SpringCloud 基础教程(十一)- Sleuth 调用链追踪简介

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 上一章 SpringCloud 基础教程(十)-Zuul 服务网关当中,我们了解了Zuul在微服架构中担任着重要的网关角色,并实现了一个简单的Token过滤。本章我们将介绍另一个服务组件Spring Cloud Sleuth。

前言

 在微服务系统中,业务的调用多数不是在一个进程中实现的,可以知道,随着服务的拆分,微服务组件是越来越多,每个模块都是不同的人维护,一个请求会涉及多个服务协调的处理,那么当出现故障时,如何快速的定位线上的故障呢?

 比较成熟的方案是通过调用链的方式,把一个用户的请求串联起来。Sping Cloud Sleuth是一个分布式的调用链跟踪工具:

一、快速开始

1.1 准备工作

在我们之前的章节中,我们有了以下的服务组件:

  • Eureka注册中心:eureka-server
  • 服务消费者1个server-consumer
  • 服务提供者2个server-provider

1.2 如何开始

 我们在服务消费者server-consumer、服务提供者server-provider和eureka-server引入sleuth依赖,并启动注册中心、服务提供者和服务消费者:


  org.springframework.cloud
   spring-cloud-starter-sleuth

 服务消费者server-consumer控制器,helloApi是Feign编写的接口,注入调用:

@RestController
@RequestMapping("/hystrix")
public class HystrixController {
   private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(HystrixController.class);

    @Autowired
    HelloApi helloApi;

    @RequestMapping("/sayHello")
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "sayError")
    public String sayHello(String name) {
        return helloApi.sayHello(name);
    }
    @RequestMapping("/sayHello")
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "sayError")
    public String sayHello(String name) {     
        logger.info("server-consumer :{}"+name);
        return helloApi.sayHello(name);
    }

 服务提供者server-provider控制器:

@RestController
public class RibbonController {
    
    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RibbonController.class);

    @Value("${server.port}")
    private String port;

    @RequestMapping("/sayHello")
    public String sayHello(String name) {
        logger.info("server-provider :{}"+name);
        return "from:" + port + ",hello!," + name;
    }

 启动程序后,然后通过HTTP方式调用接口 http://localhost:5168/hystrix/sayHello?name=name,接口正确返回结果,同时我们可以看到后台日志:

 服务消费者日志:

file
2020-01-30 22:34:30.118  INFO [server-consumer,ef944d0faefb97cd,c72e13f0bd0a4398,false] 10904 --- [rixController-1] c.m.consumer.test.HystrixController      : server-consumer :{}name

 服务提供者日志:

file
2020-01-30 22:34:30.366  INFO [server-provider,ef944d0faefb97cd,aef54537badf8ea0,false] 22664 --- [nio-9001-exec-1] c.m.provider.RibbonController            : server-provider :{}name

 可以看到日志信息多出了很多信息如: [server-consumer,ef944d0faefb97cd,c72e13f0bd0a4398,false],

  • server-consumer:应用名称
  • ef944d0faefb97cd:一个TraceId,这里的服务提供者和服务调用者的TraceID是一样的
  • c72e13f0bd0a4398:一个SpanId

二、Spring Cloud Sleuth 介绍

 在引入spring-cloud-starter-sleuth依赖后,客户端的每一次请求,都会生成这样的日志,Spring Cloud Sleuth借用了Dapper的术语:

  • Span:最小的工作单元,发送一个RPC请求或者响应一个RPC请求也是一个新的Span,SpringCloud Sleuth会为其生成一个64位的全局唯一的ID,包括了时间、标签、SpanID,进程ID(IP)。

  • Trace:理解为一个完整的调用链请求

  • Annotation :用来及时记录时间的存在,用一些重要的注解定义请求的开始和结束

    ​ 1 、cs Client-Request 客户端发送请求,描述一个Span的开始

    ​ 2 、sr Server Recoived 服务端接受请求,并开始处理

    ​ 3 、ss Server Sent 表示请完成

    ​ 4 、cr Client- Received 表示Span的结束

 可以用图的形式表示一次调用链的实例:

file

从图中我们可以看到,一次完整的用户请求,TraceID是不变的,不管中间经过了多少的服务,TraceID是唯一确定的。而SpanId的变化是发生了RPC请求。这样我们就可以更具这些信息,如果让生为了故障,我们就可以追踪具体的服务组件了。

三、总结

 本章我们简单介绍了在分布式环境下,我们该用什么样的方法快速的定位服务的故障,了解了Spring Cloud Sleuth的简单概念,以及如何在项目中应用,当然仅仅收集这些日志信息是不够的,我们需要的把它给收集起来,通常Spring Cloud Sleuth会打印日志聚集值Zipkin中,有Zipkin收集、存储、提供查询等。接下来我们会介绍如何在Spring Cloud生态下集成Zipkin。

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