springcloud (Finchley版本)简易入门 | 第七课： sleuth分布式链路跟踪

最新推荐文章于 2022-11-01 11:29:13 发布

大龄码农生活

最新推荐文章于 2022-11-01 11:29:13 发布

阅读量241

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： springcloud

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36697880/article/details/112670848

springcloud 专栏收录该内容

7 篇文章

订阅专栏

一、sleuth介绍

二、术语

三、Zipkin

3.1、编写一个Zipkin Server

四、实战

4.1、sleuth微服务整合Zipkin

4.2、zipkin server 用Elasticsearch 做数据持久化

4.2.1、zipkin 与 Elasticsearch整合：

参考资料

一、sleuth介绍

Spring Cloud 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、 Twitter Zipkin和 Apache HTrace的设计先来了解一下 Sleuth的术语， Sleuth借用了 Dapper的术语。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。

微服务架构上通过业务来划分服务的，通过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。

二、术语

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（跟踪）：一组共享"rootspan"的 span组成的树状结构称为 traceo trac也用一个64位的 ID唯一标识， trace 中的所有 span都共享该 trace的 ID。
annotation（标注）： annotation用来记录事件的存在，其中，核心annotation用来定义请求的开始和结束

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将Span和Trace在一个系统中使用Zipkin注解的过程图形化：

Spring Cloud Sleuth可以追踪10种类型的组件：async、Hystrix，messaging，websocket，rxjava， scheduling，web（Spring MVC Controller，Servlet），webclient（Spring RestTemplate）、Feign、Zuul

下面我们通过一张图来看一下一个简单的微服务调用链：

这张图是spring cloud 官方给出的示例图图片详细讲了我们上文所说的概念在调用链中处于什么状态以及改变。

三、Zipkin

Zipkin是 Twitter开源的分布式跟踪系统，基于 Dapper的论文设计而来。它的主要功能是收集系统的时序数据，从而追踪微服务架构的系统延时等问题。 Zipkin还提供了一个非常友好的界面，来帮助分析追踪数据。官网地址：http://zipkin。

为什么要Zipkin

因为sleuth对于分布式链路的跟踪仅仅是一些数据的记录，这些数据我们人为来读取和处理难免会太麻烦了，所以我们一般吧这种数据上交给Zipkin Server 来统一处理。

3.1、编写一个Zipkin Server

新建一个 zipkin-server 微服务。引入依赖

 <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>io.zipkin.java</groupId>
            <artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId>
            <version>2.8.4</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>io.zipkin.java</groupId>
            <artifactId>zipkin-server</artifactId>
            <version>2.8.4</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>io.zipkin.java</groupId>
            <artifactId>zipkin-autoconfigure-storage-elasticsearch-http</artifactId>
            <version>2.3.1</version>
        </dependency>
    </dependencies>

在启动类上加入注解:@EnableZipkinServer：

/**
 * Zipkin服务器
 */
@SpringBootApplication
@EnableZipkinServer
public class AppZipkinServer {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(AppZipkinServer.class);
    }
}

yml文件加上如下配置:

management:
  metrics:
    web:
      server:
        autoTimeRequests: false
server:
  port: 9494

这个配置解释一下：在zipkin2.7.x以后便不支持自定义服务器需要使用官方的版本或者Docker 但是如果还是要使用的话就得加上这个配置。

完成上面的步骤之后，我们启动项目，你会发现Zipkin 的专属图标，而且细心的同学会发现他是基于spring boot 来的, 然后打开浏览器访问: /zipkin/

四、实战

4.1、sleuth微服务整合Zipkin

改造user、power、order微服务，在pom中增加依赖：

   <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>

然后在微服务中加入以下配置:

spring:
  zipkin:
    base-url: http://localhost:9494  #指定Zipkin server地址
  sleuth:
    sampler:
      probability: 1.0 #request采样的数量的标准 默认是0.1 也即是10%  顾名思义 采取10%的请求数据  因为在分布式系统中，数据量可能会非常大，因此采样非常重要。我们示例数据少最好配置为1全采样

然后启动微服务并模拟一次调用链我这里是用user 微服务调用了order微服务，order微服务调用了power微服务（注意，每个微服务都需要和 zipkin整合）

调用完成之后我们去zipkin server 页面去看看:

点击进去可以看一次调用的链路

4.2、zipkin server 用Elasticsearch 做数据持久化

刚刚我们介绍了如何把分布式链路调用信息上传到 zipkin server 但是有一个问题：

当zipkin重启后我们的分布式链路数据全部清空了。

因为zipkin server 默认数据是存储在内存当中，所以当你服务重启之后内存自然而然也就清空了。

我们这里借用ES来做数据持久化，当然还可以用ELK来做，我们这里演示ES

关于Elasticsearch 具体的介绍我们本文暂时不讨论，没学习过的同学可以把他当作mysql来看待

Elasticsearch 下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch

4.2.1、zipkin 与 Elasticsearch整合：

首先我们在我们的zipkin server里面引入依赖:

 <dependency>
            <groupId>io.zipkin.java</groupId>
            <artifactId>zipkin-autoconfigure-storage-elasticsearch-http</artifactId>
            <version>2.3.1</version>
        </dependency>

然后在yml加入配置：

zipkin:
  storage:
    type: elasticsearch
    elasticsearch:
      cluster: elasticsearch
      hosts: http://localhost:9200
      index: zipkin

4.2.1、在kibaba展示数据

图片1.png

在上图的界面中，单击“Management”按钮，然后单击“Add New”，添加一个index。我们将在上节ElasticSearch中写入链路数据的index配置为“zipkin”，那么在界面填写为“zipkin-*”，单击“Create”按钮，界面如下图所示：

图片2.png

创建完成index后，单击“Discover”，就可以在界面上展示链路数据了，展示界面如下图所示。

图片3.png

参考资料

https://zipkin.io/

https://github.com/spring-cloud/spring-cloud-sleuth

https://cloud.spring.io/spring-cloud-static/spring-cloud-sleuth/2.1.0.RELEASE/single/spring-cloud-sleuth.html

https://github.com/openzipkin/zipkin/blob/master/zipkin-server/src/main/resources/zipkin-server-shared.yml

https://github.com/openzipkin/zipkin/blob/master/zipkin-storage/mysql-v1/src/main/resources/mysql.sql

https://windmt.com/2018/04/24/spring-cloud-12-sleuth-zipkin/

https://segmentfault.com/a/1190000015697673

elatstic 版本为2.6.x，下载地址：https://www.elastic.co/downloads/past-releases

http://www.cnblogs.com/JreeyQi/p/9336692.html