[菜鸟SpringCloud实战入门]第十章：分布式链路跟踪 Sleuth和Zipkin

野性酷女 2022-02-27 20:40 214阅读 0赞

# 前言 #

欢迎来到菜鸟SpringCloud实战入门系列(SpringCloudForNoob)，该系列通过层层递进的实战视角，来一步步学习和理解SpringCloud。

本系列适合有一定Java以及SpringBoot基础的同学阅读。

每篇文章末尾都附有本文对应的Github源代码，方便同学调试。

Github仓库地址：

[https://github.com/qqxx6661/springcloud\_for\_noob][https_github.com_qqxx6661_springcloud_for_noob]

# 菜鸟SpringCloud实战入门系列 #

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**前文回顾：**

*  [\[菜鸟SpringCloud实战入门\]第一章：构建多模块的Maven项目+创建注册中心Eureka子模块][SpringCloud_Maven_Eureka]
 *  [\[菜鸟SpringCloud实战入门\]第二章：创建服务提供者并在Eureka进行注册][SpringCloud_Eureka]
 *  [\[菜鸟SpringCloud实战入门\]第三章：将Eureka改造为高可用集群][SpringCloud_Eureka 1]
 *  [\[菜鸟SpringCloud实战入门\]第四章：远程调用服务实战][SpringCloud]
 *  [\[菜鸟SpringCloud实战入门\]第五章：熔断器Hystrix的使用 + 可视化监控Hystrix Dashboard和Turbine][SpringCloud_Hystrix_ _ _Hystrix Dashboard_Turbine]
 *  [\[菜鸟SpringCloud实战入门\]第六章：配置中心Spring Cloud Config初体验][SpringCloud_Spring Cloud Config]
 *  [\[菜鸟SpringCloud实战入门\]第七章：配置中心客户端主动刷新机制 + 配置中心服务化和高可用改造][SpringCloud_ _]
 *  [\[菜鸟SpringCloud实战入门\]第八章：通过消息总线Spring Cloud Bus实现配置文件刷新（使用Kafka）][SpringCloud_Spring Cloud Bus_Kafka]
 *  [\[菜鸟SpringCloud实战入门\]第九章：服务网关Zuul体验][SpringCloud_Zuul]

# 实战版本 #

*  SpringBoot：2.0.3.RELEASE
 *  SpringCloud：Finchley.RELEASE

# \-----正文开始----- #

## 分布式链路跟踪 Sleuth和Zipkin ##

### 分布式链路跟踪介绍 ###

对于一个微服务系统，大多数来自外部的请求都会经过数个服务的互相调用，得到返回的结果，一旦结果回复较慢或者返回了不可用，我们就需要确定是哪个微服务出了问题。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 介绍 ###

> 一般的，一个分布式服务跟踪系统，主要有三部分：数据收集、数据存储和数据展示。根据系统大小不同，每一部分的结构又有一定变化。譬如，对于大规模分布式系统，数据存储可分为实时数据和全量数据两部分，实时数据用于故障排查（troubleshooting），全量数据用于系统优化；数据收集除了支持平台无关和开发语言无关系统的数据收集，还包括异步数据收集（需要跟踪队列中的消息，保证调用的连贯性），以及确保更小的侵入性；数据展示又涉及到数据挖掘和分析。虽然每一部分都可能变得很复杂，但基本原理都类似。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxeHg2NjYx_size_16_color_FFFFFF_t_70]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxeHg2NjYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

Spring Cloud Sleuth为服务之间调用提供链路追踪。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的概念图：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxeHg2NjYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

*  trace:从客户发起请求（request）抵达被追踪系统的边界开始，到被追踪系统向客户返回响应（response）为止的过程.包含一系列的span，它们组成了一个树型结构
 *  span: 每个 trace中会调用若干个服务，为了记录调用了哪些服务，以及每次调用的消耗时间等信息，在每次调用服务时，埋入一个调用记录，称为一个“span”。Span是基本的工作单元。Span包括一个64位的唯一ID，一个64位trace码，描述信息，时间戳事件，key-value 注解(tags)，span处理者的ID（通常为IP）。  
    最开始的初始Span称为根span，此span中span id和 trace id值相同。
 *  Annotation: 用于及时记录存在的事件。常用的Annotation如下
    
     *  cs - Client Sent：客户端发送一个请求，表示span的开始
     *  sr - Server Received：服务端接收请求并开始处理它。(sr-cs)等于网络的延迟
     *  ss - Server Sent：服务端处理请求完成，开始返回结束给服务端。(ss-sr)表示服务端处理请求的时间
     *  cr - Client Received：客户端完成接受返回结果，此时span结束。(cr-sr)表示客户端接收服务端数据的时间

