zipkin,pinpoint和skywalking对比

APM（Application Performance Management）理论模型

Dapper，大规模分布式系统的跟踪系统

zipkin

简介

Zipkin是一种分布式跟踪系统。它有助于收集解决微服务架构中的延迟问题所需的时序数据。它管理这些数据的收集和查找。Zipkin的设计基于Google Dapper论文。

zipkin架构

使用和配置

zipkin-collector项目和zipkin-ui项目
Spring Cloud Sleuth是spring推出的分布式链路追踪工具，借鉴了 Dapper, Zipkin和HTrace.可以和spring-cloud项目完美契合。下面是zipkin-collector的pom依赖



    4.0.0
    zipkin-collector

    zipkin-collector

    
        io.choerodon
        choerodon-framework-parent
        0.8.0.RELEASE
    
    
        0.6.3.RELEASE
    
    
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-actuator
        
        
            org.springframework.cloud
            spring-cloud-starter-eureka
        
        
            org.springframework.cloud
            spring-cloud-sleuth-zipkin
        
        
            org.springframework.cloud
            spring-cloud-sleuth-zipkin-stream
        
        
            org.springframework.cloud
            spring-cloud-starter-stream-kafka
        
        
            org.springframework.cloud
            spring-cloud-stream-binder-kafka
        

        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-aop
        
        
            org.springframework.retry
            spring-retry
        

        
            io.zipkin.java
            zipkin
            1.31.3
        
        
            io.zipkin.java
            zipkin-autoconfigure-storage-elasticsearch-http
            1.31.3
        

        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-test
            test
        

        
            io.choerodon
            choerodon-starter-hitoa
            ${choerodon.starters.version}
        
    

    
        app

zipkin的通信方式支持http和message queue（kafka,rabbitMQ），但是http通信方式影响到主程序，所以这里采用kafka异步消息的方式通信。

image.png

使用elasticsearch存储客户端发送来的数据
接下来是配置zipkin-ui服务，pom依赖和配置如下



    4.0.0

    zipkin-ui

    
        io.choerodon
        choerodon-framework-parent
        0.7.0.RELEASE
    

    
        0.5.4.RELEASE
    

    
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-actuator
        
        
            io.zipkin.java
            zipkin-autoconfigure-ui
        

        
            io.zipkin.java
            zipkin
            1.31.3
        

        
            io.zipkin.java
            zipkin-server
            1.31.3
        

        
            io.zipkin.java
            zipkin-autoconfigure-storage-elasticsearch-http
            1.31.3
        

        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-test
            test
        
        
            io.choerodon
            choerodon-starter-hitoa
            ${choerodon.starters.version}
        
    

    
        app

bootstrap.yml配置

客户端服务需要加入如下依赖

        
            org.springframework.cloud
            spring-cloud-sleuth-stream

然后客户端作如下配置，配置kafka以及采样率

客户端配置

启动服务后发请求，访问zipkin-ui(http:localhost:9030)的服务端口即可查看可视化调用链了

zipkin调用链

pinpoint

简介

Pinpoint是一个APM（应用程序性能管理）工具，适用于用Java / PHP编写的大型分布式系统。有如下特性：

一目了然地了解您的应用程序拓扑
实时监控您的应用程序
获得每个事务的代码级可见性
在不更改一行代码的情况下安装APM代理
对性能的影响最小（资源使用量增加约3％）
报警

pointpoint概述与技术细节以及中文翻译
中文翻译图片丢失，但在英文文档里面可以找到对应图片

本地搭建

本地使用docker部署pinpoint-docker，版本为1.8.0
执行如下命令一键搭建，镜像比较大

git clone https://github.com/naver/pinpoint-docker.git
cd pinpoint-docker
docker-compose pull && docker-compose up -d

docker-compose会启动如下服务

Pinpoint-Web Server（ui界面）
Pinpoint-Collector
Pinpoint-Agent(ready to be used)
Pinpoint-Flink
Pinpoint-Zookeeper
Pinpoint-Hbase
Pinpoint-QuickStart(a sample application)

pinpoint架构

配置应用代理

下载release-1.8.0的pinpoint-agent包并解压
在JVM启动脚本增加下列三行代码

-javaagent:$AGENT_PATH/pinpoint-bootstrap-$VERSION.jar #绝对路径
-Dpinpoint.agentId=test #必须在pinpoinit安装的全部服务器集群中全局唯一. 最简单的让它保持唯一的方法是使用hostname($HOSTNAME)，因为hostname一般不会重复. 如果需要在服务器集群中运行多个JVM，请在hostname前面增加一个前缀来避免重复
-Dpinpoint.applicationName=api-gateway#服务名称，在ui界面显示

pinpoint代理原理图

代理会在应用程序启动前，用字节码增强技术注入Interceptor，然后代理使用UDP/TCP+Thrift发送数据到collector，collector负责持久化和处理数据，然后web ui从HBase中拿到数据进行展示

