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Pinpoint是一款對(duì)Java編寫(xiě)的大規(guī)模分布式系統(tǒng)的APM工具，有些人也喜歡稱(chēng)呼這類(lèi)工具為調(diào)用鏈系統(tǒng)、分布式跟蹤系統(tǒng)。我們知道，前端向后臺(tái)發(fā)起一個(gè)查詢(xún)請(qǐng)求，后臺(tái)服務(wù)可能要調(diào)用多個(gè)服務(wù)，每個(gè)服務(wù)可能又會(huì)調(diào)用其它服務(wù)，最終將結(jié)果返回，匯總到頁(yè)面上。如果某個(gè)環(huán)節(jié)發(fā)生異常，工程師很難準(zhǔn)確定位這個(gè)問(wèn)題到底是由哪個(gè)服務(wù)調(diào)用造成的，Pinpoint等相關(guān)工具的作用就是追蹤每個(gè)請(qǐng)求的完整調(diào)用鏈路，收集調(diào)用鏈路上每個(gè)服務(wù)的性能數(shù)據(jù)，方便工程師能夠快速定位問(wèn)題。
pinpoint對(duì)服務(wù)器性能的影響非常小（只增加約3％資源利用率），安裝agent是無(wú)侵入式的，只需要在被測(cè)試的Tomcat中加上3句話(huà)，打下探針，就可以監(jiān)控整套程序了。類(lèi)似的工具包括google的Dapper，twitter的Zipkin，淘寶的鷹眼（EdleEye）,大眾點(diǎn)評(píng)的CAT，還有國(guó)內(nèi)開(kāi)源的skywalking，商業(yè)的聽(tīng)云APM工具等；

Pinpoint-Collector: 收集各種性能數(shù)據(jù)；
Pinpoint-Agent: 和自己運(yùn)行的應(yīng)用關(guān)聯(lián)起來(lái)的探針
Pinpoint-Web：將收集到的數(shù)據(jù)顯示成WEB網(wǎng)頁(yè)形式
HBase Storage：收集到的數(shù)據(jù)存到HBase中

Pinpoint以Hbase作為存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)。HBase是Apache Hadoop的數(shù)據(jù)庫(kù)，能夠?qū)Υ笮蛿?shù)據(jù)提供隨機(jī)、實(shí)時(shí)的讀寫(xiě)訪問(wèn)，是Google的BigTable的開(kāi)源實(shí)現(xiàn)。HBase的目標(biāo)是存儲(chǔ)并處理大型的數(shù)據(jù)，更具體地說(shuō)僅用普通的硬件配置，能夠處理成千上萬(wàn)的行和列所組成的大型數(shù)據(jù)庫(kù)。HBase是一個(gè)開(kāi)源的、分布式的、多版本的、面向列的存儲(chǔ)模型。可以直接使用本地文件系統(tǒng)，也可使用Hadoop的HDFS文件存儲(chǔ)系統(tǒng)。為了提高數(shù)據(jù)的可靠性和系統(tǒng)的健壯性，并且發(fā)揮HBase處理大型數(shù)據(jù)的能力，還是使用HDFS作為文件存儲(chǔ)系統(tǒng)更佳。
HBase的服務(wù)器體系結(jié)構(gòu)遵從簡(jiǎn)單的主從服務(wù)器架構(gòu)，它由HRegion Server群和HBase Master服務(wù)器構(gòu)成。HBase Master負(fù)責(zé)管理所有的HRegionServer，而HBase中的所有RegionServer都是通過(guò)ZooKeeper來(lái)協(xié)調(diào)，并處理HBase服務(wù)器運(yùn)行期間可能遇到的錯(cuò)誤。
HBase Master Server本身并不存儲(chǔ)HBase中的任何數(shù)據(jù)，HBase邏輯上的表可能會(huì)被劃分成多個(gè)Region，然后存儲(chǔ)到HRegion Server群中。HBase Master Server中存儲(chǔ)的是從數(shù)據(jù)到HRegion Server的映射.
HBase的安裝也有三種模式：?jiǎn)螜C(jī)模式、偽分布模式和完全分布式模式，在這里只介紹完全分布模式。前提是Hadoop集群和Zookeeper已經(jīng)安裝完畢，并能正確運(yùn)行。

