分布式链路追踪 Sleuth + Zipkin

---

前言

在微服务架构下，⼀次请求少则经过三四次服务调⽤完成，多则跨越几十
个甚至是上百个服务节点，如何动态展示服务的调用链路？如何分析服务调⽤链路中的瓶颈节点并对其进行调优？如何快速进行服务链路的故障发现？这就是分布式链路追踪技术存在的目的和意义。

一、分布式链路追踪核心思想

本质：记录日志。

Trace：服务追踪的追踪单元是从客户发起请求（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。

Trace ID：为了实现请求跟踪，当请求发送到分布式系统的入口端点时，只需要服务跟踪框架为该请求创建⼀个唯⼀的跟踪标识Trace ID，同时在分布式系统内部流转的时候，框架失踪保持该唯⼀标识，直到返回给请求方。

⼀个Trace由⼀个或者多个Span组成，每⼀个Span都有⼀个SpanId，Span中会记录TraceId，同时还有⼀个叫做ParentId，指向了另外⼀个Span的SpanId，表明父子关系，其实本质表达了依赖关系。

Span ID：为了统计各处理单元的时间延迟，当请求到达各个服务组件时，也是通过⼀个唯⼀标识Span ID来标记它的开始，具体过程以及结束。对每⼀个Span来说，它必须有开始和结束两个节点，通过记录开始Span和结束Span的时间戳，就能统计出该Span的时间延迟，除了时间戳记录之外，它还可以包含⼀些其他元数据，比如时间名称、请求信息等。
每⼀个Span都会有⼀个唯⼀跟踪标识 Span ID,若⼲个有序的 span 就组成了⼀个trace。

Span可以认为是⼀个日志数据结构，在⼀些特殊的时机点会记录了⼀些日志信息，比如有时间戳、spanId、TraceId，parentIde等，Span中也抽象出了另外⼀个概念，叫做事件，核心事件如下：

• CS ：client send/start 客户端/消费者发出⼀个请求，描述的是⼀个span开始
• SR: server received/start 服务端/生产者接收请求 SR-CS属于请求发送的⽹络延迟
• SS: server send/finish 服务端/生产者发送应答 SS-SR属于服务端消耗时间
• CR：client received/finished 客户端/消费者接收应答 CR-SS表示回复需要的时间(响应的⽹络延迟)

二、Sleuth + Zipkin

1.介绍

Sleuth可以记录⼀个服务请求经过哪些服务、服务处理时⻓等。
Zipkin通过聚合各个微服务下的Sleuth记录的日志信息进行展示。

2.使用

Sleuth需要在每个微服务添加

1. pom依赖

<dependency>
  <groupId>org.springframework.cloudgroupId>
  <artifactId>spring-cloud-starter-sleuthartifactId>
dependency>

2. application.yml配置⽂件

#分布式链路追踪
logging:
  level:
    org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet: debug
    org.springframework.cloud.sleuth: debug

Zipkin 包括Zipkin Server和 Zipkin Client两部分，Zipkin Server是⼀个单独的服务，Zipkin Client就是具体的微服务。

• Zipkin Server构建

1. pom依赖：

<dependency>
  <groupId>io.zipkin.javagroupId>
  <artifactId>zipkin-serverartifactId>
  <version>2.12.3version>
  <exclusions>
  
    <exclusion>
       <groupId>org.springframework.bootgroupId>
       <artifactId>spring-boot-starterlog4j2artifactId>
    exclusion>
  exclusions>
dependency>

<dependency>
  <groupId>io.zipkin.javagroupId>
  <artifactId>zipkin-autoconfigure-uiartifactId>
  <version>2.12.3version>
dependency>

2. SpringBoot启动类添加@EnableZipkinServer注解。

3. application.yml配置⽂件

management:
  metrics:
    web:
      server:
        auto-time-requests: false # 关闭⾃动检测请求

• Zipkin Client 构建

1. pom依赖

<dependency>
  <groupId>org.springframework.cloudgroupId>
  <artifactId>spring-cloud-starter-zipkinartifactId>
dependency>

2. application.yml配置

spring:
  zipkin:
    base-url: http://127.0.0.1:9411 # zipkin server的请求地址
    sender:
      # web 客户端将踪迹⽇志数据通过⽹络请求的⽅式传送到服务端，另外还有配置
      # kafka/rabbit 客户端将踪迹⽇志数据传递到mq进⾏中转
      type: web
  sleuth:
    sampler:
      # 采样率 1 代表100%全部采集 ，默认0.1 代表10% 的请求踪迹数据会被采集
      # ⽣产环境下，请求量⾮常⼤，没有必要所有请求的踪迹数据都采集分析，对于⽹络包括server端压⼒都是⽐较⼤的，可以配置采样率采集⼀定⽐例的请求的踪迹数据进⾏分析即可
      probability: 1