采样率

在pinpoint-agent-1.8.0/pinpoint.config配置采样率

#采样率为数字的倒数，1即1/1=100%，2表示1/2=50%
profiler.sampling.rate=1

使用

ui界面访问http://localhost:8079
pinpoint的功能还是很强大的，可以监控Jvm内存使用情况，Jvm永久带使用占用空间，Cpu使用情况，每秒处理的消息数（S标识操作系统，U标识此应用），Jvm线程情况，单请求平均响应时间等，颗粒度很细，缺点是环境搭建比较繁琐，高并发情况下，代理对吞吐量的影响比skywalking和zipkin都大，后续会介绍性能的对比

调用链明细

应用检查器

主界面

skywalking

简介

SkyWalking是一个开源的APM系统，包括监控，跟踪，诊断Cloud Native架构中分布式系统的功能。
核心功能如下。

服务，服务实例，端点指标分析
根本原因分析
服务拓扑图分析
服务，服务实例和端点依赖性分析
慢服务和端点检测
性能优化
分布式跟踪和上下文传播
报警

SkyWalking支持从多个来源和多种格式收集遥测（痕迹和指标）数据，包括
1.SkyWalking格式的Java，.NET Core和NodeJS自动仪器代理
2.Istio遥测格式
3.Zipkin v1 / v2格式

skywalking架构

5.x版本文档

部署

5.0.0-GA版本只能和5.x版本的elasticsearch匹配，使用6.x版本会连不上elasticsearch
run bin/startup.sh即可启动
需要配置好服务器的时区和时间

配置agent

1.拷贝agent目录到所需位置. 日志，插件和配置都包含在包中,请不要改变目录结构.
2.增加JVM启动参数， -javaagent:/path/to/skywalking-agent/skywalking-agent.jar. 参数值为skywalking-agent.jar的绝对路径。
3.支持插件，插件全部放置在 /plugins 目录中.新的插件,也只需要在启动阶段,放在目录中,就自动生效,删除则失效.
4.可以在/agent/config/agent.conf 配置每个应用的agent.application_code，也可以通过vm参数来覆盖代理配置-javaagent:/path/to/skywalking-agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.application_code=gateway-helper

配置成功后，ui界面访问：http://localhost:8080，使用admin/admin登陆

集群部署

https://github.com/apache/incubator-skywalking/blob/5.x/docs/cn/Deploy-backend-in-cluster-mode-CN.md

性能

探针性能

UI界面

dashboard

应用拓扑图

VM指标

服务指标

调用链

采样率

在/agent/config/agent.config文件里配置，skywalking默认的采样率是100%

# 每3秒取样的次数，负数的含义是尽可能多的取样，即100%取样
agent.sample_n_per_3_secs=-1

zipkin,pinpoint和skywalking的比较

性能（摘自https://juejin.im/post/5a7a9e0af265da4e914b46f1）

选用了一个常见的基于Spring的应用程序，他包含Spring Boot, Spring MVC，redis客户端，mysql。监控这个应用程序，每个trace，探针会抓取5个span(1 Tomcat, 1 SpringMVC, 2 Jedis, 1 Mysql)。这边基本和 skywalkingtest 的测试应用差不多。

模拟了三种并发用户：500，750，1000。使用jmeter测试，每个线程发送30个请求，设置思考时间为10ms。使用的采样率为1，即100%，这边与生产可能有差别。pinpoint默认的采样率为20，即50%，通过设置agent的配置文件改为100%。zipkin默认也是1。组合起来，一共有12种。下面看下汇总表：

性能对比图

从上表可以看出，在三种链路监控组件中，skywalking的探针对吞吐量的影响最小，zipkin的吞吐量居中。pinpoint的探针对吞吐量的影响较为明显，在500并发用户时，测试服务的吞吐量从1385降低到774，影响很大。然后再看下CPU和memory的影响，在内部服务器进行的压测，对CPU和memory的影响都差不多在10%之内。

collector的可扩展性、全面的调用链路数据分析、对于开发透明，容易开关等

参阅这篇文章