#在第一臺(tái)節(jié)點(diǎn)上面安裝zookeeper: tar xzvf zookeeper-3.4.8.tar.gz -C /usr/local/ cd /usr/local/ ln -sv zookeeper-3.4.8 zookeeper cd /usr/local/zookeeper mkdir -p data3 mkdir -p logs3 cd /usr/local/zookeeper/conf cp -r zoo_sample.cfg zoo.cfg vim zoo.cfg tickTime=2000 initLimit=5 syncLimit=2 dataDir=/usr/local/zookeeper/data3 dataLogDir=/usr/local/zookeeper/logs3 clientPort=2181 server.189=192.168.1.189:2888:3888 server.190=192.168.1.190:2888:3888 server.191=192.168.1.191:2888:3888 echo 189 >> /usr/local/zookeeper/data3/myid #將服務(wù)器的標(biāo)識(shí)內(nèi)容登記到/usr/local/zookeeper/data3/myid文件中，這個(gè)189是我的服務(wù)器的IP地址最后一位。 /usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh start #啟動(dòng)服務(wù) /usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh stop #停止服務(wù) /usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh status #查看主從角色，leader是主角色，follower是從角色

tickTime: zookeeper中使用的基本時(shí)間單位, 毫秒值
dataDir: zk的數(shù)據(jù)目錄. 可以是任意目錄
dataLogDir: log目錄, 同樣可以是任意目錄. 如果沒(méi)有設(shè)置該參數(shù), 將使用和dataDir相同的設(shè)置
clientPort: 監(jiān)聽(tīng)client連接的端口號(hào)，默認(rèn)就是2181
initLimit zookeeper集群中的包含多臺(tái)server, 其中一臺(tái)為leader, 集群中其余的server為follower. initLimit參數(shù)配置初始化連接時(shí), follower和leader之間的最長(zhǎng)心跳時(shí)間. 此時(shí)該參數(shù)設(shè)置為5, 說(shuō)明時(shí)間限制為5倍tickTime, 即5*2000=10000ms=10s
syncLimit: 該參數(shù)配置leader和follower之間發(fā)送消息, 請(qǐng)求和應(yīng)答的最大時(shí)間長(zhǎng)度. 此時(shí)該參數(shù)設(shè)置為2, 說(shuō)明時(shí)間限制為2倍tickTime, 即4000ms
server.X=A:B:C 其中X是一個(gè)數(shù)字, 表示這是第幾號(hào)server. A是該server所在的IP地址. B配置該server和集群中的leader交換消息所使用的端口. C配置選舉leader時(shí)所使用的端口。如果配置的是偽集群模式, 那么各個(gè)server的B, C參數(shù)必須不同。啥是偽集群，就是在一個(gè)服務(wù)器上面運(yùn)行三個(gè)實(shí)例做成的集群；
其他兩臺(tái)服務(wù)器安裝zk和第一臺(tái)的方式一樣，配置文件也一樣，唯一不同的是myid文件的內(nèi)容，應(yīng)該對(duì)應(yīng)自己服務(wù)器的IP地址最后一位標(biāo)識(shí)；

安裝完成zk集群之后，就需要HDFS文件系統(tǒng)了，因?yàn)镠base數(shù)據(jù)庫(kù)依賴(lài)于HDFS文件系統(tǒng)，其實(shí)Hbase數(shù)據(jù)庫(kù)也可以使用本地文件系統(tǒng)。只不過(guò)使用HDFS文件系統(tǒng)更有利用系統(tǒng)的健壯和性能；因?yàn)槲覄傞_(kāi)始接觸Hbase數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)大數(shù)據(jù)方面的中間件還不是很熟悉，所以我的HDFS文件系統(tǒng)是單機(jī)的。然后我把Hbase數(shù)據(jù)庫(kù)安裝的是集群結(jié)構(gòu)的。分為Hmaster和HRegionServer。

