大家都知道istio可以帮助我们实现灰度发布.流量监控.流量治理等一些功能. 每一个功能都帮助我们在不同场景中实现不同的业务.那么其中比如流量监控这种复杂的功能Istio是如何让我们在不同的应用中实现呢? 因篇幅所限,我们今天重点介绍Istio里面实现这些功能的关键技术--调用链跟踪. 虽然 Istio 代理能够自动发送 Span 信息,但还是需要一些辅助手段来把整个跟踪过程统一起来.应用程序应该自行传播跟踪相关的 HTTP Header,这样在代理发送 Span 信息的时候,才能正确的把同一个

一.实现思路 1.过滤器实现思路 所有调用链数据都通过过滤器实现埋点并收集.同一条链共享一个traceId.每个节点有唯一的spanId. 2.共享传递方式 1.rpc调用:通过隐式传参.dubbo有提供spi在rpc调用之前塞到请求中.参考:dubbo系列六.SPI扩展Filter隐式传参 2.http调用:通过servlet过滤器.在请求前放入requestHead中传递.resTemplate也是如此. 参考:调用链二.Zipkin 和 Brave 实现(springmvc.RestTem

线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位,操作系统线程进一步被封装成托管的Thread对象,手工创建并管理Thread对象已经成为了所能做到的对线程最细粒度的控制了.后来我们有了ThreadPool,可以更加方便地以池化的方式来使用线程.最后,Task诞生,它结合async/await关键字给与我们完美异步编程模式.但这一切让我们的编程体验越来越好,但是离线程的本质越来越远.被系列文章从"执行上下文传播"这个令开发者相对熟悉的角度来聊聊重新认识我们似乎已经很熟悉的主题. 目录 一.Th

当网关和服务在实施全链路分布式灰度发布和路由时候,我们需要一款追踪系统来监控网关和服务走的是哪个灰度组,哪个灰度版本,哪个灰度区域,甚至监控从Http Header头部全程传递的灰度规则和路由策略.这个功能意义在于: 不仅可以监控全链路中基本的调用信息,也可以监控额外的灰度信息,有助于我们判断灰度发布和路由是否执行准确,一旦有问题,也可以快速定位 可以监控流量何时切换到新版本,或者新的区域,或者新的机器上 可以监控灰度规则和路由策略是否配置准确 可以监控网关和服务灰度上下级树状关系 可以监控全链

基于Shiro的权限管理项目搭建 前面写了四篇有关权限的文章,算是这篇文章的铺垫了.这篇文章采用 开发环境           JDK1.8          Eclipse          Maven   技术架构:SpringMVC+Mybatis+jQuery easyUI+Shiro 一.初步框架搭建      1.配置web.xml <!-- shiro的filter --> <!-- shiro过虑器,DelegatingFilterProxy通过代理模式将spring容器

1.Zipkin是什么 Zipkin分布式跟踪系统:它可以帮助收集时间数据,解决在microservice架构下的延迟问题:它管理这些数据的收集和查找:Zipkin的设计是基于谷歌的Google Dapper论文.每个应用程序向Zipkin报告定时数据,Zipkin UI呈现了一个依赖图表来展示多少跟踪请求经过了每个应用程序:如果想解决延迟问题,可以过滤或者排序所有的跟踪请求,并且可以查看每个跟踪请求占总跟踪时间的百分比. 2.为什么使用Zipkin 随着业务越来越复杂,系统也随之进行各种拆分,

前提 所有服务均有独立的事物管理机制,相互间没有任何关联. 所有业务接口都有对应的补偿方法,用于将已经更新的数据还原到上一次的状态. 本次实例为同步业务,理想状态下,只有全部成功或全部失败两种情况. 正式开始 正常流程 一切安好. 中途异常 - 补偿成功 虽然发生了失败,但所有补偿都成功了.没有什么问题 中途异常 - 补偿失败 此时,主服务有三种处理方法 主服务无限重试补偿方法,直到补偿成功. 这里有很麻烦的问题,如果下游的服务器已经停机,此时主服务的无限重试已经没有意义.在最坏的情况下,如果主

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/alva_xu/article/details/84648249 一.基本概念 大家知道,对于分布式应用系统,特别是微服务应用,服务之间的调用链跟踪是极其重要的.在Springcloud的微服务框架中提供了Springcloud Sleuth结合Zipkin的调用链跟踪方案,其理论基础主要来自于 Google 的一篇论文<Dapper, a

调用链原理和场景 正如Service Mesh的诞生是为了解决大规模分布式服务访问的治理问题,调用链的出现也是为了对应于大规模的复杂的分布式系统运行中碰到的故障定位定界问题.大量的服务调用.跨进程.跨服务器,可能还会跨多个物理机房.无论是服务自身问题还是网络环境的问题导致调用上链路上出现问题都比较复杂,如何定位就比单进程的一个服务打印一个异常栈来找出某个方法要困难的多.需要有一个类似的调用链路的跟踪,经一次请求的逻辑规矩完整的表达出来,可以观察到每个阶段的调用关系,并能看到每个阶段的耗时和调用详

