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
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...
而落地到Skywalking中，我们以一条skywalking_segment的记录为例：{"trace_id":"52.70.15530767312125341","endpoint_name":"Mysql/JDBI/Connection/commit","latency":0,"end_time":1553076731212,"endpoint_id":96142,"service_instance_id":52,"version":2,"start_time":1553076731212,"data_binary":"CgwKCjRG...
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...
当在上面的图上选择某一条记录点击的时候,可以在右侧弹出当前TraceSegment下面保存的span信息,span信息数据保存到data_binary这个字段中的 大概的效果就是上面的形式,接下来我们研究具体的原理 TraceSegment下面有span,整个trace的依赖依赖于span 以一个Trace为例: ...
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 ...
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 ...
`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)){ ...
SkyWalking 是一个应用性能监控系统,特别为微服务、云原生和基于容器(Docker, Kubernetes, Mesos)体系结构而设计。除了应用指标监控以外,它还能对分布式调用链路进行追踪。类似功能的组件还有:Zipkin、Pinpoint、CAT等。