Go微服务架构实战-【公粽号：堆栈future】
原文
Go微服务架构实战目录
1. 微服务架构上篇
1. grpc技术介绍
2. grpc+protobuf+网关实战
3. etcd技术介绍
4. 基于etcd的服务发现与注册
5. 基于etcd的分布式锁实战
2. 微服务架构中篇
1. k8s架构介绍
2. 基于k8s的容器化部署
3. 基于k8s的Deployment工作负载
4. 基于k8s的ingress实战
5. 基于ingress和service实现灰度发布
6. 常见的服务治理策略
3. 微服务架构下篇
分布式链路追踪实战
干货：
什么是APM
什么是Opentracing
什么是SpanID
什么是TraceID
基于zipkin构建链路追踪
1. 什么是APM
APM（Application Performance Management，即应用性能管理，在分布式领域也称为分布式跟踪管理）对企业的应用系统进行实时监控，它是用于实现对应用程序性能管理和故障管理的系统化的解决方案。
APM核心功能：
- 服务调用跟踪
- 应用系统存活检测
- 监控告警
开源APM管理工具：
- ZipKin
- PinPoint
- SkyWalking
- Prometheus
我们这篇文章主要是讲解APM的核心功能之一：服务调用跟踪，用到的工具是ZipKin，本来想用Prometheus搭建一个监控平台，想来想去比较简单，大家直接在本地就可以搭建单机版的监控平台。
2. 什么是Opentracing
OpenTracing通过提供平台无关、厂商无关的API，使得开发人员能够方便的添加（或更换）追踪系统的实现。
不过OpenTracing并不是标准。因为CNCF不是官方标准机构，但是它的目标是致力为分布式追踪创建更标准的API和工具。
3. 什么是TraceID
一个trace代表了一个事务或者流程在（分布式）系统中的执行过程，而这个过程会有唯一ID去标识，这个唯一ID就是Trace ID，通俗解释就是一个API请求的完整调用流程。
4. 什么是SpanID
一个span代表在分布式系统中完成的单个工作单元，这个工作单元有唯一ID去标识，这个唯一ID就是Span ID。也包含其他span的“引用”，这允许将多个spans组合成一个完整的Trace。
通俗解释就是在Trace这样一个完整调用的流程中，Span扮演的角色就是每次执行的一次IO或者非IO操作。所以你通过Trace找到整个链路，然后从链路中找到确定的Span，这样就可以准确定位一次问题或者性能查询。
5. 其他名称解释
Span tags（跨度标签）可以理解为用户自定义的Span注释。便于查询、过滤和理解跟踪数据。
Span logs（跨度日志）可以记录Span内特定时间或事件的日志信息。主要用于捕获特定Span的日志信息以及应用程序本身的其他调试或信息输出。
SpanContext 代表跨越进程边界，传递到子级Span的状态。常在追踪示意图中创建上下文时使用。
6. 案例
图中可以看到以下内容：
- 执行时间的上下文
- 服务间的层次关系
- 服务间串行或并行调用链
结合以上信息，在实际场景中我们可以通过整个系统的调用链的上下文、性能等指标信息，一下子就能够发现系统的痛点在哪儿。
7. 什么是ZipKin
Zipkin是分布式追踪系统。它的作用是收集解决微服务架构中的延迟问题所需的时序数据。它管理这些数据的收集和查找。
Zipkin的设计基于Google Dapper论文。
8. 基于ZipKin构建链路追踪
首先在基于之前的项目之中，把server.go修改一下，让其支持分布式链路追踪。server.go:
`const (
SERVICE_NAME = "simple_zipkin_server"
ZIPKIN_HTTP_ENDPOINT = "http://127.0.0.1:9411/api/v2/spans" //上报到ZipKin中的链路
ZIPKIN_RECORDER_HOST_PORT = "0.0.0.0"
)func main() {
...//链路日志输出到哪
reporter := httpreporter.NewReporter(ZIPKIN_HTTP_ENDPOINT)
defer reporter.Close()//记录服务名称和端口
endpoint, err := zipkin.NewEndpoint(SERVICE_NAME, ZIPKIN_RECORDER_HOST_PORT)
if err != nil {
log.Fatalf("zipkin.NewEndpoint err: %v", err)
}tracer, err := zipkin.NewTracer(reporter, zipkin.WithLocalEndpoint(endpoint))
if err != nil {
log.Fatalf("zipkin.NewTracer err: %v", err)
}//接入opentracing
t := zipkinot.Wrap(tracer)
opentracing.SetGlobalTracer(t)logrus.Infof("starting hello service at: %s", *port)
//初始化grpc server,并注册中间件
s := grpc.NewServer(
// otgrpc.LogPayloads 是否记录 入参和出参
// otgrpc.SpanDecorator 装饰器，回调函数
// otgrpc.IncludingSpans 是否记录
grpc.UnaryInterceptor(grpc_middleware.ChainUnaryServer(otgrpc.OpenTracingServerInterceptor(t,
otgrpc.LogPayloads(),
// IncludingSpans是请求前回调
otgrpc.IncludingSpans(func(parentSpanCtx opentracing.SpanContext, method string, req, resp interface{}) bool {
log.Printf("method: %s", method)
log.Printf("req: %+v", req)
log.Printf("resp: %+v", resp)
return true
}),
// SpanDecorator是请求后回调
otgrpc.SpanDecorator(func(span opentracing.Span, method string, req, resp interface{}, grpcError error) {
log.Printf("method: %s", method)
log.Printf("req: %+v", req)
log.Printf("resp: %+v", resp)
log.Printf("grpcError: %+v", grpcError)
}),
))),
)//注册服务
pb.RegisterGreeterServer(s, &server{})
fmt.Println("ddd")
s.Serve(lis)
}`
至此我们的grpc服务就有了链路追踪功能，接下来我们演示下，启动server.go:k8s-grpc-demo go run cmd/svr/svr.go -port 50004
然后启动客户端：k8s-grpc-demo go run cmd/cli/cli.go
当我们点击某一个Trace的时候，就进入这个Trace的整个调用链路详情中：
这样我就基于gRPC + Opentracing + Zipkin的分布式链路追踪系统就搭建完成了，大家下去可以自己尝试下。
9. 小结
各位读者朋友们，我们的Go微服务架构实战【上中下】系列课程到这里就基本上结束了，写作过程中虽然很累，很艰辛，但是这个系列能在有限的业余时间坚持创作完实属不易，希望在之后的业余时间当中能继续为大家带来更棒的系列课程，欢迎大家点赞、关注和分享。
最后再次感谢大家对本系列课程的大力支持，由于个人能力有限，难免哪里写的有问题欢迎大家指出，也欢迎各位能在百忙之中抽出时间学习，最后和各位分享一句话：简单的东西不一定是最好的，但最好的东西一定是简单的。