链路追踪

1、链路追踪介绍

在大型系统的微服务化构建中，一个系统被拆分成了许多模块。这些模块负责不同的功能，组合成系统，最终可以提供丰富的功能。在这种架构中，一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建在不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心。

2.为什么需要链路追踪?

微服务架构是通过业务来划分服务的，使用 REST 调用。对外暴露的一个接口，可能需要很多个服务协同才能完成这个接口功能，如果链路上任何一个服务出现问题或者网络超时，都会形成导致接口调用失败。随着业务的不断扩张，服务之间互相调用会越来越复杂。

 分布式链路追踪（Distributed Tracing），就是将一次分布式请求还原成调用链路，进行==日志记录==，==性能监控==并将一次分布式请求的调用情况集中展示。比如各个服务节点上的耗时、请求具体到达哪台机器上IP、每个服务节点的请求状态200 500等等。

3.链路追踪使用的组件有哪些?

• cat 由大众点评开源，基于Java开发的实时应用监控平台，包括实时应用监控，业务监控 。 集成 方案是通过代码埋点的方式来实现监控，比如： 拦截器，过滤器等。 对代码的侵入性很大，集成成本较高。风险较大。

• zipkin 由Twitter公司开源，开放源代码分布式的跟踪系统，用于收集服务的定时数据，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《图形化》。该产品结合spring-cloud-sleuth 使用较为简单， 集成很方便， 但是功能较简单。

• pinpoint Pinpoint是韩国人开源的基于字节码注入的调用链分析，以及应用监控分析工具。特点 是支持多种插件，UI功能强大，接入端无代码侵入。

• SkyWalking是本土开源的基于字节码注入的调用链分析，以及应用监控分析工具。特点是支持多 种插件，UI功能较强，接入端无代码侵入。目前已加入Apache孵化器。
  Sleuth （日志记录每一条链路上的所有节点，以及这些节点所在的机器，和耗时。）

• log4j SpringCloud 提供的分布式系统中链路追踪解决方案。

• 注意：SpringCloud alibaba技术栈中并没有提供自己的链路追踪技术的，我们可以采用Sleuth + Zipkin来做链路追踪解决方案。

3.介绍sleuth

springCloud Sleuth主要功能就是在分布式系统中提供追踪解决方案。
它大量借用了Google Dapper的设计， 先来了解一下Sleuth中的术语
和相关概念。
*1.Trace* *(一条完整链路--包含很多span(微服务接口))*
由一组Trace Id（贯穿整个链路）相同的Span串联形成一个树状结
构。为了实现请求跟踪，当请求到达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标识（即TraceId），同时在
分布式系统内部流转的时候，框架始终保持传递该唯一值，直到整个
请求的返回。那么我们就可以使用该唯一标识将所有的请求串联起
来，形成一条完整的请求链路。
*2.Span*
代表了一组基本的工作单元。为了统计各处理单元的延迟，当请求到
达各个服务组件的时候，也通过一个唯一标识（SpanId）来标记它的
开始、具体过程和结束。通过SpanId的开始和结束时间戳，就能统计
该span的调用时间，除此之外，我们还可以获取如事件的名称。请求
信息等元数据。
*3. Annotation*
用它记录一段时间内的事件，内部使用的重要注释：

l cs（Client Send）客户端发出请求，开始一个请求的命令
l sr（Server Received）服务端接受到请求开始进行处理， sr－cs =
网络延迟（服务调用的时间）
l ss（Server Send）服务端处理完毕准备发送到客户端，ss - sr = 服务
器上的请求处理时间
l cr（Client Reveived）客户端接受到服务端的响应，请求结束。 cr -
cs = 请求的总时间

4.如何使用seluth

在每一个微服务中引入相关依赖  也可以在父工程中加入依赖 

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

 运行代码

 我们可以通过sleuth的日志，观察每个微服务执行的时间。但是
这样会非常麻烦。能否把这些sleuth生成的日志，以图形化的形式展
示。--我们可以使用zipkin来搜集sleuth生成的日志，并以图形化展
示。

 5.zipkin介绍

Zipkin 是 Twitter 的一个开源项目，它基于Google Dapper实现，它致力
于收集服务的定时数据，以解决微服务架构中的延迟问题，包括数据的收
集、存储展现、查找和我们可以使用它来收集各个服务器上请求链路的跟
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。

 

 从上面的图可以看出zipkin需要一个服务端，而每个微服务就是客户
端。

 5.2启动zipkin

java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar

在网页搜索

 5.3 微服务接入zipkin服务端

引入依赖

org.springframework.cloud
spring-cloud-starter-zipkin

 每个微服务接入连接zipkin服务端

#zipkin服务端的地址
spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411/

访问链路