                              Spring基于AOP的事务管理 事务 事务是一系列动作,这一系列动作综合在一起组成一个完整的工作单元,如果有任何一个动作执行失败,那么事务就将回到最开始的状态,仿佛一切都没发生过.例如,老生常谈的转账问题,从转出用户的总存款中扣除转账金额和增加转出用户的账户金额是一个完整的工作单元,如果只完成扣除或者增加都会导致错误,造成损失,而事务管理技术可以避免类似情况的发生,保证数据的完整性和一致性.同样在企业级应用程序开发过程中,事务管理技术

本文由云+社区发表 iOS开发过程中难免会遇到卡顿等性能问题或者死锁之类的问题,此时如果有调用堆栈将对解决问题很有帮助.那么在应用中如何来实时获取函数的调用堆栈呢?本文参考了网上的一些博文,讲述了使用mach thread的方式来获取调用栈的步骤,其中会同步讲述到栈帧的基本概念,并且通过对一个demo的汇编代码的讲解来方便理解获取调用链的原理. 一.栈帧等几个概念 先抛出一个栈帧的概念,解释下什么是栈帧. 应用中新创建的每个线程都有专用的栈空间,栈可以在线程期间自由使用.而线程中有千千万万的函数

这是对Flattened Promise Chains的翻译,水平有限请见谅^ ^. Promises对于解决复杂异步请求与响应问题堪称伟大.AngularJS提供了$q和$http来实现它:还有很多类似技术这里不做展开. Promises允许开发者很容易得将请求通知与异步请求进行绑定,而它还有另外两个重要的忒性: 在后续请求处理函数被通知前对传参进行转换 在响应中可以触发更多的promise式的异步请求 但是比以上更重要的是,Promises支持自定义链式活动或计算,管理异步调用链是一个非常困

*:first-child { margin-top: 0 !important; } body > *:last-child { margin-bottom: 0 !important; } a { color: #4183C4; } a.absent { color: #cc0000; } a.anchor { display: block; padding-left: 30px; margin-left: -30px; cursor: pointer; position: absolute

1. 背景 我们的技术栈包括了Java..NET.Node.js等,并且采用了分布式的技术架构,系统性能管理.问题排查成本越来越高. 2. 基本诉求 针对我们的情况,这里列出了选型的主要条件,作为最终判断依据 基本条件: 多平台探针(Java..NET Core.Node.js) 无侵入的探针部署方式 探针对应用性能和高可用影响小 服务端高可用,服务端不可用时,客户端无影响 3. 主要选项 主流的调用链追踪项目有Pinpoint.Zipkin.Skywalking.CAT 3.1. Pinpoi

虽然通过声明[x][y]avfilter=a=x:b=y;avfilter=xxx的方式可以创建一个可用的Filter调用链,并且在绝大多数场合下这种方式都是靠谱和实用的. 但如果想精细化的管理AVFilter调用链,例如根据某些条件来动态生成AVFilter Graph.这种声明方式就不太灵活(也可以通过if判断来动态组装字符串,如果你非常喜欢这种字符串声明方式,到此为止不在建议你往下阅读了). 首先快速温习一下,如何创建一个AVFilter Graph. +-------+ +-------

CAT简介 CAT(Central Application Tracking),是美团点评基于 Java 开发的一套开源的分布式实时监控系统.美团点评基础架构部希望在基础存储.高性能通信.大规模在线访问.服务治理.实时监控.容器化及集群智能调度等领域提供业界领先的.统一的解决方案,CAT 目前在美团点评的产品定位是应用层的统一监控组件,在中间件(RPC.数据库.缓存.MQ 等)框架中得到广泛应用,为各业务线提供系统的性能指标.健康状况.实时告警等服务. 欢迎关注微信公众号:万猫学社,每周一分享J

本文将结合一个具体例子中的细节详细描述Istio调用链的原理和使用方式.并基于Istio中埋点的原理解释来说明:为了输出一个质量良好的调用链,业务程序需根据自身特点做适当的修改,即并非官方一直在说的完全无侵入的做各种治理.另外还会描述Istio当前版本中收集调用链数据可以通过Envoy和Mixer两种不同的方式. Istio一直强调其无侵入的服务治理,服务运行可观察性.即用户完全无需修改代码,就可以通过和业务容器一起部署的proxy来执行服务治理和与性能数据的收集.原文是这样描述的: Istio

原文链接:基于web的图书管理系统设计与实现 系统演示链接:点击这里查看演示 01 系统简述     图书管理系统就是利用计算机,结合互联网对图书进行结构化.自动化管理的一种软件,来提高对图书的管理效率.本系统采用Java+Servlet+Jsp 的方式实现基于web的图书管理系统. 02 开发工具及相关技术 2.1 Java技术     Java 是由 Sun Microsystems 在 1995 年首先发布的编程语言和计算平台.有许多应用程序和 Web 站点只有在安装 Java 后才能正常

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距离上一篇OpenAuth.net的文章已经有5个多月了,在这段时间里项目得到了很多朋友的认可,开源中国上面的Star数接近300,于是坚定了我做下去的信心.最近稍微清闲点,正式推出1.0版,并在阿里云上部署了一个在线演示(文章结尾处给出在线演示链接).相比刚开始时的版本,现在整个架构已经稳定,系统功能性,代码可读性维护性都有质的飞跃. 本文主要介绍系统结构及未来一段时间的开发计划. 项目简介 本项目采用经典DDD架构(用沃恩.弗农大神的话,其实这是DDD-Lite)思想进行开发的一套符合国情的