一个客户的生产环境中，由于灾备切换，将原有环境切换到灾备环境后出现了问题，在通过走nginx转发链路触发保存pdf的交易过程，会存在2分钟以上的等待时间，但是直接访问后端服务器地址，不会有耗时的问题，但是目前由于网络限制，业务无法直接访问服务机器，只有运维可以在内网直接操作验证，影响业务交易；
Zipkin是Twitter的一个开源项目，是一个致力于收集Twitter所有服务的监控数据的分布式跟踪系统，它提供了收集数据，和查询数据两大接口服务。 部署Zipkin环境的操作记录： 部署Zipkin，比较麻烦的是前期环境的准备，只有先把前期环境安装好了，后面的部署就顺利多了。（部署机ip为192.168.1.102） 一、环境准备： 1）java环境安装（Centos中yum方式安装java） -----------------------------------------------------
CNCF（Cloud Native Computing Foundation），中文为“云原生计算基金会”，CNCF是Linux基金会旗下的基金会，可以理解为一个非盈利组织。
服务器ping不通或者出现丢包等现象可以使用mtr工具来测试网络链路及路由诊断，服务器百科网来说说mtr使用的方法及mtr测试结果数值说明：
最近几天我们几位同事一起在做业务压测，TPS始终上不去，始终在100上下，平均响应时间也在5、6秒左右，性能差得可想而知，但是数据库层压测期间所有的SQL平均响应时间均在30ms以下，CPU使用率也才达到40%而已，RDS整体性能并没有达到瓶颈。
一个完整的微服务系统一般由成百上千，甚至上几万、几十万、几百万的服务实例构成。在这种规模下，如果出现问题，则准确跟踪问题点会十分困难。所以，需要用链路跟踪工具来监控微服务状态，当出现问题时能及时定位问题点，快速解决问题。
随着微服务架构的不断发展以及功能变化， api网关的使用越来越复杂。 api使用过程当中涉及的原理是很多的，因为api所要管理的是微服务架构当中许多重要问题。在api网关使用过程当中不止要清楚他们的配置以及相互的网络协议，还要了解api网关链路跟踪原理。
除了Ping，还有Traceroute、Show、Telnet又或是Clear、Debug等等。
MTR是Linux平台上一款非常好用的网络诊断工具，或者说网络连通性判断工具，集成了traceroute、ping、nslookup的功能，用于诊断网络状态,可以实时显示经过的每一跳路由的信息，并不断进行探测,可以做路由图供我们分析哪里出现故障或者是否存在有网络拥塞的情况
APM(Application Performance Management)的核心思想是什么？ 在应用服务各节点相互调用的时候，从中记录并传递一个应用级别的标记，这个标记可以用来关联各个服务节点之间的关系。比如两个应用服务节点之间使用HTTP作为传输协议的话，那么这些标记就会被加入到HTTP头中。可见如何传递这些标记是与应用服务节点之间使用的通讯协议有关的，常用的协议就相对容易加入这些内容，一些按需定制的可能就相对困难些，这一点也直接决定了实现分布式追踪系统的难度。它通过探针自动收集所需的指标，并进行分布式追踪。通过这些调用链路以及指标，APM会感知应用间关系和服务间关系，并进行相应的指标统计。如何衡量一个大规模集群的跟踪系统的优劣？它应该满足低损耗、应用透明的、大范围部署这三个需求的。
论文《CrystalNet: Faithfully Emulating LargeProduction Networks》【中文翻译版 CrystalNet：超逼真地仿真大型生产网络】描述了微软在大型仿真网络方面的学术研究成果，也揭示了部分技术细节和架构实现方法。2018年，微软将其更名为开放网络仿真器（Open Network Emulator，简称ONE），该仿真器可以通过模拟整个Azure网络基础架构，来查找最终导致网络中断的Bugs、故障和其他恶意软件，并且微软打算开源这项技术。就公布的论文来看，本文将着重基于论文的理解简要提炼微软在实现Azure网络基础架构仿真方面的技术实践。
什么? linux? 内核?! 也许你会说,“拜托,这种一看就让人头大的字眼, 我真的需要了解吗?” 有句流行语说得好,没有买卖,就没有杀害. 如果在日常中需要和流量打交道,那么为了不让 自己在面对来
