文章目录
1. 微服务架构下的问题2. Sleuth概述2.1 相关概念2.2 链路追踪Sleuth入门3. Zipkin的概述3.1 Zipkin Server的部署和配置3.2 客户端Zipkin+Sleuth整合3.3 zipkin 数据持久化3.4 基于消息中间件收集数据3.5 客户端配置1. 微服务架构下的问题
在大型系统的微服务化构建中，一个系统会被拆分成许多模块。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，也就意味着这种架构形式也会存在一些问题：
如何快速发现问题？如何判断故障影响范围？如何梳理服务依赖以及依赖的合理性？如何分析链路性能问题以及实时容量规划？
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、每个服务节点的请求状态等等。
目前业界比较流行的链路追踪系统如：Twitter的Zipkin，阿里的鹰眼，美团的Mtrace，大众点评的cat等，大部分都是基于google发表的Dapper。Dapper阐述了分布式系统，特别是微服务架构中链路追踪的概念、数据表示、埋点、传递、收集、存储与展示等技术细节。
2. Sleuth概述
Spring Cloud Sleuth 主要功能就是在分布式系统中提供追踪解决方案，并且兼容支持了 zipkin，你只需要在pom文件中引入相应的依赖即可。
2.1 相关概念
Spring Cloud Sleuth 为Spring Cloud提供了分布式根据的解决方案。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。
Span：基本工作单元，例如，在一个新建的span中发送一个RPC等同于发送一个回应请求给RPC，span通过一个64位ID唯一标识，trace以另一个64位ID表示，span还有其他数据信息，比如摘要、时间戳事件、关键值注释(tags)、span的ID、以及进度ID(通常是IP地址)
span在不断的启动和停止，同时记录了时间信息，当你创建了一个span，你必须在未来的某个时刻停止它。Trace：一系列spans组成的一个树状结构，例如，如果你正在跑一个分布式大数据工程，你可能需要创建一个trace。Annotation：用来及时记录一个事件的存在，一些核心annotations用来定义一个请求的开始和结束
cs - Client Sent -客户端发起一个请求，这个annotion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
网络延迟
ss - Server Sent -注解表明请求处理的完成(当请求返回客户端)，如果ss减去sr时间戳便可得
到服务端需要的处理请求时间
cr - Client Received -表明span的结束，客户端成功接收到服务端的回复，如果cr减去cs时间
戳便可得到客户端从服务端获取回复的所有所需时间
实验步骤
2.2 链路追踪Sleuth入门
（1） 配置依赖
<!--sleuth 链路追踪jar包--><dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId></dependency>
（2） 修改配置文件
修改application.yml添加日志级别
logging:level:root: infoorg.springframework.web.servlet.DispatcherServlet: DEBUGorg.springframework.cloud.sleuth: DEBUG
运行结果：
3. Zipkin的概述
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、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：InMemory、MySql、Cassandra 以及 Elasticsearch。
上图展示了 Zipkin 的基础架构，它主要由 4 个核心组件构成：
Collector：收集器组件，它主要用于处理从外部系统发送过来的跟踪信息，将这些信息转换为Zipkin 内部处理的 Span 格式，以支持后续的存储、分析、展示等功能。Storage：存储组件，它主要对处理收集器接收到的跟踪信息，默认会将这些信息存储在内存中，我们也可以修改此存储策略，通过使用其他存储组件将跟踪信息存储到数据库中。RESTful API：API 组件，它主要用来提供外部访问接口。比如给客户端展示跟踪信息，或是外接系统访问以实现监控等。Web UI：UI 组件，基于 API 组件实现的上层应用。通过 UI 组件用户可以方便而有直观地查询和分析跟踪信息。
Zipkin 分为两端，一个是 Zipkin 服务端，一个是 Zipkin 客户端，客户端也就是微服务的应用。
客户端会配置服务端的 URL 地址，一旦发生服务间的调用的时候，会被配置在微服务里面的 Sleuth 的监听器监听，并生成相应的 Trace 和 Span 信息发送给服务端。发送的方式主要有两种，一种是 HTTP 报文的方式，还有一种是消息总线的方式如 RabbitMQ.
