但在明细模型数据中,最通用的就是分布式链路追踪(SegmentRecord)的明细追踪模型,它是计算其他各个存储模型的基础数据,其重要属性有以下五点。 1.原始数据流(data_binary) 任务线程监控数据,通过 Base 64 对数据对象进行编码,并存储到 Elasticsearch 索引中。由于原始数据流字段中包含所有以任务线程为监控维度的数据,所...
里面SegmentRecord,是最终写入es的实体类,同样dataBinary这个字段也是上面传过来的字节流,这里面最后一步将字段进行了base64编码,具体可以看org.apache.skywalking.oap.server.storage.plugin.elasticsearch.base.RecordEsDAO#prepareBatchInsert中调用org.apache.skywalking.oap.server.core.storage.StorageHashMapBuilder#entity...
我们现在来看下面的一个案例: 这里有一个很重要的字段信息,data_binary,这里面保存了当时TraceSegment下面的全部的span的信息,这里span的信息都是采用Base64编码存储到数据库中的 我们模拟一个user应用调用order应用,我们发起了一个http://10.8.62.148:8094/testport这次调用在segment表中产生了下面三条记录 在链路追...
数据密度低,源于ES会提前构建大量的索引来优化搜索查询,这是查询功能强大和性能好的代价,但是链路跟踪往往有非常多的上下文需要记录,所以Skywalking把这些上下文二进制化然后通过Base64编码放入data_binary字段并且将字段标记为not_analyzed来避免进行预处理建立查询索引 总体来说,Skywalking尽量使用ES在大数据和查询方面的优势...
支持sharding分片和replicas数据备份，在高可用/高性能/大数据支持都非常好支持批量插入，高并发下的插入性能大大增强数据密度低，源于ES会提前构建大量的索引来优化搜索查询，这是查询功能强大和性能好的代价，但是链路跟踪往往有非常多的上下文需要记录，所以Skywalking把这些上下文二进制化然后通过Base64编码放入data_binary...
数据密度低,源于ES会提前构建大量的索引来优化搜索查询,这是查询功能强大和性能好的代价,但是链路跟踪往往有非常多的上下文需要记录,所以Skywalking把这些上下文二进制化然后通过Base64编码放入data_binary字段并且将字段标记为not_analyzed来避免进行预处理建立查询索引 ...
第109 行:调用buildSegment(id, dataBinary)方法,执行构建TraceSegment 。 第110 行:返回true,表示构建成功。 第112 至 115 行:发生 InvalidProtocolBufferException 异常,返回false,表示构建失败。 2.2.1 预构建 #preBuild(List<UniqueId>, SegmentDecorator)方法,前置构建,用于通过不同的监听器,对 TraceSegment ...
`data_binary` String, INDEX idx_endpoint_name endpoint_name TYPE tokenbf_v1(2048, 2, 0) GRANULARITY 1, PROJECTION p_trace_id ( SELECT trace_id, groupArrayDistinct(service_id), min(start_time) AS min_start_time, max(start_time) AS max_start_time ...
BeanUtils.copyProperties(segmentRecord,targetSegmentRecord,"dataBinary"); Map<String, String> propertiesMaps = Config.getPropertiesMaps(); String ignoreStr = propertiesMaps.get(PropertiesEnums.SKYWALKING_TAG_IGNORE.getKey()); if(StringUtils.isNotEmpty(ignoreStr)){ ...
(source.getIsError());segment.setDataBinary(source.getDataBinary());segment.setTimeBucket(source.getTimeBucket());segment.setVersion(source.getVersion());segment.setTagsRawData(source.getTags());segment.setTags(Tag.Util.toStringList(source.getTags()));RecordStreamProcessor.getInstance().in(segment...