今天，我们来了解下 Linux 系统的革命性通用执行引擎-eBPF，之所以聊着玩意，因为它确实牛逼，作为一项底层技术，在现在的云原生生态领域中起着举足轻重的作用。截至目前，业界使用范围最广的 K8S CNI 网络方案 Calico 已宣布支持 eBPF，而作为第一个实现了Kube-Proxy 所有功能的 K8S 网络方案——Cilium 也是基于 eBPF 技术。因此，只有了解其底层机制，才能有助于更好、更易地融入容器生态中。
当碰到内核线程的资源使用异常时，很多常用的进程级性能工具，并不能直接用到内核线程上。这时，我们就可以使用内核自带的 perf 来观察它们的行为，找出热点函数，进一步定位性能瓶颈。不过，perf 产生的汇总报告并不直观，所以我通常也推荐用火焰图来协助排查。
随着业务的扩充，微服务项目越来越多，对于分布式架构设计来讲，如何更好的监控每个服务的上下游成为了重点问题， 因为一旦中间某个调用链发生问题，就会导致整个链路连接失败。为了更好、更快的找到链路所在，我们就需要一个完整的链路跟踪系统，本节主要分享的是基于OpenTelemetry的一个链路跟踪库，可以很方便的无缝插拔式接入各种微服务系统中，当然，推荐使用字节开源的微服务分布式框架：Hertz、Kitex，该套框架已经很好的接入很多插件，并且本身提供高性能的功能特性，如果对于微服务有性能要求的，推荐尝试。
小时光茶社 传说中天机阁里有一台掌控世间一切的机器，万物运行由此产生。本文的“天机阁”是一个基于链路跟踪的监控系统，后台开发人员能够通过“天机阁”洞察“天机”，快速解决问题。 摘要 为了支撑日益增长的庞大业务量，业界大量使用微服务架构。服务按照不同的维度进行拆分，互联网应用构建在不同的软件模块集上，这些软件模块可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心，分布式系统变得日趋复杂。 如何快速进行故障定位？如何准确进行容量评估？如何动态展示服务的链路？如
最近做了一些分布式链路追踪有关的东西，写篇文章来梳理一下思路，或许可以帮到想入门的同学。下面我将从原理到demo为大家一一进行讲解，欢迎评论区交流～。
微服务架构是一个分布式架构，它按业务划分服务单元，一个分布式系统往往有很多个服务单元。由于服务单元数量众多，业务的复杂性，如果出现了错误和异常，很难去定位。主要体现在，一个请求可能需要调用很多个服务，而内部服务的调用复杂性，决定了问题难以定位。所以微服务架构中，必须实现分布式链路追踪，去跟进一个请求到底有哪些服务参与，参与的顺序又是怎样的，从而达到每个请求的步骤清晰可见，出了问题，很快定位。
记一次完整的落地全链路监控项目的完整过程，我们来一起复盘下，我是如何进行技术选型的。
在官方的demo中提供了docker镜像启动和jar包启动，但如果要做个性化开发的话必须通过自建项目然后引入zipkin server依赖进行启动。 前面两种启动方式官网都有详细的教程，这里就不介绍了。下面主要介绍一下自建项目引入zipkin server依赖启动的方式。
SkyWalking 是一个开源 APM 系统，包括针对 Cloud Native 体系结构中的分布式系统的监视、跟踪、诊断功能。核心功能如下：
APM，又称应用性能统计，主要用来跟踪请求调用链，每个环节调用耗时，为我们诊断系统性能、定位系统问题提供了极大便利。本系统采用的是Elastic Stack体系中的APM，主要是之前部门搞PCI认证，其中有一环ELK，而刚好ELK就是我搭建的，这里就顺便使用ELK体系的APM，没必要再另起一套了。
SkyWalking架构的基本设计原则包括易于维护、可控和流式处理。 为了实现这些目标，SkyWalking后端采用以下设计。
随着我们的系统越来越庞大，各个服务间的调用关系也变得越来越复杂。当客户端发起一个请求时，这个请求经过多个服务后，最终返回了结果，经过的每一个服务都有可能发生延迟或错误，从而导致请求失败。这时候我们就需要请求链路跟踪工具来帮助我们，理清请求调用的服务链路，解决问题。
这篇文章的主要内容是展示Helios内部利用开源项目和创造性思维快速高效地向客户提供基于链路跟踪的告警机制。