# 安裝hbase數(shù)據(jù)庫(kù)的三臺(tái)服務(wù)器都必須能夠使用root登錄，并且端口是默認(rèn)端口22 chattr -i /etc/ssh/sshd_config sed -i \\\'s#PermitRootLogin no#PermitRootLogin yes#g\\\' /etc/ssh/sshd_config sed -i \\\'s#AllowUsers ttadm#AllowUsers ttadm root#g\\\' /etc/ssh/sshd_config sed -i \\\'s#10022#22#g\\\' /etc/ssh/sshd_config systemctl restart sshd # 然后再master的這臺(tái)機(jī)器上面配置公鑰和私鑰，拷貝公鑰到另外兩臺(tái)機(jī)器 ssh-keygen -t rsa ssh-copy-id 192.168.1.190 ssh-copy-id 192.168.1.191 cd /usr/local/hbase-1.4.10/conf/ vim hbase-env.sh # 這個(gè)參數(shù)如果是true，表示使用Hbase自帶的zk，因?yàn)槲覀儼惭b了獨(dú)立的zk集群，所以需要將這個(gè)參數(shù)設(shè)置為false export HBASE_MANAGES_ZK=false # The java implementation to use. Java 1.7 required. export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_131 # Extra Java CLASSPATH elements. Optional. export HBASE_CLASSPATH=/usr/local/hbase-1.4.10/conf # vim hbase-site.xml <configuration> <property> <name>hbase.rootdir</name> <value>hdfs://192.168.1.189:9000/hbase</value> </property> <property> <name>hbase.cluster.distributed</name> <value>true</value> </property>  <property> <name>hbase.master.port</name> <value>16000</value> </property> <property> <name>hbase.zookeeper.quorum</name> <value>192.168.1.189:2181,192.168.1.190:2181,192.168.1.191:2181</value> </property> <property> <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name> <value>/usr/local/zookeeper/data3</value> </property> </configuration> # hbase-site.xml這個(gè)配置文件主要配置了Hbase的數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)路徑，依賴(lài)zk的一些信息；Hbase數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)可以使用本地存儲(chǔ)，也可以使用HDFS文件系統(tǒng)。如果是本地存儲(chǔ)，格式如下： <name>hbase.rootdir</name> <value>file:/usr/src/pinpoint_resource/hbase-1.2.4/data</value> vim regionservers 192.168.1.189 192.168.1.190 192.168.1.191 # 配置regionserver的服務(wù)器地址 cd /usr/local/hbase-1.4.10/bin ./start-hbase.sh # 啟動(dòng)hbase數(shù)據(jù)庫(kù)，啟動(dòng)之前需要將hbase的安裝程序和配置文件都拷貝到另外兩臺(tái)機(jī)器上面，然后配置好免密登錄之后，執(zhí)行start-hbase.sh之后，會(huì)自動(dòng)在另外兩臺(tái)機(jī)器上面HRegionServer。檢查的方式就是jps命令 # 兩臺(tái)從節(jié)點(diǎn)上面查看hbase進(jìn)程 [root@SZ1PRDOAM00AP010 ~]# jps 17408 HRegionServer #表示hbase的RegionServer 16931 QuorumPeerMain #這個(gè)是zk的進(jìn)程 18475 Bootstrap 24047 Jps # 在主節(jié)點(diǎn)上查看hbase進(jìn)程 [root@SZ1PRDOAM00AP009 conf]# jps 21968 SecondaryNameNode # hdfs文件系統(tǒng)的進(jìn)程 21793 DataNode #這個(gè)是hdfs文件系統(tǒng)的進(jìn)程，存儲(chǔ)數(shù)據(jù) 98883 Jps 73397 QuorumPeerMain #zk的進(jìn)程 81286 Bootstrap 74201 HRegionServer #hbase的進(jìn)程 21659 NameNode # hdfs文件系統(tǒng)的進(jìn)程，管理元數(shù)據(jù) 74061 HMaster # # 初始化pinpoint的數(shù)據(jù)庫(kù) wget https://github.com/naver/pinpoint/blob/1.8.5/hbase/scripts/hbase-create.hbase hbase shell hbase-create.hbase # 如果需要清除數(shù)據(jù)，就下載hbase-drop.hbase腳本

因?yàn)镠base數(shù)據(jù)庫(kù)依賴(lài)于HDFS文件系統(tǒng)，所以我們順便說(shuō)一下安裝HDFS文件系統(tǒng)了。安裝HDFS文件系統(tǒng)首先先按照hadoop.

Hadoop Common是在Hadoop0.2版本之后分離出來(lái)的HDFS和MapReduce獨(dú)立子項(xiàng)目的內(nèi)容，是Hadoop的核心部分，能為其他模塊提供一些常用工具集，如序列化機(jī)制、Hadoop抽象文件系統(tǒng)FileSystem、系統(tǒng)配置工具Configuration，并且在為其平臺(tái)上的軟件開(kāi)發(fā)提供KPI等。其他Hadoop子項(xiàng)目都是以此為基礎(chǔ)而建立來(lái)的

HDFS是分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)，類(lèi)似于FAT32，NTFS，是一種文件格式，是底層的HDFS是Hadoop體系中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理的基礎(chǔ)，它是一個(gè)高度容錯(cuò)的系統(tǒng)，能檢測(cè)和應(yīng)對(duì)硬件故障，在低成本的通用硬件上運(yùn)行。

