16-SpringCloud Sleuth

本文介绍了Spring Cloud Sleuth在微服务架构中如何解决服务调用链路监控问题,包括Zipkin的安装与配置,以及如何在Spring Boot应用中集成Sleuth进行服务追踪。通过示例展示了如何在实际项目中操作和查看完整的调用链路信息。

Sleuth概述

为什么会出现这个技术?要解决哪些问题?

在微服务框架中,一个由客户端发起的请求在后端系统中会经过多个不同的的服务节点调用来协同产生最后的请求结果,每一个前段请求都会形成一条复杂的分布式服务调用链路,链路中的任何一环出现高延时或错误都会引起整个请求最后的失败。

是什么

  • https://github.com/spring-cloud/spring-cloud-sleuth
  • Spring Cloud Sleuth提供了一套完整的服务跟踪的解决方案
  • 在分布式系统中提供追踪解决方案并且兼容支持了zipkin

解决

Sleuth之zipkin搭建安装

zipkin

下载

  • zipkin-server-2.14.1-exec.jar

运行jar

java -jar zipkin-server-2.14.1-exec.jar

运行控制台

http://localhost:9411/zipkin/

不知道为什么这个Logo出不来~

术语

完整的调用链路

表示一请求链路,一条链路通过Trace ld唯一标识,Span标识发起的请求信息,各span通过parent id关联起来

—条链路通过Trace ld唯一标识,Span标识发起的请求信息,各span通过parent id关联起来。

整个链路的依赖关系如下:

名词解释

  • Trace:类似于树结构的Span集合,表示一条调用链路,存在唯一标识
  • span:表示调用链路来源,通俗的理解span就是一次请求信息

Sleuth链路监控展现

修改8001服务提供者

cloud-provider-payment8001

修改POM.xml

<!--包含了sleuth+zipkin-->
<dependency>
  <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
  <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
</dependency>

修改yml配置

server:
  port: 8001

spring:
  application:
    name: cloud-payment-service
  datasource:
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource            # 当前数据源操作类型
    driver-class-name: org.gjt.mm.mysql.Driver              # mysql驱动包
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/my?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false
    username: root
    password: 123456
  zipkin: #<-------------------------------------关键
    base-url: http://localhost:9411
  sleuth: #<-------------------------------------关键
    sampler:
      #采样率值介于 0 到 1 之间,1 则表示全部采集
      probability: 1

eureka:
  client:
    #表示是否将自己注册进Eurekaserver默认为true。
    register-with-eureka: true
    #是否从EurekaServer抓取已有的注册信息,默认为true。单节点无所谓,集群必须设置为true才能配合ribbon使用负载均衡
    fetchRegistry: true
    service-url:
#      defaultZone: http://localhost:7001/eureka
        #将单一地址修改为多地址通过逗号分割
      defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka, http://eureka7002.com:7002/eureka
  instance:
    instance-id: cloud-payment-service8001
    prefer-ip-address: true #添加此处
    #心跳检测与续约时间
    #开发时没置小些,保证服务关闭后注册中心能即使剔除服务
    #Eureka客户端向服务端发送心跳的时间间隔,单位为秒(默认是30秒)
    lease-renewal-interval-in-seconds: 1
    #Eureka服务端在收到最后一次心跳后等待时间上限,单位为秒(默认是90秒),超时将剔除服务
    lease-expiration-duration-in-seconds: 2
mybatis:
  mapperLocations: classpath:mapper/*.xml
  type-aliases-package: com.dance.com.dance.springcloud.entities    # 所有Entity别名类所在包

修改Controller

@RestController
@Slf4j
public class PaymentController {
    
    .........

    @GetMapping("/payment/zipkin")
    public String paymentZipkin() {
        return "hi ,i'am paymentzipkin server fall back,welcome to here, O(∩_∩)O哈哈~";
    }
}

修改80服务消费者

cloue-consumer-order80

修改POM.xml

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

修改yml配置

server:
  port: 80

spring:
  application:
    name: cloud-order-service
  zipkin:
    base-url: http://localhost:9411
  sleuth:
    sampler:
      probability: 1

eureka:
  client:
    #表示是否将自己注册进Eurekaserver默认为true。
    register-with-eureka: true
    #是否从EurekaServer抓取已有的注册信息,默认为true。单节点无所谓,集群必须设置为true才能配合ribbon使用负载均衡
    fetchRegistry: true
    service-url:
#      defaultZone: http://localhost:7001/eureka
      #将单一地址修改为多地址通过逗号分割
      defaultZone: http://eureka7001.com:7001/eureka, http://eureka7002.com:7002/eureka

修改OrderController

// ====================> zipkin+sleuth
@GetMapping("/consumer/payment/zipkin")
public String paymentZipkin(){
    String result = restTemplate.getForObject("http://localhost:8001"+"/payment/zipkin/", String.class);
    return result;
}

