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单体应用追踪

介绍​

在分布式系统中，单体应用追踪（Monolithic Application Tracing）是指对单个服务内部的请求调用链路进行监控和分析的技术。尽管单体应用的所有功能模块通常运行在同一个进程中，但复杂的业务逻辑可能涉及多层调用（如控制器→服务层→数据库）。Zipkin可以帮助开发者可视化这些调用关系，定位性能瓶颈或错误源头。

为什么单体应用也需要追踪？

即使是非分布式架构，以下场景仍需要追踪：

  1. 分析请求在应用内部的流转路径
  2. 测量各模块的耗时分布
  3. 诊断跨线程的调用问题

核心概念​

追踪模型​

Zipkin的追踪模型基于以下几个关键组件：

  • Trace：代表一个完整的请求链路（如图中的A）
  • Span：链路中的单个工作单元（如图中的B,C,D），包含：
    • 开始/结束时间
    • 标签（如HTTP方法、状态码）
    • 父子关系

数据上报流程​

  1. 应用代码生成追踪数据
  2. 通过Brave等库上报到Zipkin服务器
  3. Zipkin存储并可视化数据

实战示例​

基础配置​

以Spring Boot应用为例，首先添加依赖：

xml
<!-- pom.xml -->
<dependency>
    <groupId>io.zipkin.brave</groupId>
    <artifactId>brave-instrumentation-spring-web</artifactId>
    <version>5.13.2</version>
</dependency>

配置Zipkin上报：

java
// Application.java
@Bean
public Tracing tracing() {
    return Tracing.newBuilder()
        .localServiceName("monolithic-app")
        .spanReporter(ZipkinSender.create("http://zipkin:9411/api/v2/spans"))
        .build();
}

代码级追踪​

手动创建Span追踪业务方法：

java
@RestController
public class OrderController {
    private final Tracer tracer;

    // 自动注入Tracer实例
    public OrderController(Tracer tracer) {
        this.tracer = tracer;
    }

    @GetMapping("/order/{id}")
    public String getOrder(@PathVariable String id) {
        // 创建新Span
        Span span = tracer.newTrace().name("getOrder").start();
        try (Scope scope = tracer.withSpanInScope(span)) {
            // 业务逻辑
            String result = orderService.findOrder(id);
            span.tag("order.id", id);
            return result;
        } finally {
            span.finish();
        }
    }
}

自动追踪日志​

访问/order/123后，在Zipkin UI中可以看到：

Trace ID: 7a3b1c4d
Spans:
- [GET /order/{id}] (200ms)
  |- [orderService.findOrder] (150ms)
    |- [jdbc.query] (120ms)
最佳实践
  1. 为关键业务方法添加Span
  2. 使用有意义的Span名称（如service.method格式）
  3. 通过标签记录业务参数（注意脱敏敏感数据）

实际案例​

性能优化场景​

某电商应用发现/checkout接口平均响应时间超过2秒：

  1. 通过Zipkin发现耗时分布：
    • 支付服务调用：300ms
    • 库存锁定：1.5s
    • 日志记录：200ms
  2. 定位到库存服务的SQL查询缺少索引
  3. 优化后总时间降至400ms

错误诊断场景​

用户报告"订单状态不一致"，但日志未显示异常：

  1. 在Zipkin中过滤order.update相关Trace
  2. 发现有两个并行的Span：
    • 用户操作触发更新（状态→PAID）
    • 定时任务触发更新（状态→CANCELLED）
  3. 确认是并发写入问题，增加乐观锁解决

总结​

关键要点：

  • 单体应用追踪能揭示隐藏的调用关系和性能问题
  • Zipkin通过Trace/Span模型提供可视化分析
  • 结合手动和自动埋点可获得完整视角

扩展学习：