Hbase是Hadoop database，即Hadoop數(shù)據(jù)庫(kù)。它是一個(gè)適合于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)，HBase基于列的而不是基于行的模式。HBase是一個(gè)建立在HDFS之上，面向結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的可伸縮、高可靠、高性能、分布式和面向列的動(dòng)態(tài)模式數(shù)據(jù)庫(kù)。 Hbase的數(shù)據(jù)一般都存儲(chǔ)在HDFS上。Hadoop HDFS為他們提供了高可靠性的底層存儲(chǔ)支持

cd /usr/local wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.9.0/hadoop-2.9.0.tar.gz tar xzvf hadoop-2.9.0.tar.gz cd /usr/local/hadoop-2.9.0/etc/hadoop vim hadoop-env.sh # set JAVA_HOME in this file, so that it is correctly defined on export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_13 # 查看hadoop版本 cd /usr/local/hadoop-2.9.0/bin [root@SZ1PRDOAM00AP009 bin]# ./hadoop version Hadoop 2.9.0 Subversion https://git-wip-us.apache.org/repos/asf/hadoop.git -r 756ebc8394e473ac25feac05fa493f6d612e6c50 Compiled by arsuresh on 2017-11-13T23:15Z Compiled with protoc 2.5.0 From source with checksum 0a76a9a32a5257331741f8d5932f183 This command was run using /usr/local/hadoop-2.9.0/share/hadoop/common/hadoop-common-2.9.0.jar [root@SZ1PRDOAM00AP009 bin]# # 配置hadoop的環(huán)境變量 [root@SZ1PRDOAM00AP009 bin]# cat /etc/profile.d/hadoop.sh export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME export YARN_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME export HADOOP_OPTS=-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib:$HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR

vim /usr/local/hadoop-2.9.0/etc/hadoop/core-site.xml <configuration> <property> <name>fs.default.name</name> <value>hdfs://192.168.1.189:9000</value> </property> </configuration> #配置nameNode：接收請(qǐng)求的地址，客戶(hù)端將請(qǐng)求該地址 vim /usr/local/hadoop-2.9.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml <configuration> <property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property> <property> <name>dfs.name.dir</name> <value>file:///usr/local/hadoop/hdfs/namenode</value> </property> <property> <name>dfs.data.dir</name> <value>file:///usr/local/hadoop/hdfs/datanode</value> </property> </configuration> # 配置數(shù)據(jù)副本，因?yàn)槲覀兪菃螜C(jī)，所以就配置了1副本。存儲(chǔ)目錄是本地文件的目錄。 #ssh免密碼登錄 ssh localhost #如果不支持，按順序執(zhí)行下面三行命令即可 $ ssh-keygen -t rsa -P \\\'\\\' -f ~/.ssh/id_rsa $ cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys $ chmod 0600 ~/.ssh/authorized_keys #格式化 #初次使用hdfs需要進(jìn)行格式化 hdfs namenode -format #啟動(dòng) #格式化完成以后，我們就可以啟動(dòng)hdfs了 sbin/start-dfs.sh #啟動(dòng)完成，我們查看一下hdfs進(jìn)程 ps -ef|grep hdfs #你會(huì)看到:nameNode\\\\dataNode\\\\secondaryNameNode這三個(gè)進(jìn)程，則表示啟動(dòng)成功，否則到logs下的對(duì)應(yīng)日志中查看錯(cuò)誤信息。 #安裝好HDFS文件系統(tǒng)之后，可以通過(guò)web管理頁(yè)面查看狀態(tài)； http://192.168.1.189:50070/dfshealth.html#tab-overview

pinpoint一般由三個(gè)組件組成。分別是pinpoint-Collector用來(lái)收集數(shù)據(jù)，Pinpoint-Web用來(lái)展示數(shù)據(jù)，pinpoint-agent是收集客戶(hù)端。Hbase是用來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。我們先看看pinpoint-Collector的安裝；

