Twitter高性能分布式日志 info@twitter

本文目录一览：

• 1、消息队列原理及选型
• 2、Redis和Memcache的区别总结
• 3、什么是ZipKin?
• 4、分布式trace原理-dapper总结

消息队列原理及选型

如果Consumer宕机/关闭，没有发送ACK，消息队列将认为这个消息没有被处理，会将这个消息重新发送给其他的Consumer重新消费处理。 消息的收发处理支持事务，例如：在任务中心场景中，一次处理可能涉及多个消息的接收、处理，这应该处于同一个事务范围内，如果一个消息处理失败，事务回滚，消息重新回到队列中。

消息队列（MQ）是一种应用程序间进行通信的方法。它允许应用程序通过写入和检索队列中的消息来与其他应用程序进行通信，而无需建立专用的连接来直接链接彼此。工作原理 消息传递：程序之间通过在消息中发送数据进行通信，而不是通过直接调用彼此来通信。

消息队列的工作原理主要是基于生产者消费者模型，通过异步通信的方式来传递数据或任务。其详细工作原理可以细分为三个主要步骤：生产者创建并发送消息：生产者负责创建包含各种类型数据的消息。这些消息被发送到消息队列中，等待被处理。消息队列存储和管理消息：消息队列作为中间层，负责存储生产者发送的消息。

即ACK机制，当Consumer确认消息已经被消费处理，发送一个ACK给消息队列，此时消息队列便可以删除这个消息了。如果Consumer宕机/关闭，没有发送ACK，消息队列将认为这个消息没有被处理，会将这个消息重新发送给其他的Consumer重新消费处理。

Redis和Memcache的区别总结

1、Memcache和Redis都是开源的高性能缓存系统，但两者在数据类型、持久性、分布式存储、内存使用和数据一致性等方面存在显著差异。Memcache主要设计用于缓解数据库负载，提供简单的键值对存储，而Redis则是一个功能更丰富的数据结构服务器，支持字符串、哈希、列表、集合和有序集合等多种数据类型。

2、Redis和Memcache的区别分析：数据类型支持：Memcache：支持简单的数据类型，通常用于存储字符串类型的键值对。对于复杂对象，需要客户端自行处理。Redis：数据类型丰富，除了支持字符串类型外，还提供列表、集合、哈希、有序集合等多种数据结构。这使得Redis能够更灵活地满足各种数据存储需求。

3、数据安全方面，Memcache在服务器宕机后，缓存数据会丢失。而Redis则具备持久化功能，可以通过定期保存数据到磁盘，确保数据不会因为服务器故障而丢失。灾难恢复能力上，Memcache的宕机会导致数据无法恢复。但Redis通过AOF（Append Only File）日志机制，即使服务器宕机后，也可以通过AOF日志恢复数据。

4、Redis和Memcache的区别分析如下：数据类型支持：Memcache：主要支持简单的k/v类型的数据。Redis：不仅支持k/v类型的数据，还提供list、set、hash等多种数据结构的存储，数据类型更为丰富。存储内容：Memcache：除了用于缓存常规数据外，还可用于缓存图片、视频等其他类型的内容。

什么是ZipKin?

Zipkin是一个开源的分布式追踪系统，用于收集、查询和分析分布式系统中的追踪数据。它特别适用于微服务架构，可以帮助开发者快速定位服务间调用的问题，优化系统性能。以下是Zipkin的使用教程及介绍：Zipkin的基本概念 Trace：一次完整的请求链路，由多个Span组成。

Zipkin是一款由Twitter公司开源的分布式实时数据追踪系统。以下是关于Zipkin的详细解释：核心功能：Zipkin的核心使命是整合来自不同系统的实时监控信息，为复杂的分布式系统提供追踪能力。它帮助开发者洞察服务间的交互动态，优化性能和用户体验。

Zipkin，一款由Twitter公司匠心打造并开源的分布式实时数据追踪系统，它的诞生源于Google Dapper论文的启发。作为一款强大的工具，Zipkin的核心使命是整合来自五湖四海、形态各异的系统的实时监控信息，为复杂的分布式系统提供强大的追踪能力，助力开发者们洞察服务间的交互动态，优化性能和用户体验。

Zipkin是一个分布式跟踪系统。以下是详细解释：Zipkin是一个开源的分布式跟踪系统，主要用于监控微服务架构中的分布式事务。它能够帮助开发人员跟踪系统的请求处理流程，快速诊断和解决系统出现的问题。

Zipkin 基本概念包括记录服务间调用的时间点，从而分析每个阶段的耗时。然而，某些情况下，如下游服务未对接 instrumentation 库或被调用方是一个数据库服务，可能不会记录 sr 和 ss 两个 annotation，导致 span 的信息不完整。这时，span 只保留了 cs 和 cr 两个信息点。

分布式trace原理-dapper总结

Dapper的目标是提供 可扩展 ， 低开销 ， 透明 的分布式trace系统，其原理实际上非常直观和简单：Dapper引入了 Span 这个概念，每一次API的调用，都需要传递调用者的 Span ID ， 同时将当前的 Span ID 传给调用的API，作为调用方的 SpanID 会写入调用者的上下文，作为其父 Span ID 。

Trace ID的起源 Dapper论文的发布：1990年代，Google发布了Dapper论文，这标志着分布式追踪技术的一个重要里程碑。Dapper是Google内部使用的分布式追踪系统，它提出了请求追踪的概念，即追踪请求在分布式系统中的路径，包括跨服务追踪。

分布式追踪系统，如 Opentracing，是用于监控和调试微服务架构中复杂网络的分布式事务的解决方案。Google Dapper论文中描述的分布式追踪应用案例包括异常检测、诊断稳态问题、分布式分析、资源属性和微服务的工作负载建模。OpenTracing 通过提供无平台、无厂商的 API，方便开发人员添加或更换追踪系统的实现。

OpenTracing中的Trace概念代表了一个事务、请求或流程在分布式系统中的执行过程，由多个Span组成，每个Span表示具有开始时间和执行时长的逻辑单元。在Trace中，Span之间通过嵌套或顺序排列建立因果关系。

核心理念：全链路追踪：APMTrace的核心在于对分布式系统中的单次请求进行全链路追踪，从请求发起直到响应返回，全程记录路径、事件和标签。