementInterceptor\
  &zipkinServiceName=mysqlService
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=XXXXXX

    @GetMapping("/mysqltest ”)
    public String mysqlTest() {
        String name = jdbcTemplate.queryForObject( "SELECT name FROM user WHERE id = 1", String.class );
        return "Welcome " + name;
    }

启动 Mysql 数据库服务

1. 启动 Mysql 容器

docker run -d -p 3307:3306 \
-v ~/mysql/data:/var/lib/mysql \
-v ~/mysql/conf:/etc/mysql/conf.d \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=XXXXXX \
--name mysql mysql

2. 再启动一个 Mysql 容器，接入其中做一些设置

docker run -it --rm \
--link mysql:mysql mysql \
mysql -hmysql -u root -p


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/zipkin/blob/master/zipkin-storage/mysql/src/main/resources/mysql.sql

Sql 脚本执行完成后，可以看到 zipkin 相关的三个表已经建成：

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

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

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：

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。

作者更多的原创文章：在 V2EX

参考文献：

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5 条回复
tianzx
2018-05-07 09:03:17 +08:00
m
yuhuan66666
2018-05-07 10:04:39 +08:00
m
hansonwang99
2018-05-07 11:41:00 +08:00
m
onepunch
2018-05-07 11:44:08 +08:00
m
xjroot
2018-05-07 12:14:41 +08:00
笔记，Mysql 慢查询

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