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大家都知道分布式系统是非常庞大的，随着功能的增加微服务之间的调用变得越来越多，形成非常复杂的分布式调用链路。一旦某个部分出现问题，我们应该如何快速定位呢?这时就可以使用Spring Cloud Sleuth+Zipkin进行调用链跟踪 。 业界内对于调用链跟踪的产品有很多，Google 2010年发表了"Dapper - a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure"论文介绍他们的分布式系统跟踪技术，国内具有代表性的的分布式跟踪系统有： 淘宝-鹰眼-Eagleeye、京东-Hydra、大众点评-cat、新浪-watchman、唯品会-microscope ... ... 但是从全世界范围来看用的较多的还是Twitter-Zipkin。 Sleuth官网链接： https:///projects/spring-cloud Spring Cloud Sleuth 为 Spring Cloud 实现了一个分布式跟踪解决方案，大量借鉴了Dapper、Zipkin 和 HTrace。对于大多数用户来说，Sleuth 是不可见的。 三大核心概念服务跟踪理论中存在有跟踪单元的概念，而跟踪单元中涉及三个重要概念：trace、span和annotation。 trace：跟踪单元是从客户端所发起的请求抵达被跟踪系统的边界开始，到被跟踪系统向客户返回响应为止的过程，这个过程称为一个trace。 span：每个trace中会调用若干个服务，为了记录调用了哪些服务，以及每次调用所消 耗的时间等信息，在每次调用服务时，埋入一个调用记录，这样两个调用记录之间的区域称为一个span。 一个Trace由若干个有序的Span组成。 annotation：用于及时记录事件的实体，表示一个事件发生的时间点。这些实体本身仅仅是为了原理叙述的方便，对于 Spring Cloud Sleuth本身并没有什么必要性。这样的实体有多个，常用的有四个： cs：Client Send，表示客户端发送请求的时间点。 sr，Server Receive，表示服务端接收到请求的时间点。 ss：Server Send，表示服务端发送响应的时间点。 cr：Client Receive，表示客户端接收到服务端响应的时间点。 日志采样只要在工程中添加了Spring Cloud Sleuth依赖， 那么工程在启动与运行过程中就会自动生成很多的日志。Sleuth 会为日志信息打上收集标记，需要收集的设置为true，不需要收集的设置为false。这个标记可以通过在代码中添加自己的日志信息看到。 Sleuth对于这些日志支持抽样收集，即并不是所有日志都会上传到日志收集服务器，日志收集标记就起这个作用。默认的采样比例为: 0.1.即 10%。在配置文件中可以修改该值。 (若设置为 1 则表示全部采集，即100%。Sleuth默认采用的是水塘抽样算法。) 使用SpringCloudSleuth生成日志复制provider-8081工程，重命名为sleuth-provider-8081. 导入sleuth依赖 <!--sleuth 依赖--> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId> </dependency>12345复制代码类型：[java] 在petsContrller.java中添加日志注解，并在getHandler方法中打印日志。 @Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/pets")
public class PetsController {
... ...
@GetMapping("/get/{id}")
public Pets getHandler(@PathVariable("id") Integer id) {
log.info("生产者的处理器方法被调用");
return petsService.getPetsById(id);
}
... ...
}123456789101112复制代码类型：[java]将配置文件中有关日志的配置全部注释掉!!否则将无法查看演示效果。 复制consumer-8080工程，重命名为sleuth-consumer-8080. 同样导入sleuth依赖。 <!--sleuth 依赖--> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId> </dependency>12345复制代码类型：[java] 在petsContrller.java中添加日志注解，并在getHandler方法中打印日志。 @Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/pets")
public class PetsController {
... ...
@GetMapping("/get/{id}")
public Pets getByIdHandler(@PathVariable("id") int id) {
log.info("消费者的处理器方法被调用");
// 消费者连接提供者端口号
String url = SERVICE_PROVIDER + "/pets/get/" + id;
return restTemplate.getForObject(url, Pets.class);
}
... ...
}1234567891011121314复制代码类型：[java]运行程序，在postman中进行测试访问。 查看控制台打印结果。 Zipkin官网链接： https:///pages/architecture.html Zipkin是Twitter开发的一个分布式系统 APM(Application Performance Management，应用程序性能管理)工具，其是基于Google Dapper实现的，用于完成日志的聚合。其与Sleuth联用，可以为用户提供调用链路监控可视化UI界面。 Zipkin服务器主要由4个核心组件构成： Collector：收集组件，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，它主要用于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，也可以修改存储策略。例如：将跟踪信息存储到数据库中。 API：外部访问接口组件，外部系统通过这里的API可以实现对系统的监控。 UI：用于操作界面组件，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。 日志发送方式在Spring Cloud Sleuth + Zipkin系统中，客户端中一旦发生服务间的调用，就会被配置在微服务中的 Sleuth 的监听器监听，然后生成相应的Trace和Span等日志信息，并发送给Zipkin服务端。发送的方式主要有两种，一种是通过via HTTP报文的方式，也可以通过Kafka、RabbitMQ发送。 gitee： https:///javainfamily/spring-cloud |
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