wget https://github.com/naver/pinpoint/releases/download/1.8.5/pinpoint-agent-1.8.5.tar.gz wget https://github.com/naver/pinpoint/releases/download/1.8.5/pinpoint-collector-1.8.5.war wget https://github.com/naver/pinpoint/releases/download/1.8.5/pinpoint-web-1.8.5.war # pinpoint-collector和pinpoint-web都是war包，運(yùn)行在tomcat里面就可以了.如果在生產(chǎn)環(huán)境，建議收集器和web管理界面安裝在不同的機(jī)器上面； cd /usrl/local/tomcat/webapps/ rm -rf * unzip pinpoint-collector-1.6.1.war -d ROOT cd /usr/local/tomcat/webapps/ROOT/WEB-INF/classes vim pinpoint-collector.properties cluster.zookeeper.address=192.168.1.191 #修改zookeeper地址 vim hbase.properties hbase.client.host=192.168.1.191 hbase.client.port=2181 #配置數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)的地址 /usr/local/tomcat/bin/startup.sh #啟動(dòng)tomcat cd /usrl/local/tomcat/webapps/ rm -rf * unzip pinpoint-web-1.8.5.war -d ROOT cd /usr/local/tomcat/webapps/ROOT/WEB-INF/classes vim hbase.properties hbase.client.host=192.168.1.191 hbase.client.port=2181 #配置數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)的地址 vim pinpoint-web.properties cluster.enable=false cluster.web.tcp.port=9997 cluster.zookeeper.address=192.168.1.191 # web集群功能禁用掉，然后配置zk的地址 /usr/local/tomcat/bin/startup.sh #啟動(dòng)tomcat mkdir -p /usr/local/pinpoint-agent cd /usr/local tar xzvf pinpoint-agent-1.8.5.tar.gz -C pinpoint-agent vim pinpoint.config profiler.collector.ip=192.168.1.190 # 配置collector服務(wù)器的地址 cd scripts [root@SZ1PRDOAM00AP009 script]# sh networktest.sh CLASSPATH=./tools/pinpoint-tools-1.8.5.jar: 2019-10-15 16:13:17 [INFO ](com.navercorp.pinpoint.bootstrap.config.DefaultProfilerConfig) configuration loaded successfully. UDP-STAT:// SZ1PRDOAM00AP010.bf.cn => 192.168.1.190:9995 [SUCCESS] UDP-SPAN:// SZ1PRDOAM00AP010.bf.cn => 192.168.1.190:9996 [SUCCESS] TCP:// SZ1PRDOAM00AP010.bf.cn => 192.168.1.190:9994 [SUCCESS] [root@SZ1PRDOAM00AP009 script]# #有個(gè)網(wǎng)絡(luò)測(cè)試腳本，可以測(cè)試agent到collector之間的網(wǎng)絡(luò)是否正常。我這里遇到了一個(gè)問(wèn)題，一直是9995端口不通。后續(xù)經(jīng)過(guò)排查，將三臺(tái)主機(jī)的ip和主機(jī)名配置到/etc/hosts文件之中就可以了。 vim /usr/local/tomcat/bin/catalina.sh JAVA_OPTS=$JAVA_OPTS -javaagent:/usr/local/pinpoint-agent/pinpoint-bootstrap-1.8.5.jar JAVA_OPTS=$JAVA_OPTS -Dpinpoint.agentId=gytest JAVA_OPTS=$JAVA_OPTS -Dpinpoint.applicationName=gytest01 # 給增加agent,只需要修改catalina.sh啟動(dòng)腳本就可以，增加pinpoint的jar包路徑，應(yīng)用的標(biāo)識(shí)而已； -Dpinpoint.agentId - 唯一標(biāo)記agent運(yùn)行所在的應(yīng)用（如，loan-33） -Dpinpoint.applicationName - 將許多的同樣的應(yīng)用實(shí)例分組為單一服務(wù)（如，loan） # 注意：pinpoint.agentId 必須全局唯一來(lái)標(biāo)識(shí)應(yīng)用實(shí)例，而所有共用相同 pinpoint.applicationName 的應(yīng)用被當(dāng)成單個(gè)服務(wù)的多個(gè)實(shí)例

差不多有近三個(gè)月沒(méi)有寫(xiě)技術(shù)博文了，最近老婆生了二胎家里的事情比較多，加上年底了公司的工作也比較忙，所以一直沒(méi)有抽出時(shí)間來(lái)寫(xiě)博客了，也希望大家能夠諒解。最近我在公司換了一個(gè)項(xiàng)目在做，主要是關(guān)于統(tǒng)一監(jiān)控的項(xiàng)目。涉及到了APM鏈路跟蹤，zabbix監(jiān)控，業(yè)務(wù)監(jiān)控等內(nèi)容，有時(shí)間的話(huà)我也會(huì)將一些經(jīng)驗(yàn)分享出來(lái)給大家。感謝大家的持續(xù)關(guān)注。我的微信公眾號(hào)是“云時(shí)代IT運(yùn)維”，大家可以?huà)叽a關(guān)注。

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