链路追踪Sleuth

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微服务的链路追踪概述：

　　分布式链路追踪（Distributed Tracing），就是将一次分布式请求还原成调用链路，进行日志记录，性能监控并将 一次分布式请求的调用情况集中展示。比如各个服务节点上的耗时、请求具体到达哪台机器上、每个服务节点的请求状态等等。

Sleuth概述：

　　Spring Cloud Sleuth 主要功能就是在分布式系统中提供追踪解决方案，并且兼容支持了 zipkin，只需要在pom文件中引入相应的依赖即可。

　　它大量借用了Google Dapper的设计。Dapper论文阐述了分布式系统，特别是微服务架构中链路追踪的概念、数据表示、埋点、传递、收集、存储与展示等技术细节。
　　　　

链路追踪Sleuth入门：

　　（1） 需要链路追踪的微服务都添加上配置依赖

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

　　（ 2） 修改application.yml添加日志级别

logging:
  level:
    root: INFO
    org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet: DEBUG
    org.springframework.cloud.sleuth: DEBUG

　　每个微服务都需要添加如上的配置。启动微服务，调用之后，我们可以在各个微服务的控制台观察到 sleuth 的日志输出

　　　　其中 975279e5c6fce4b0 是TraceId，后面跟着的是SpanId，依次调用有一个全局的TraceId，将调用链路串起来。仔细分析每个微服务的日志，不难看出请求的具体过程。
　　　　查看日志文件并不是一个很好的方法，当微服务越来越多日志文件也会越来越多，通过Zipkin可以将日志聚合，并进行可视化展示和全文检索。

Zipkin的概述：

　　Zipkin 是 Twitter 的一个开源项目，它基于 Google Dapper 实现，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。 我们可以使用它来收集各个服务器上请求链路的跟踪数据，并通过它提供的 REST API 接口来辅助我们查询跟踪数据以实现对分布式系统的监控程序，从而及时地发现系统中出现的延迟升高问题并找出系统性能瓶颈的根源。除了面向开发的 API 接口之外，它也提供了方便的 UI 组件来帮助我们直观的搜索跟踪信息和分析请求链路明细，比如：可以查询某段时间内各用户请求的处理时间等。 Zipkin 提供了可插拔数据存储方式：In-Memory、MySql、Cassandra 以及 Elasticsearch。

　　Zipkin 的架构，主要由 4 个核心组件构成：

　　　　Collector ：收集器组件，它主要用于处理从外部系统发送过来的跟踪信息，将这些信息转换为Zipkin 内部处理的 Span 格式，以支持后续的存储、分析、展示等功能。
　　　　Storage ：存储组件，它主要对处理收集器接收到的跟踪信息，默认会将这些信息存储在内存中，我们也可以修改此存储策略，通过使用其他存储组件将跟踪信息存储到数据库中。
　　　　RESTful API ：API 组件，它主要用来提供外部访问接口。比如给客户端展示跟踪信息，或是外接系统访问以实现监控等。
　　　　Web UI ：UI 组件，基于 API 组件实现的上层应用。通过 UI 组件用户可以方便而有直观地查询和分析跟踪信息。

　　Zipkin 分为两端，一个是 Zipkin 服务端，一个是 Zipkin 客户端，客户端也就是微服务的应用。客户端会配置服务端的 URL 地址，一旦发生服务间的调用的时候，会被配置在微服务里面的 Sleuth 的监听器监听，并生成相应的 Trace 和 Span 信息发送给服务端。发送的方式主要有两种，一种是 HTTP 报文的方式，还有一种是消息总线的方式如 RabbitMQ。

　　不论哪种方式，我们都需要：
　　　　一个服务注册中心，这里就用之前的 eureka 来当注册中心。
　　　　一个 Zipkin 服务端。
　　　　多个微服务，这些微服务中配置 Zipkin 客户端。

Zipkin Server的部署和配置：

　　（1） Zipkin Server下载

　　　　从spring boot 2.0开始，官方就不再支持使用自建Zipkin Server的方式进行服务链路追踪，而是直接提供了编译好的 jar 包来给我们使用。可以从官方网站先下载Zipkin的web UI，我们这里下载的是zipkin -server-2.12.9-exec.jar

　　（2） 启动
　　　　在命令行输入 java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar 启动 Zipkin Server
　　　　默认 Zipkin Server的请求端口为 9411

　　　　Zipkin Server 的启动参数可以通过官方提供的 yml 配置文件查找

　　　　　　https://github.com/openzipkin/zipkin/blob/master/zipkin-server/src/main/resources/zipkin-server-shared.yml

　　　　在浏览器输入 http://127.0.0.1:9411 即可进入到 Zipkin Server 的管理后台

客户端Zipkin+Sleuth整合：

　　通过查看日志分析微服务的调用链路并不是一个很直观的方案，结合zipkin可以很直观地显示微服务之间的调用关系。

　　（1）客户端添加依赖（客户端指的是需要被追踪的微服务）

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

　　（2）修改客户端配置文件

  zipkin:
    base-url: http://127.0.0.1:9411/ #zipkin server的地址
    sender:
      type: web #请求方式,默认以http的方式向zipkin server发送追踪数据，其他取值如 kafka、rabbit
  sleuth:
    sampler:
      probability: 1.0 #采样的百分比,默认为0.1，即10%
                       #过于频繁的采样会影响系统性能，实际使用这里需要配置一个合适的值。

　　（3）测试

　　　　启动每个微服务，通过浏览器发送一次微服务请求。打开 Zipkin Service 控制台，根据条件追踪每次请求调用过程

链路追踪Sleuth

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原文地址：https://www.cnblogs.com/roadlandscape/p/12934407.html