业界大部分的应用分布式追踪的原理源自 Google 的一篇 Dapper 系统的论文。Dapper是谷歌内部使用的分布式链路追踪系统，虽然没有开源，但是Google在其2010年发布的一篇论文中对其进行了详细的介绍。可以说，Dapper是链路追踪领域的始祖，其提出的概念和理念一致影响着后来所有的分布式系统链路追踪系统，包括阿里的鹰眼系统，大众点评的cat系统，Twitter的Zipkin以及开源的Jaeger等等。
公司内部的业务系统有近千个，基本上很少有比较孤立的；尤其外部系统，即便用户在页面上一个很普通的操作，后台也需要少则几个多则几十个服务协同完成。以前我们定位调用链上的问题方式，基本上都是叫上调用链上所有对服务比较熟悉的技术人员，定位问题费时费力；由此，我们团队决定引入一套全链路跟踪中间件产品。
从上周六 7 号到今天的 11 号，我都在医院，小孩因肺炎已经住院了，我白天和晚上的时间需要照顾娃，只能在娃睡觉的时候肝文了。对了，医院没有宽带和 WiFi，我用的手机开的热点~
和市面上其它分布式链路追踪系统一样，Zipkin 也是根据 Google 论文《Dapper，大规模分布式系统的跟踪系统》(https://bigbully.github.io/Dapper-translation/) 作为理论，进行设计。
该选项用于发送以太网数据包，要求Nmap在数据链路层发送报文，而不是在网络层发送报文。
在分布式服务架构下，一个 Web 请求从网关流入，有可能会调用多个服务对请求进行处理，拿到最终结果。这个过程中每个服务之间的通信又是单独的网络请求，无论请求经过的哪个服务出了故障或者处理过慢都会对前端造成影响。
Wireshark是非常流行的网卡抓包软件，具有强大的抓包功能。它可以截取各种网络数据包，并显示数据包详细信息。
微服务架构具有诸多优势，包括增强团队自主性、提高扩展与部署灵活性。但缺点是，系统中的服务越多（一个微服务应用可能包含几十个甚至几百个服务），清晰地了解系统总体运行情况的难度就越大。作为复杂软件系统的编写者和维护者，我们深知掌握系统运行情况的重要性。可观测性工具可帮助我们清晰地了解众多服务和支持基础设施。
随着微服务架构的流行，服务按照不同的维度进行拆分，一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建在不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心。因此，就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具，以便发生故障的时候，能够快速定位和解决问题。
CFD（Connectivity Fault Detection，连通错误检测）是一种二层网络中的端到端OAM （Operation，Administration，and Maintenance，操作、管理和维护）技术，主要用 于在二层网络中检测链路连通性，以及在故障发生时进行定位。适用的二层网络包括基于 VLAN的以太网网络和基于MPLS的二层V**。
可能很多人向我一样， 用了这么多年的iptables但是连他是什么都不知道吧，更别提作用。 今天在学习kubernetes中， 在service和pod的流量转发中知道了ipvs（这个后续在介绍）。 然后通过ipvs延申学习， 发现自己一直用的时iptables， 但是自己确实云里雾里， 都不知道他是干什么的。 下面的笔记就简单的来学习一下吧。 **概念： ** iptables作为Linux系统中的一个重要组件，长期以来一直是网络管理员进行流量（ip信息包）过滤和防火墙配置的主要工具。 既然是既然iptables是防火墙配置的主要工具， 同样他的作用是流量过滤， 那么防火墙我们知道是监控和控制进出网络的流量。 它的过滤级别是实例级别（以服务器为例， 就是一个服务器实例）。 所以， 当一个网络包要进入服务器实例的时候， 首先防火墙会拦下它， 然后按照过滤规则来筛选。 下面用一张图来解释
总第523篇 2022年 第040篇 可观测性作为系统高可用的重要保障，已经成为系统建设中不可或缺的一环。然而随着业务逻辑的日益复杂，传统的ELK方案在日志搜集、筛选和分析等方面愈加耗时耗力，而分布式会话跟踪方案虽然基于追踪能力完善了日志的串联，但更聚焦于调用链路，也难以直接应用于高效的业务追踪。 本文介绍了可视化全链路日志追踪的新方案，它以业务链路为载体，通过有效组织业务每次执行的日志，实现了执行现场的可视化还原，支持问题的高效定位。 1. 背景 1.1 业务系统日益复杂 1.2 业务追踪面临挑战 2.