测试

  • 启动Eureka集群
  • 启动8001
  • 启动80
  • 访问80指定接口
  • 启动Zipkin控制台查看

ok~

作者:彼岸舞

时间:2021\09\06

内容关于:Spring Cloud H版

本文属于作者原创,未经允许,禁止转发

<think>好的,用户现在遇到了一个项目设置不兼容的问题,主要是因为Spring Cloud Sleuth和当前使用的Spring Cloud版本不兼容,需要迁移到Micrometer Tracing。我需要仔细分析这个问题,并给出清晰的解决步骤。 首先,用户可能正在使用较新版本的Spring Cloud,而Spring Cloud Sleuth在3.1版本后已经被Micrometer Tracing取代。需要确认用户是否了解这一变化,并引导他们进行迁移。用户提供的链接是Micrometer的迁移指南,可能需要进一步简化步骤,让用户更容易操作。 接下来,用户可能需要具体的迁移步骤,比如如何更新依赖、调整配置以及代码层面的修改。之前的回复中已经给出过类似的解决方案,但这次需要更详细,尤其是依赖管理部分,确保所有相关依赖版本一致,避免冲突。 另外,用户可能不太清楚为什么需要迁移,或者迁移后的好处是什么,需要简要说明Micrometer Tracing的优势,比如标准化、更好的集成等。同时,用户可能担心迁移过程中的兼容性问题,需要给出禁用验证的方法作为临时解决方案,但建议优先完成迁移。 还要注意用户可能的配置文件和代码中的旧版Sleuth引用,例如@Autowired的Tracer,需要替换为Micrometer的Tracer。此外,日志配置也需要调整,以正确显示TraceID和SpanID。 最后,需要提醒用户检查依赖树,处理可能存在的版本冲突,并确保所有相关依赖如Brave或OpenTelemetry的正确引入。如果用户遇到问题,建议他们提供依赖树以便进一步分析。同时,提供迁移后的验证步骤,确保迁移成功。</think>### Spring Cloud Sleuth 迁移 Micrometer Tracing 完整指南 #### 一、问题根源解析 您遇到的兼容性问题源于: 1. **架构演进**:Spring Cloud 2022.x (即 Spring Boot 3.x) 已弃用 Spring Cloud Sleuth 2. **技术栈统一**:Micrometer Tracing 成为 OpenTelemetry 标准化实现的官方选择 3. **依赖隔离**:Sleuth 与 Micrometer Tracing 的依赖树存在冲突 --- #### 二、分步迁移方案 **步骤 1:清理旧依赖** 在 `pom.xml` 中删除所有 Sleuth 相关依赖: ```xml <!-- 移除旧版 Sleuth 依赖(示例) --> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId> </dependency> ``` **步骤 2:添加 Micrometer Tracing 全家桶** ```xml <!-- 核心追踪能力 --> <dependency> <groupId>io.micrometer</groupId> <artifactId>micrometer-tracing</artifactId> <version>1.3.0</version> </dependency> <!-- Brave 实现(可选 OpenTelemetry) --> <dependency> <groupId>io.micrometer</groupId> <artifactId>micrometer-tracing-bridge-brave</artifactId> <version>1.3.0</version> </dependency> <!-- 与 Micrometer 指标集成 --> <dependency> <groupId>io.micrometer</groupId> <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId> <version>1.13.0</version> </dependency> ``` **步骤 3:版本对齐管理** ```xml <properties> <micrometer.version>1.13.0</micrometer.version> <micrometer.tracing.version>1.3.0</micrometer.tracing.version> </properties> ``` --- #### 三、关键配置迁移 **旧版 Sleuth 配置** → **新版 Micrometer 配置** ```properties # 原配置(需删除) spring.sleuth.enabled=true spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411 # 新版配置 management.tracing.enabled=true management.zipkin.tracing.endpoint=http://localhost:9411/api/v2/spans ``` --- #### 四、代码层改造 **1. Tracer API 变更** ```java // 旧版 Sleuth @Autowired private Tracer sleuthTracer; // 新版 Micrometer @Autowired private brave.Tracer braveTracer; ``` **2. Span 操作示例** ```java // 创建 Span Span span = braveTracer.nextSpan().name("custom-operation").start(); try (SpanInScope ws = braveTracer.withSpanInScope(span)) { // 业务逻辑 log.info("Processing..."); } finally { span.finish(); } ``` --- #### 五、兼容性处理技巧 **临时禁用验证(非推荐)** ```properties # 仅用于紧急绕过验证 spring.cloud.compatibility-verifier.enabled=false ``` --- #### 六、迁移验证方法 **1. 健康检查端点** ```shell curl http://localhost:8080/actuator/health/tracing ``` **2. 追踪数据验证** ```json // 预期响应结构 { "status": "UP", "details": { "brave": { "status": "UP" } } } ``` --- #### 七、常见问题处理 **依赖冲突排查** ```shell # 生成依赖树分析 mvn dependency:tree -Dincludes=io.micrometer* ``` **典型冲突解决** ```xml <!-- 排除旧版 Brave --> <exclusions> <exclusion> <groupId>io.zipkin.brave</groupId> <artifactId>brave</artifactId> </exclusion> </exclusions> ``` --- #### 八、监控指标对接 **Prometheus 指标示例** ```promql # 追踪 span 耗时统计 rate(micrometer_tracing_span_seconds_sum{span_name="http-get"}[5m]) ``` --- ### 架构优势说明 1. **标准化支持**:兼容 OpenTelemetry 和 OpenTracing 双标准 2. **性能提升**:异步采样机制降低 40% 的性能损耗 3. **统一观测**:与 Metrics 指标实现原生关联 建议在完成基础迁移后,参考 [Micrometer Tracing 官方文档](https://micrometer.io/docs/tracing) 进行高级配置。如果遇到具体组件(如 Kafka、RabbitMQ)的集成问题,可以提供相关配置片段进一步分析。
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