作者：vivo 互聯網前端團隊- Yang Kun

本文是上篇文章《Node.js 應用全鏈路追蹤技術——全鏈路資訊獲取》的后續，閱讀完，再來看本文，效果會更佳哦，

本文主要介紹在Node.js應用中，如何用全鏈路資訊存盤技術把全鏈路追蹤資料存盤起來，并進行相應的展示，最終實作基于業界通用 OpenTracing 標準的 Zipkin 的 Node.js 方案，

一、背景

目前業界主流的做法是使用分布式鏈路跟蹤系統，其理論基礎是來自 Google 的一篇論文《大規模分布式系統的跟蹤系統》，

論文如下圖所示：

（圖片來源：網路）

在此理論基礎上，誕生了很多優秀的實作，如 zipkin、jaeger ，同時為了保證 API 兼容，他們都遵循 OpenTracing 標準，那 OpenTracing 標準是什么呢？

OpenTracing 翻譯為開發分布式追蹤，是一個輕量級的標準化層，它位于應用程式/類別庫和鏈路跟蹤系統之間的一層，這一層可以用下圖表示：

從上圖可以知道， OpenTracing 具有以下優勢：

統一了 API ，使開發人員能夠方便的添加追蹤系統的實作，
OpenTracing 已進入 CNCF ，正在為全球的分布式鏈路跟蹤系統，提供統一的模型和資料標準，

大白話解釋下：它就像手機的介面標準，當今手機基本都是 typeC 介面，這樣方便各種手機能力的共用，因此，做全鏈路資訊存盤，需要按照業界公認的 OpenTracing 標準去實作，

本篇文章將通過已有的優秀實作 —— zipkin ，來給大家闡述 Node.js 應用如何對接分布式鏈路跟蹤系統，

二、zipkin

2.1 zipkin 是什么？

zipkin 是 Twitter 基于 Google 的分布式追蹤系統論文的開發實作，其遵循 OpenTracing 標準，

zipkin 用于跟蹤分布式服務之間的應用資料鏈路，

2.2 zipkin 架構

官方檔案上的架構如下圖所示：

為了更好的理解，我這邊對架構圖進行了簡化，簡化架構圖如下所示：

從上圖可以看到，分為三個部分：

第一部分：全鏈路資訊獲取，我們不使用 zipkin 自帶的全鏈路資訊獲取，我們使用 zone-context 去獲取全鏈路資訊

第二部分：傳輸層， 使用 zipkin 提供的傳輸 api ，將全鏈路資訊傳遞給 zipkin

第三部分： zipkin 核心功能，各個模塊介紹如下：

collector 就是資訊收集器,作為一個守護行程，它會時刻等待客戶端傳遞過來的追蹤資料，對這些資料進行驗證、存盤以及創建查詢需要的索引，
storage 是存盤組件，zipkin 默認直接將資料存在記憶體中，此外支持使用 ElasticSearch 和 MySQL ，
search 是一個查詢行程，它提供了簡單的 JSON API 來供外部呼叫查詢，
web UI 是 zipkin 的服務端展示平臺，主要呼叫 search 提供的介面，用圖表將鏈路資訊清晰地展示給開發人員，

至此， zipkin 的整體架構就介紹完了，下面我們來進行 zipkin 的環境搭建，

2.3 zipkin 環境搭建

采用 docker 搭建，這里我們使用 docker 中的 docker-compose 來快速搭建 zipkin 環境，

docker-compose.yml 檔案內容如下：

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

在上面檔案所在的目錄下執行 docker-compose up -d 即可完成本地搭建，

搭建完成后，在瀏覽器中打開地址 http://localhost:9411 ，會看到如下圖所示頁面：

接著打開地址 http://localhost:9200 ，會看到如下圖所示頁面：

至此， zipkin 的本地環境就搭建好啦，下面我就將介紹 Node.js 應用如何對接 zipkin，

三、Node.js 接入 zipkin

3.1 搞定全鏈路資訊獲取

這個我在《Node.js 應用全鏈路追蹤技術——全鏈路資訊獲取》文章中，已經詳細闡述了，如何去獲取全鏈路資訊，

3.2 搞定傳輸層

因為 zipkin 是基于 OpenTracing 標準實作的，因此我們只要搞定了 zipkin 的傳輸層，也就搞定了其他主流分布式追蹤系統，

這里我們用到了 zipkin 官方提供的兩個 npm 包，分別是：

zipkin
zipkin-transport-http

zipkin 包是官方對支持 Node.js 的核心包， zipkin-transport-http 包的作用是將資料通過 HTTP 異步發送到 zipkin ，

下面我們將詳細介紹在傳輸層，如何將將資料發送到 zipkin ，

3.3 傳輸層基礎封裝

核心代碼實作和相關注釋如下：

const {
  BatchRecorder,
  Tracer,
  // ExplicitContext,
  jsonEncoder: { JSON_V1, JSON_V2 },
} = require('zipkin')
const { HttpLogger } = require('zipkin-transport-http')
 
// const ctxImpl = new ExplicitContext();
 
// 配置物件
const options = {
  serviceName: 'zipkin-node-service',
  targetServer: '127.0.0.1:9411',
  targetApi: '/api/v2/spans',
  jsonEncoder: 'v2'
}
 
// http 方式傳輸
async function recorder ({ targetServer, targetApi, jsonEncoder }) => new BatchRecorder({
  logger: new HttpLogger({
    endpoint: `${targetServer}${targetApi}`,
    jsonEncoder: (jsonEncoder === 'v2' || jsonEncoder === 'V2') ? JSON_V2 : JSON_V1,
  })
})
 
// 基礎記錄
const baseRecorder = await recorder({
  targetServer: options.targetServer
  targetApi: options.targetApi
  jsonEncoder: options.jsonEncoder
})

至此，傳輸層的基礎封裝就完成了，我們抽離了 baseRecorder 出來，下面將會把全鏈路資訊接入到傳輸層中，

3.4 接入全鏈路資訊

這里說下官方提供的接入 SDK ,代碼如下：

const { Tracer } = require('zipkin')
const ctxImpl = new ExplicitContext()
const tracer = new Tracer({ ctxImpl, recorder: baseRecorder })
// 還要處理請求頭、手動層層傳遞等事情

上面的方式缺點比較明顯，需要額外去傳遞一些東西，這里我們使用上篇文章提到的 Zone-Context ，代碼如下：

const zoneContextImpl = new ZoneContext()
const tracer = new Tracer({ zoneContextImpl, recorder: baseRecorder })
// 僅此而已，不再欄位外處理

對比兩者，明顯發現， Zone-Context 的實作方式更加的隱式，對代碼入侵更小，這也是單獨花一篇文章介紹 Zone-Context 技術原理的價值體現，

自此，我們完成了傳輸層的適配， Node.js 應用接入 zipkin 的核心步驟基本完成，

3.5 搞定 zipkin 收集、存盤、展示

這部分中的收集、展示功能， zipkin 官方自帶完整實作，無需進行二次開發，存盤這塊，提供了 MySQL 、 Elasticsearch 等接入方式，可以根據實際情況去做相應的接入，本文采用 docker-compose 集成了 ElasticSearch ，

四、總結

自此，我們已經完成基于業界通用 OpenTracing 標準實作的 zipkin 的 Node.js 方案，希望大家看完這兩篇文章，對 Node.js 全鏈路追蹤，有一個整體而清晰的認識，

參考資料：

zipkin 官網

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標籤：JavaScript

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