不论哪种方式，我们都需要：一个 Eureka 服务注册中心，这里我们就用之前的 eureka 项目来当注册中心。一个 Zipkin 服务端。
多个微服务，这些微服务中配置Zipkin 客户端。
3.1 Zipkin Server的部署和配置
（1） Zipkin Server下载
从spring boot 2.0开始，官方就不再支持使用自建Zipkin Server的方式进行服务链路追踪，而是直接提 供了编译好的 jar 包来给我们使用。可以从官方网站下载先下载Zipkin的web UI，我们这里下载的是 zipkin-server-2.12.9-exec.jar
（2） 启动
在命令行输入java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar启动 Zipkin Server
默认Zipkin Server的请求端口为 9411Zipkin Server的启动参数可以通过官方提供的yml配置文件查找在浏览器输入 http://127.0.0.1:9411即可进入到Zipkin Server的管理后台
3.2 客户端Zipkin+Sleuth整合
通过查看日志分析微服务的调用链路并不是一个很直观的方案，结合zipkin可以很直观地显示微服务之间的调用关系。
（1）客户端添加依赖
客户端指的是需要被追踪的微服务
<!--zipkin链路追踪的jar包--><dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId></dependency>
（2）修改客户端配置文件
zipkin:base-url: http://127.0.0.1:9411/ #server的请求地址sender:type: web #数据的传输方式 , 已http的形式向server端发送数据#type: rabbit #向rabbitmq中发送消息sleuth:sampler:probability: 1 #采样比 意思就是 所有的日志都收集
指定了zipkin server的地址，下面制定需采样的百分比，默认为0.1，即10%，这里配置1，是记录全部的sleuth信息，是为了收集到更多的数据（仅供测试用）。在分布式系统中，过于频繁的采样会影响系统性能，所以这里配置需要采用一个合适的值。
（3） 测试
以此启动每个微服务，启动Zipkin Service。通过浏览器发送一次微服务请求。打开 Zipkin Service
控制台，我们可以根据条件追踪每次请求调用过程
3.3 zipkin 数据持久化
1.数据持久化
在zipkin服务端,将数据存储到mysql数据库中
- 准备mysql数据库和表(zipkin提供)
- 修改server的启动名称
zipkin.sql
/*SQLyog Ultimate v11.33 (64 bit)MySQL - 5.5.58 : Database - zipkin**********************************************************************//*!40101 SET NAMES utf8 */;/*!40101 SET SQL_MODE=''*/;/*!40014 SET @OLD_UNIQUE_CHECKS=@@UNIQUE_CHECKS, UNIQUE_CHECKS=0 */;/*!40014 SET @OLD_FOREIGN_KEY_CHECKS=@@FOREIGN_KEY_CHECKS, FOREIGN_KEY_CHECKS=0 */;/*!40101 SET @OLD_SQL_MODE=@@SQL_MODE, SQL_MODE='NO_AUTO_VALUE_ON_ZERO' */;/*!40111 SET @OLD_SQL_NOTES=@@SQL_NOTES, SQL_NOTES=0 */;CREATE DATABASE /*!32312 IF NOT EXISTS*/`zipkin` /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET utf8 */;USE `zipkin`;/*Table structure for table `zipkin_annotations` */DROP TABLE IF EXISTS `zipkin_annotations`;CREATE TABLE `zipkin_annotations` (`trace_id_high` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT 'If non zero, this means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit',`trace_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT 'coincides with zipkin_spans.trace_id',`span_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT 'coincides with zipkin_spans.id',`a_key` varchar(255) NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.key or Annotation.value if type == -1',`a_value` blob COMMENT 'BinaryAnnotation.value(), which must be smaller than 64KB',`a_type` int(11) NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.type() or -1 if Annotation',`a_timestamp` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT 'Used to implement TTL; Annotation.timestamp or zipkin_spans.timestamp',`endpoint_ipv4` int(11) DEFAULT NULL COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null',`endpoint_ipv6` binary(16) DEFAULT NULL COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null, or no IPv6 address',`endpoint_port` smallint(6) DEFAULT NULL COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null',`endpoint_service_name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null',UNIQUE KEY `trace_id_high` (`trace_id_high`,`trace_id`,`span_id`,`a_key`,`a_timestamp`) COMMENT 'Ignore insert on duplicate',KEY `trace_id_high_2` (`trace_id_high`,`trace_id`,`span_id`) COMMENT 'for joining with zipkin_spans',KEY `trace_id_high_3` (`trace_id_high`,`trace_id`) COMMENT 'for getTraces/ByIds',KEY `endpoint_service_name` (`endpoint_service_name`) COMMENT 'for getTraces and getServiceNames',KEY `a_type` (`a_type`) COMMENT 'for getTraces',KEY `a_key` (`a_key`) COMMENT 'for getTraces',KEY `trace_id` (`trace_id`,`span_id`,`a_key`) COMMENT 'for dependencies job') ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=COMPRESSED;/*Data for the table `zipkin_annotations` *//*Table structure for table `zipkin_dependencies` */DROP TABLE IF EXISTS `zipkin_dependencies`;CREATE TABLE `zipkin_dependencies` (`day` date NOT NULL,`parent` varchar(255) NOT NULL,`child` varchar(255) NOT NULL,`call_count` bigint(20) DEFAULT NULL,UNIQUE KEY `day` (`day`,`parent`,`child`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=COMPRESSED;/*Data for the table `zipkin_dependencies` *//*Table structure for table `zipkin_spans` */DROP TABLE IF EXISTS `zipkin_spans`;CREATE TABLE `zipkin_spans` (`trace_id_high` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT 'If non zero, this means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit',`trace_id` bigint(20) NOT NULL,`id` bigint(20) NOT NULL,`name` varchar(255) NOT NULL,`parent_id` bigint(20) DEFAULT NULL,`debug` bit(1) DEFAULT NULL,`start_ts` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT 'Span.timestamp(): epoch micros used for endTs query and to implement TTL',`duration` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT 'Span.duration(): micros used for minDuration and maxDuration query',UNIQUE KEY `trace_id_high` (`trace_id_high`,`trace_id`,`id`) COMMENT 'ignore insert on duplicate',KEY `trace_id_high_2` (`trace_id_high`,`trace_id`,`id`) COMMENT 'for joining with zipkin_annotations',KEY `trace_id_high_3` (`trace_id_high`,`trace_id`) COMMENT 'for getTracesByIds',KEY `name` (`name`) COMMENT 'for getTraces and getSpanNames',KEY `start_ts` (`start_ts`) COMMENT 'for getTraces ordering and range') ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=COMPRESSED;/*Data for the table `zipkin_spans` *//*!40101 SET SQL_MODE=@OLD_SQL_MODE */;/*!40014 SET FOREIGN_KEY_CHECKS=@OLD_FOREIGN_KEY_CHECKS */;/*!40014 SET UNIQUE_CHECKS=@OLD_UNIQUE_CHECKS */;/*!40111 SET SQL_NOTES=@OLD_SQL_NOTES */;
启动zipkin
java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar --STORAGE_TYPE=mysql --MYSQL_HOST=127.0.0.1 --MYSQL_TCP_PORT=3306 --MYSQL_USER=root --MYSQL_PASS=root --MYSQL_DB=zipkin
这样运行服务的日志文件就会保存在数据库中，下次运行的时候会读出来
3.4 基于消息中间件收集数据
在默认情况下，Zipkin客户端和Server之间是使用HTTP请求的方式进行通信（即同步的请求方式），在网络波动，Server端异常等情况下可能存在信息收集不及时的问题。Zipkin支持与rabbitMQ整合完成异步消息传输。
加了MQ之后，通信过程如下图所示：
RabbitMQ的安装与启动
/saryli/p/9729591.html服务端启动
java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar --RABBIT_ADDRESSES=127.0.0.1:5672RABBIT_ADDRESSES ： 指定RabbitMQ地址RABBIT_USER： 用户名（默认guest）RABBIT_PASSWORD ： 密码（默认guest）
启动Zipkin Server之后，我们打开RabbitMQ的控制台可以看到多了一个Queue
其中 zipkin 就是为我们自动创建的Queue队列
3.5 客户端配置
（1） 配置依赖
<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.amqp</groupId><artifactId>spring-rabbit</artifactId></dependency>
导入 spring-rabbit 依赖，是Spring提供的对rabbit的封装，客户端会根据配置自动的生产消息并发送
到目标队列中
（2） 配置消息中间件rabbit mq地址等信息
zipkin:#base-url: http://127.0.0.1:9411/ #zipkin server的请求地址sender:type: rabbit#type: web #请求方式,默认以http的方式向zipkin server发送追踪数据sleuth: sampler: probability: 1.0 #采样的百分比 rabbitmq: host: localhost port: 5672 username: guest password: guest listener: # 这里配置了重试策略 direct: retry: enabled: true simple: retry: enabled: true
修改消息的投递方式，改为rabbit即可。
添加rabbitmq的相关配置
测试
关闭Zipkin Server，并随意请求连接。打开rabbitmq管理后台可以看到，消息已经推送到rabbitmq。 当Zipkin Server启动时，会自动的从rabbitmq获取消息并消费，展示追踪数据
可以看到如下效果：
请求的耗时时间不会出现突然耗时特长的情况
当ZipkinServer不可用时（比如关闭、网络不通等），追踪信息不会丢失，因为这些信息会保存在
Rabbitmq服务器上，直到Zipkin服务器可用时，再从Rabbitmq中取出这段时间的信息
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