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三个开源的分布式追踪工具

发布时间:2018-10-24 09:29:13 所属栏目:Windows 来源:Dan Barker
导读:这几个工具对复杂软件系统中的实时事件做了可视化,能帮助你快速发现性能问题。 分布式追踪系统能够从头到尾地追踪跨越了多个应用、服务、数据库以及像代理这样的中间件的分布式软件的请求。它能帮助你更深入地理解系统中到底发生了什么。追踪系统以图形化

默认情况下,Jaeger 客户端不会采集所有的追踪数据,只抽样了 0.1% 的( 1000 个采 1 个)追踪数据。对大多数系统来说,保留所有的追踪数据并传输的话就太多了。不过,通过配置代理可以调整这个值,客户端会从代理获取自己的配置。这个抽样并不是完全随机的,并且正在变得越来越好。Jaeger 使用概率抽样,试图对是否应该对新踪迹进行抽样进行有根据的猜测。 自适应采样已经在路线图当中,它将通过添加额外的、能够帮助做决策的上下文来改进采样算法。

Appdash

Appdash 也是一个用 Golang 写的分布式追踪系统,和 Jaeger 一样。Appdash 是 Sourcegraph 公司基于谷歌的 Dapper 和 Twitter 的 Zipkin 开发的。同样的,它也支持 Opentracing 标准,不过这是后来添加的功能,依赖了一个与默认组件不同的组件,因此增加了风险和复杂度。

从高层次来看,Appdash 的架构主要有三个部分:客户端、本地收集器和远程收集器。因为没有很多文档,所以这个架构描述是基于对系统的测试以及查看源码。写代码时需要把 Appdash 的客户端添加进来。Appdash 提供了 Python、Golang 和 Ruby 的实现,不过 OpenTracing 库可以与 Appdash 的 OpenTracing 实现一起使用。 客户端收集单元数据,并将它们发送到本地收集器。然后,本地收集器将数据发送到中心的 Appdash 服务器,这个服务器上运行着自己的本地收集器,它的本地收集器是其他所有节点的远程收集器。

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(编辑:衡阳站长网)

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