Sleuth+Zipkin(可视化) 服务链路追踪

为什么用

微服务架构是一个分布式架构，它按业务划分服务单元，一个分布式系统往往有很多个服务单元。由于服务单元数量众多，业务的复杂性，如果出现了错误和异常，很难去定位。主要体现在，一个请求可能需要调用很多个服务，而内部服务的调用复杂性，决定了问题难以定位。所以微服务架构中，必须实现分布式链路追踪，去跟进一个请求到底有哪些服务参与，参与的顺序又是怎样的，从而达到每个请求的步骤清晰可见，出了问题，很快定位。

链路追踪组件有 Google 的 Dapper，Twitter 的 Zipkin，以及阿里的 Eagleeye （鹰眼）等，它们都是非常优秀的链路追踪开源组件。

基本术语

• Span（跨度）：基本工作单元，发送一个远程调度任务 就会产生一个 Span，Span 是一个 64 位 ID 唯一标识的，Trace 是用另一个 64 位 ID 唯一标识的，Span 还有其他数据信息，比如摘要、时间戳事件、Span 的 ID、以及进度 ID。
• Trace（跟踪）：一系列 Span 组成的一个树状结构。请求一个微服务系统的 API 接口，这个 API 接口，需要调用多个微服务，调用每个微服务都会产生一个新的 Span，所有由这个请求产生的 Span 组成了这个 Trace。
• Annotation（标注）：用来及时记录一个事件的，一些核心注解用来定义一个请求的开始和结束 。这些注解包括以下：
  • cs - Client Sent -客户端发送一个请求，这个注解描述了这个 Span 的开始
  • sr - Server Received -服务端获得请求并准备开始处理它，如果将其 sr 减去 cs 时间戳便可得到网络传输的时间。
  • ss - Server Sent （服务端发送响应）–该注解表明请求处理的完成(当请求返回客户端)，如果 ss 的时间戳减去 sr 时间戳，就可以得到服务器请求的时间。
  • cr - Client Received （客户端接收响应）-此时 Span 的结束，如果 cr 的时间戳减去cs 时间戳便可以得到整个请求所消耗的时间。

官方文档：
https://cloud.spring.io/spring-cloud-static/spring-cloud-sleuth/2.1.3.RELEASE/single/spring-cloud
-sleuth.html

整合Sleuth

pom

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

日志等级

logging:
	level:
		org.springframework.cloud.openfeign: debug
		org.springframework.cloud.sleuth: debug

docker 安装zipkin

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

整合zipkin

pom

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

application.yml

spring:
	zipkin:
	    #地址
	    base-url: http://127.0.0.1:9411/
	    #关闭服务注册
	    discovery-client-enabled: false
	    #发送模式
	    sender:
	      type: web
	  #采样数据
	  sleuth:
	    sampler:
	      probability: 1

zipkin 数据持久化

通过docker 方式

docker run --env STORAGE_TYPE=elasticsearch --env ES_HOSTS=192.168.56.10:9200 openzipkin/zipkin-dependencies

作者声明

如有问题，欢迎指正！