Spring Cloud Sleuth + zipkin + kafka

2.2.5.RELEASE

1 说明

Spring Cloud Sleuth 是Spring Cloud的分布式链路追踪实现。

1.1 术语

Spring Cloud Sleuth采用的是Google的开源项目Dapper的专业术语。

Span：基本工作单元。比如发送一个远程调度任务 就会产生一个Span，Span是一个64位ID唯一标识的，是用另一个64位ID唯一标识的Trace的一部分。Span还有其他数据信息，比如摘要、时间戳事件、键值对注解、 Span的ID、以及进度ID(通常是ip）。
当你开始一个span的时候，必须手动结束。

初始的span叫做root span，会开始一个trace。此时span的id和trace的id是一样的

race：一系列Span组成的一个树状结构。请求一个微服务系统的API接口，这个API接口，需要调用多个微服务，调用每个微服务都会产生一个新的Span，所有由这个请求产生的Span组成了这个Trace。

Annotation：用来及时记录一个事件的，一些核心注解用来定义一个请求的开始和结束 。这些注解包括以下：

• cs - Client Sent -客户端发送一个请求，这个注解描述了这个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传输的时间。
• ss - Server Sent （服务端发送响应）–该注解表明请求处理的完成(当请求返回客户端)，如果ss的时间戳减去sr时间戳，就可以得到服务器请求的时间。
• cr - Client Received （客户端接收响应）-此时Span的结束，如果cr的时间戳减去cs时间戳便可以得到整个请求所消耗的时间。

span父子关系图：

1.2 界面效果

下面的章节也是根据上面的例子

1.2.1 Zipkin

在zipkin中看上面的调用链路

选择其中的一个链路
> 选择一个链路后，相关的cs、sr、ss、cr span会合并。

1.2.2 错误可视化

通过zipkin，可以直接看到链路中的错误，红色表示链路中有异常。
点击其中一条链路，出现如下画面：

点击其中的span：

可以看到具体的异常信息

1.3 集成Sleuth + kafka

依赖

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

配置

application.yml

spring:
  zipkin:
    sender:
      type: kafka
  cloud:
    stream:
      binders:
        zipkin:
          type: kafka # 当项目同时使用kafka和rabbit时，需要指定
  kafka:
    bootstrap-servers:
      - 192.168.1.36:9092
      - 192.168.1.33:9092
      - 192.168.1.47:9092

https://docs.spring.io/spring-cloud-sleuth/docs/2.2.5.RELEASE/reference/html/#purpose