SpringCloud教程 | 第12篇:使用Spring Cloud Sleuth和Zipkin进行分布式链路跟踪

随着业务发展，系统拆分导致系统调用链路愈发复杂一个前端请求可能最终需要调用很多次后端服务才能完成，当整个请求变慢或不可用时，我们是无法得知该请求是由某个或某些后端服务引起的，这时就需要解决如何快读定位服务故障点，以对症下药。于是就有了分布式系统调用跟踪的诞生。

现今业界分布式服务跟踪的理论基础主要来自于 Google 的一篇论文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》，使用最为广泛的开源实现是 Twitter 的 Zipkin，为了实现平台无关、厂商无关的分布式服务跟踪，CNCF 发布了布式服务跟踪标准 Open Tracing。国内，淘宝的“鹰眼”、京东的“Hydra”、大众点评的“CAT”、新浪的“Watchman”、唯品会的“Microscope”、窝窝网的“Tracing”都是这样的系统。

Spring Cloud Sleuth

Spring Cloud Sleuth为服务之间调用提供链路追踪。通过Sleuth可以很清楚的了解到一个服务请求经过了哪些服务，每个服务处理花费了多长。从而让我们可以很方便的理清各微服务间的调用关系。此外Sleuth可以帮助我们：

耗时分析: 通过Sleuth可以很方便的了解到每个采样请求的耗时，从而分析出哪些服务调用比较耗时;
可视化错误: 对于程序未捕捉的异常，可以通过集成Zipkin服务界面上看到;
链路优化: 对于调用比较频繁的服务，可以针对这些服务实施一些优化措施。

spring cloud sleuth可以结合zipkin，将信息发送到zipkin，利用zipkin的存储来存储信息，利用zipkin ui来展示数据。

这是Spring Cloud Sleuth的概念图：

ZipKin

Zipkin 是一个开放源代码分布式的跟踪系统，由Twitter公司开源，它致力于收集服务的定时数据，以解决微服务架构中的延迟问题，包括数据的收集、存储、查找和展现。

每个服务向zipkin报告计时数据，zipkin会根据调用关系通过Zipkin UI生成依赖关系图，显示了多少跟踪请求通过每个服务，该系统让开发者可通过一个 Web 前端轻松的收集和分析数据，例如用户每次请求服务的处理时间等，可方便的监测系统中存在的瓶颈。

Zipkin提供了可插拔数据存储方式：In-Memory、MySql、Cassandra以及Elasticsearch。接下来的测试为方便直接采用In-Memory方式进行存储，生产推荐Elasticsearch。

快速上手

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>  <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"          xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">     <parent>         <artifactId>mall</artifactId>         <groupId>com.linjia</groupId>         <version>1.0-SNAPSHOT</version>     </parent>     <modelVersion>4.0.0</modelVersion>      <artifactId>microservicecloud-zipkin-server</artifactId>      <name>microservicecloud-zipkin-server</name>     <url>http://www.example.com</url>      <properties>         <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>         <maven.compiler.source>1.7</maven.compiler.source>         <maven.compiler.target>1.7</maven.compiler.target>     </properties>      <dependencies>          <!-- zipkin-server  -->         <dependency>             <groupId>io.zipkin.java</groupId>             <artifactId>zipkin-server</artifactId>         </dependency>         <dependency>             <groupId>io.zipkin.java</groupId>             <artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId>         </dependency>         <!-- actuator监控信息完善 -->         <dependency>             <groupId>org.springframework.boot</groupId>             <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>         </dependency>         <!-- 将微服务provider侧注册进eureka -->         <dependency>             <groupId>org.springframework.cloud</groupId>             <artifactId>spring-cloud-starter-eureka</artifactId>         </dependency>         <dependency>             <groupId>org.springframework.cloud</groupId>             <artifactId>spring-cloud-starter-config</artifactId>         </dependency>         <dependency>             <groupId>org.springframework.boot</groupId>             <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>         </dependency>     </dependencies>      <build>         <finalName>${name}</finalName> <!-- 打包jar名称-->         <plugins>             <plugin><!-- 打包可运行的jar  -->                 <groupId>org.springframework.boot</groupId>                 <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>                 <executions>                     <execution>                         <goals>                             <goal>repackage</goal>                         </goals>                     </execution>                 </executions>             </plugin>          </plugins>     </build> </project>

2.application.yml配置

server:   port: 9000 spring:   application:     name: zipkin-server eureka:   client:     serviceUrl:       defaultZone: http://localhost:7001/eureka/   instance:     instance-id: ${spring.cloud.client.ipAddress}-zipkin-server:${server.port}   #自定义服务名称信息  启动多个服务做集群需要设置为不同的ID值     prefer-ip-address: true   #访问路径可以显示IP地址

3.启动类

package com.linjia;  import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.cloud.netflix.eureka.EnableEurekaClient; import zipkin.server.EnableZipkinServer;  /**  * Hello world!  *  */ @SpringBootApplication @EnableEurekaClient @EnableZipkinServer public class ZipkinApplication {     public static void main( String[] args )     {         SpringApplication.run(ZipkinApplication.class, args);     } }

配置完成后依次启动示例项目,microservicecloud-eureka,

其它项目添加zipkin支持

4. 修改microservicecloud-provider-dept,microservicecloud-zuul-gateway的POM.xml添加依赖，和application.yml 配置

POM.xml添加

  <!-- zipkin -->   <dependency>         <groupId>org.springframework.cloud</groupId>         <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>   </dependency>

POM.xml添加

spring:   zipkin:     base-url: http://localhost:9000   sleuth:     sampler:       percentage: 1.0

spring.zipkin.base-url指定了Zipkin服务器的地址，spring.sleuth.sampler.percentage将采样比例设置为1.0，也就是全部都需要。

Spring Cloud Sleuth有一个Sampler策略，可以通过这个实现类来控制采样算法。采样器不会阻碍span相关id的产生，但是会对导出以及附加事件标签的相关操作造成影响。 Sleuth默认采样算法的实现是Reservoir sampling，具体的实现类是PercentageBasedSampler，默认的采样比例为: 0.1(即10%)。不过我们可以通过spring.sleuth.sampler.percentage来设置，所设置的值介于0.0到1.0之间，1.0则表示全部采集。

这两个项目添加zipkin之后，依次进行启动。

进行验证

这样我们就模拟了这样一个场景，通过外部请求访问Zuul网关，Zuul网关去调用microservicecloud-provider-dept对外提供的服务。

四个项目均启动后，在浏览器中访问地址：http://localhost:9527/willow/mydept/dept/list?token=a
http://localhost:9000/点击对应按钮进行查看。

点击查找看到有两条记录

点击记录进去页面，可以看到每一个服务所耗费的时间和顺序

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Zipkin