Sleuth

本文探讨了在服务增多时调用链分析的复杂性,尤其是SpringCloudSleuth如何作为分布式系统链路追踪工具,以及与SkyWalking和cat等其他开源工具的比较。重点介绍了Sleuth中的Span、Trace和Annotation等关键概念,以及它们在追踪请求链路和定位问题中的作用。

Sleuth

一 引言

随着服务的越来越多,对调⽤链的分析会越来越复杂。它们之间的调⽤关系也许如下图:

问题:

1:微服务之间的调⽤错综复杂,⽤户发送的请求经历那些服务,调⽤链不清楚,没有⼀ 个⾃动化⼯具来维护调⽤链。

2:⽆法快速定位调⽤链中哪个环节出了问题

二 Sleuth简介

1 SpringCloud-Sleuth

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

  • 同类产品:

    • 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。

    • 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。

2 Sleuth术语

  • 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。

  • Trace:

由⼀组Trace Id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。

  • Annotation:⽤它记录⼀个完成请求的4个事件,内部使⽤的重要注释:

    • cs(Client Send)客户端发出请求,开始⼀个请求的⽣命

    • 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)

    • 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

    • 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

### Spring Cloud Sleuth 集成教程及常见问题解决方案 #### 一、Spring Cloud Sleuth 的基本概念与功能 Spring Cloud Sleuth 是一种分布式追踪解决方案,旨在帮助开发人员跟踪和监控分布式系统中的请求链路信息[^1]。通过集成 Zipkin 或其他类似的分布式追踪系统,可以更方便地分析微服务之间的调用关系以及性能瓶颈。 --- #### 二、Spring Cloud Sleuth 集成教程 ##### 1. 添加依赖项 为了在项目中启用 Spring Cloud Sleuth 和 Zipkin 功能,需在 `pom.xml` 文件中引入以下依赖: ```xml <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId> </dependency> <!-- 如果需要使用 Zipkin --> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId> </dependency> ``` 上述配置会自动将 Sleuth 和 Zipkin 整合到项目中,并支持默认的 HTTP 数据传输方式[^5]。 --- ##### 2. 配置文件设置 在项目的 `application.yml` 或 `application.properties` 中添加必要的配置参数。以下是常见的配置选项: ```yaml spring: sleuth: sampler: probability: 1.0 # 设置采样率为100%,可根据需求调整 zipkin: base-url: http://localhost:9411 # 指定Zipkin服务器地址 ``` 如果希望将追踪数据存储至 MySQL 数据库,则需要额外配置 JDBC 存储支持[^3]。 --- ##### 3. 启动 Zipkin Server 可以通过 Docker 快速启动一个本地 Zipkin 实例: ```bash docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin ``` 或者手动部署并运行 Zipkin 应用程序,具体操作可参考官方文档或相关教程[^4]。 --- ##### 4. 测试与验证 完成以上步骤后,在应用程序的日志中可以看到生成的 Trace ID 和 Span ID。访问 Zipkin UI 页面 (`http://localhost:9411`) 即可查看详细的追踪信息。 --- #### 三、常见问题及其解决方案 1. **无法正常显示追踪信息** - 可能原因:未正确配置 `spring.zipkin.base-url` 参数;Zipkin 服务未成功启动。 - 解决方案:确认 Zipkin 地址是否可达,并确保应用已连接上 Zipkin 服务[^2]。 2. **日志中缺少 Trace ID 和 Span ID** - 可能原因:采样率过低导致部分请求被忽略。 - 解决方案:提高采样率(如设置为 `probability: 1.0`),以便捕获更多请求的数据。 3. **MySQL 数据存储失败** - 可能原因:JDBC 连接字符串错误或表结构缺失。 - 解决方案:检查数据库连接配置是否正确,并执行 Zipkin 提供的 SQL 脚本来初始化表结构。 4. **跨服务调用丢失上下文** - 可能原因:某些中间件(如消息队列)未能传递追踪头信息。 - 解决方案:确保所有组件均启用了 Sleuth 支持,并正确传播 Header 信息(如 `X-B3-TraceId`, `X-B3-SpanId` 等)。 --- ### 四、总结 通过合理配置 Spring Cloud Sleuth 并结合 Zipkin 使用,能够有效提升微服务系统的可观测性和调试效率。无论是简单的单体应用还是复杂的分布式环境,都可以借助这一工具快速定位问题所在。 ---
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