云原生之全链路分布式跟踪系统 Zipkin和SkyWalking

贪多嚼不烂 Pinpoint 就不对比了

参考

APM系统简单对比(zipkin,pinpoint和skywalking) · springcloud · 看云

Zipkin和SkyWalking都是流行的分布式跟踪系统,但它们的设计和实现有明显的不同。

以下是它们之间的一些对比:

数据存储:

Zipkin:默认使用内存存储跟踪数据,也可以配置为使用MySQL、Elasticsearch等。

SkyWalking:支持多种存储方式,包括H2内存、MySQL、Elasticsearch、InfluxDB等,并且提供了高可用性设计。

数据分析和查询:

Zipkin:提供了一个简单的界面来查看跟踪信息,但是缺乏复杂查询功能。

SkyWalking:提供了强大的界面和强大的查询功能,可以进行复杂的查询并提供各种指标报表。

扩展性和可用性:

Zipkin:设计为一个轻量级解决方案,没有提供复杂的集群和高可用性设计。

SkyWalking:支持集群部署,并且可以通过集群来保证服务的高可用性。

监控的粒度:

Zipkin:主要关注于服务到服务的调用链和端到端的追踪。

SkyWalking:不仅关注服务间的调用,还可以追踪到每个服务内的中间件、数据库访问等细粒度的行为。

兼容性:

Zipkin:需要与Spring Cloud Sleuth等库配合使用。

SkyWalking:支持Java、.NET、Node.js等多种语言,并且可以与各种框架和库集成。

社区支持和更新频率:

Zipkin:由Twitter维护,更新和支持可能不如SkyWalking频繁。

SkyWalking:由Apache软件基金会维护,更新和支持更为频繁。

选择哪一个取决于你的具体需求。如果你需要一个轻量级的跟踪系统,对扩展和高可用性要求不高,那么Zipkin可能是个不错的选择。如果你需要一个能够提供强大分析和高可用性的系统,并且对监控粒度要求较高,那么SkyWalking可能更适合。

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。

二、Zipkin

优点 :与spring-cloud项目整合非常方便,而且支持以spring-boot的方式部署zipkin-collector
缺点:功能比较少,而且有代码入侵(jar包和配置项)

三、Pinpoint

优点 :功能比较全,UI比较好,而且调用链的跟踪粒度非常细,并且依靠HBase强大的存储能力适合日志量非常庞大的场景
缺点:由于采集信息太过详细所以对性能的损耗最大,并且HBase的维护代价有点大,需要有能力hold住一套HBase集群

四、Skywalking

优点 :功能比较全,UI比较好,性能损耗较少,主流中间件和数据库的监控基本都支持
缺点:es强在检索能力但存储能力偏弱

三、Skywalking工作原理

在应用程序中添加 SkyWalking Agent,就可以将接口、服务、数据库、MQ等进行追踪,将追踪结果通过 HTTP 或 gRPC 发送到 OAPServer,经过分析和聚合,将结果存储到 Elasticsearch 或 H2,SkyWalking 同时提供了一个 SkyWalking UI 的可视化界面,UI 以 GraphQL + HTTP 方式获取存储数据进行展示。

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