随着微服务架构的流行，一次请求往往需要涉及到多个服务，因此服务性能监控和排查就变得更复杂：
随着功能和数据的不断发展，面向服务的分布式系统越来越复杂，将总延迟保持在最小不仅是一项具有挑战性的任务，而且是一个持续的问题。由于代码和部署的变化，以及流量模式的变化，系统会不断地变化。无论是跨服务边界还是在单个服务内部，并行执行都是必不可少的，不同的流量切片也具有不同的延迟特性，而一般的延迟分析工具很难在实践中理解系统。
我们在购买腾讯云服务器云服务器CVM_云主机_云计算服务器_弹性云服务器- 腾讯云 (tencent.com)的时候，对于网络方面，一就是考虑带宽，二就是考虑服务器所在的地理位置与大部分用户访问云服务器所在的位置；那么当我们的用户或者是自己在访问云服务器的时候，进行ping发现有丢包，那就可以从上面2大点去入手排查，先将最容易的、能快速规避解决的因素都进行排除解决。
Spring Cloud 2022.0.0 发布有一段时间了，Spring Cloud Alibaba 前段时间也进行了兼容性适配，发布了第一个候选版本 Spring Cloud Alibaba 2022.0.0.0-RC1，最新两个分支版本对应的版本关系如下表所示：
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工作中，自然少不了开发去排查问题，那如果链路比较长，客户端一个请求打进来，可能内部微服务进行了多个服务的交互，那么如果其中有一个环节出现了问题，我们如何定位是哪一个请求或者是说是哪一条调用链呢？
在微服务框架中，一个由客户端发起的请求在后端系统中会经过多个不同的的服务节点调用来协同产生最后的请求结果，每一个前段请求都会形成一条复杂的分布式服务调用链路，链路中的任何一环出现高延时或错误都会引起整个请求最后的失败。
本文是上篇文章《Node.js 应用全链路追踪技术——全链路信息获取》的后续。阅读完，再来看本文，效果会更佳哦。
vsftpd : very secure ftp daemon 是一款小巧的ftp服务软件，注重的是安全,还有同类型的产品 proftp 功能更强大
Pinpoint是一款对Java编写的大规模分布式系统的APM（应用性能管理：Application Performance Management）工具，有些人也喜欢称呼这类工具为调用链系统、分布式跟踪系统。我们知道，前端向后台发起一个查询请求，后台服务可能要调用多个服务，每个服务可能又会调用其它服务，最终将结果返回，汇总到页面上。如果某个环节发生异常，工程师很难准确定位这个问题到底是由哪个服务调用造成的，Pinpoint等相关工具的作用就是追踪每个请求的完整调用链路，收集调用链路上每个服务的性能数据，方便工程师能够快速定位问题。
随着时间推移，笔者参与的平台建设已进入稳定的开发迭代版本，目前平台的各模块需要一个通用的、可扩展的问题定位、日志上报、跟踪调用链路的模块
在分布式、微服务架构下，应用一个请求往往贯穿多个分布式服务，这给应用的故障排查、性能优化带来新的挑战。分布式链路追踪作为解决分布式应用可观测问题的重要技术，愈发成为分布式应用不可缺少的基础设施。本文将详细介绍分布式链路的核心概念、架构原理和相关开源标准协议，并分享我们在实现无侵入 Go 采集 Sdk 方面的一些实践。
因此，在实际的生产业务场景中，为了能够全方位地追踪每一个相关组件的行为轨迹，就需要一些能够可以帮助我们理解、追踪系统行为、用于分析性能问题的工具，以便发生故障的时候，能够快速定位和暴露问题之间的相关关键点，从而高效地解决问题。基于上述痛点，此时，APM 系统便应运而生。
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