### ZipKin介绍 ###

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。

> 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。

### spring cloud sleuth结合zipkin ###

在使用 Spring Boot 2.x 版本后，官方就不推荐自行定制编译了，让我们直接使用编译好的 jar 包.也就是说原来通过@EnableZipkinServer或@EnableZipkinStreamServer的路子，启动SpringBootApplication自建Zipkin Server是不行了

#### 安装和部署zipkin ####

官方提供了一键脚本

curl -sSL https://zipkin.io/quickstart.sh | bash -s
    java -jar zipkin.jar

如果用 Docker 的话，直接

docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin

我使用脚本的方法，在IDEA的terminal里运行java -jar zipkin.jar

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxeHg2NjYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

访问 [http://localhost:9411/zipkin/][http_localhost_9411_zipkin] ：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxeHg2NjYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

#### 修改service-feign和eureka-hi模块设置 ####

接下来我们需要建造一串调用，我们使用之前的模块service-feign和eureka-hi

修改子模块eureka-hi和service-feign的pom文件：

添加三个依赖：

<dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
    </dependency>

修改子模块eureka-hi和service-feign的yml配置文件,添加相关配置：

spring:
        sleuth:
            web:
              client:
                enabled: true
            sampler:
              probability: 1.0 # 将采样比例设置为 1.0，也就是全部都需要。默认是 0.1
          zipkin:
            base-url: http://localhost:9411/ # 指定了 Zipkin 服务器的地址

> 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。

至此，一切就绪。Spring 应用在监测到 classpath 中有 Sleuth 和 Zipkin 后，会自动在 WebClient（或 RestTemplate）的调用过程中向 HTTP 请求注入追踪信息，并向 Zipkin Server 发送这些信息。

#### 测试运行 ####

我们使用service-feign的接口来远程调用eureka-hi：

运行service-feign，eureka-hi，eureka，并且加上之前运行着的zipkin。

[http://localhost:8765/hello/rude3knife][http_localhost_8765_hello_rude3knife]

![在这里插入图片描述][20190324205100957.png]

再打开 [http://127.0.0.1:9411/zipkin/][http_127.0.0.1_9411_zipkin] ：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxeHg2NjYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

点击其中一个：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxeHg2NjYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

可以看到每一个服务所耗费的时间和顺序。

还可以点击左上方“依赖分析”，可以查看服务之间的调用关系：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxeHg2NjYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

完成啦。

### 本章代码 ###

[https://github.com/qqxx6661/springcloud\_for\_noob/tree/master/10-spring-cloud-sleuth-zipkin][https_github.com_qqxx6661_springcloud_for_noob_tree_master_10-spring-cloud-sleuth-zipkin]

### 参考 ###

[http://www.ityouknow.com/springcloud/2018/02/02/spring-cloud-sleuth-zipkin.html][http_www.ityouknow.com_springcloud_2018_02_02_spring-cloud-sleuth-zipkin.html]

[https://blog.csdn.net/hry2015/article/details/78905489][https_blog.csdn.net_hry2015_article_details_78905489]

[https://www.cnblogs.com/softidea/p/7612570.html][https_www.cnblogs.com_softidea_p_7612570.html]

[https://windmt.com/2018/04/24/spring-cloud-12-sleuth-zipkin/][https_windmt.com_2018_04_24_spring-cloud-12-sleuth-zipkin]

# \-----正文结束----- #

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[SpringCloud_Spring Cloud Bus_Kafka]: https://blog.csdn.net/qqxx6661/article/details/88701051
[SpringCloud_Zuul]: https://blog.csdn.net/qqxx6661/article/details/88767696
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[http_www.ityouknow.com_springcloud_2018_02_02_spring-cloud-sleuth-zipkin.html]: http://www.ityouknow.com/springcloud/2018/02/02/spring-cloud-sleuth-zipkin.html
[https_blog.csdn.net_hry2015_article_details_78905489]: https://blog.csdn.net/hry2015/article/details/78905489
[https_www.cnblogs.com_softidea_p_7612570.html]: https://www.cnblogs.com/softidea/p/7612570.html
[https_windmt.com_2018_04_24_spring-cloud-12-sleuth-zipkin]: https://windmt.com/2018/04/24/spring-cloud-12-sleuth-zipkin/
[qqxx6661]: https://github.com/qqxx6661
[qqxx6661 1]: http://blog.csdn.net/qqxx6661
[Zhendong]: https://www.zhihu.com/people/yang-zhen-dong-1/
[Link 1]: https://www.jianshu.com/u/b5f225ca2376
[Link 2]: https://juejin.im/user/5b48015ce51d45191462ba55
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