spring-cloud-sleuth

sleuth

分布式跟踪解决方案

• 日志打印图示
  

参数分析

日志的格式为：[applicationName, tracedspanld, export], Sleuth可以在发起每个请求时生成traceld、spanld,同一个请求链路的traceid是一样的，每次调用生成的spanid的值是不一样的。

• applicationName

应用的名称，也就是application.properties中的spring.application.name属
性的值.

• traceId

一个请求分配的ID号，用来标识一条请求链路.

• spanid

表示一个基本的工作单元，一个请求可以包含多个步骤，每个步骤都拥有自己的
spanld

• export

表示是否要将该信息输出到类似Zipkin这样的追踪服务端进行收集和展示。

• 相关依赖

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

• 配置项

#是否开启sleuth
spring.sleuth.enabled=true

Zipkin

Zipkin是Twitter的一个开源项目，它致力于收集服务的实时数据，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追踪数据，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-server 安装

Zipkin&Elasticsearch 集成

Zipkin默认是将监控数据存储在内存的，如果Zipkin服务挂掉或重启的话，那么监控数据就会丢失。如
果想要搭建生产环境下可用的Zipkin,就需要实现监控数据的持久化。前面提到过，Zipkin提供了可插
拔数据存储方式，如In-Memory、MySql、Cassandra以及Elasticsearch,接下来演示如何使用
Elasticsearch作为Zipkin的持久化方案。

Elasticsearch 集成步骤