目前业界主流的做法是使用分布式链路跟踪系统，其理论基础是来自 google 的一篇论文 《大规模分布式系统的跟踪系统》。
论文如下图所示：
（图片来源：网络）
在此理论基础上，诞生了很多优秀的实现，如 zipkin、jaeger 。同时为了保证 API 兼容，他们都遵循 OpenTracing 标准。那 OpenTracing 标准是什么呢？
OpenTracing 翻译为开发分布式追踪，是一个轻量级的标准化层，它位于应用程序/类库和链路跟踪系统之间的一层。 这一层可以用下图表示：
从上图可以知道， OpenTracing 具有以下优势：
大白话解释下：它就像手机的接口标准，当今手机基本都是 typeC 接口，这样方便各种手机能力的共用。因此，做全链路信息存储，需要按照业界公认的 OpenTracing 标准去实现。
本篇文章将通过已有的优秀实现 —— zipkin ，来给大家阐述 Node.js 应用如何对接分布式链路跟踪系统。
zipkin 是 Twitter 基于 Google 的分布式追踪系统论文的开发实现，其遵循 OpenTracing 标准。
zipkin 用于跟踪分布式服务之间的应用数据链路。
官方文档上的架构如下图所示：
为了更好的理解，我这边对架构图进行了简化，简化架构图如下所示：
从上图可以看到，分为三个部分：
第一部分：全链路信息获取，我们不使用 zipkin 自带的全链路信息获取，我们使用 zone-context 去获取全链路信息
第二部分：传输层， 使用 zipkin 提供的传输 api ，将全链路信息传递给 zipkin
第三部分： zipkin 核心功能，各个模块介绍如下：
至此， zipkin 的整体架构就介绍完了，下面我们来进行 zipkin 的环境搭建。
采用 Docker 搭建， 这里我们使用 docker 中的 docker-compose 来快速搭建 zipkin 环境。
docker-compose.yml 文件内容如下：
version: '3.8'
services:
elasticsearch:
image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.5.0
contAIner_name: elasticsearch
restart: always
ports:
- 9200:9200
healthcheck:
test: ["CMD-SHELL", "curl --silent --fail localhost:9200/_cluster/health || exit 1"]
interval: 30s
timeout: 10s
retries: 3
start_period: 40s
environment:
- discovery.type=single-node
- bootstrap.memory_lock=true
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
- TZ=Asia/Shanghai
ulimits:
memlock:
soft: -1
hard: -1
zipkin:
image: openzipkin/zipkin:2.21
container_name: zipkin
depends_on:
- elasticsearch
links:
- elasticsearch
restart: always
ports:
- 9411:9411
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
- STORAGE_TYPE=elasticsearch
- ES_HOSTS=elasticsearch:9200
在上面文件所在的目录下执行 docker-compose up -d 即可完成本地搭建。
搭建完成后，在浏览器中打开地址 http://localhost:9411 ，会看到如下图所示页面：
接着打开地址 http://localhost:9200 ，会看到如下图所示页面：
至此， zipkin 的本地环境就搭建好啦。 下面我就将介绍 Node.js 应用如何对接 zipkin。
这个我在 《Node.js 应用全链路追踪技术——全链路信息获取》 文章中，已经详细阐述了，如何去获取全链路信息。
因为 zipkin 是基于 OpenTracing 标准实现的。因此我们只要搞定了 zipkin 的传输层，也就搞定了其他主流分布式追踪系统。
这里我们用到了 zipkin 官方提供的两个 npm 包，分别是：
zipkin 包是官方对支持 Node.js 的核心包。 zipkin-transport-http 包的作用是将数据通过 HTTP 异步发送到 zipkin 。
下面我们将详细介绍在传输层，如何将将数据发送到 zipkin 。
核心代码实现和相关注释如下：
const {
BatchRecorder,
Tracer,
// ExplicitContext,
jsonEncoder: { JSON_V1, JSON_V2 },
} = require('zipkin')
const { HttpLogger } = require('zipkin-transport-http')
// const ctxImpl = new ExplicitContext();
// 配置对象
const options = {
serviceName: 'zipkin-node-service',
targetServer: '127.0.0.1:9411',
targetApi: '/api/v2/spans',
jsonEncoder: 'v2'
}
// http 方式传输
async function recorder ({ targetServer, targetApi, jsonEncoder }) => new BatchRecorder({
logger: new HttpLogger({
endpoint: `${targetServer}${targetApi}`,
jsonEncoder: (jsonEncoder === 'v2' || jsonEncoder === 'V2') ? JSON_V2 : JSON_V1,
})
})
// 基础记录
const baseRecorder = await recorder({
targetServer: options.targetServer
targetApi: options.targetApi
jsonEncoder: options.jsonEncoder
})
至此，传输层的基础封装就完成了，我们抽离了 baseRecorder 出来，下面将会把全链路信息接入到传输层中。
这里说下官方提供的接入 SDK ,代码如下：
const { Tracer } = require('zipkin')
const ctxImpl = new ExplicitContext()
const tracer = new Tracer({ ctxImpl, recorder: baseRecorder })
// 还要处理请求头、手动层层传递等事情
上面的方式缺点比较明显，需要额外去传递一些东西，这里我们使用上篇文章提到的 Zone-Context ， 代码如下：
const zoneContextImpl = new ZoneContext()
const tracer = new Tracer({ zoneContextImpl, recorder: baseRecorder })
// 仅此而已，不再做额外处理
对比两者，明显发现， Zone-Context 的实现方式更加的隐式，对代码入侵更小。这也是单独花一篇文章介绍 Zone-Context 技术原理的价值体现。
自此，我们完成了传输层的适配， Node.js 应用接入 zipkin 的核心步骤基本完成。
这部分中的收集、展示功能， zipkin 官方自带完整实现，无需进行二次开发。存储这块，提供了 MySQL 、 Elasticsearch 等接入方式。可以根据实际情况去做相应的接入。本文采用 docker-compose 集成了 ElasticSearch 。
自此，我们已经完成基于业界通用 OpenTracing 标准实现的 zipkin 的 Node.js 方案。希望大家看完这两篇文章，对 Node.js 全链路追踪，有一个整体而清晰的认识。
参考资料：
京公网安备 11010802035086号