Spring Cloud Sleuth+Zipkin原理分析

Spring Cloud Sleuth+Zipkin原理分析
随着业务发展，系统拆分导致系统调用链路愈发复杂一个前端请求可能最终需要调用很多次后端服务才能完成，当整个请求变慢或不可用时，我们是无法得知该请求是由某个或某些后端服务引起的，这时就需要解决如何快读定位服务故障点，以对症下药。于是就有了分布式系统调用跟踪的诞生。
针对微服务化应用链路追踪的问题，Google在2010年发表了论文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》，这篇文章是业内实现链路追踪的标杆和理论基础，具有非常大的参考价值。目前链路追踪组件主要有Google的Dapper，Twitter 的Zipkin，以及阿里的Eagleeye （鹰眼）等，它们都是非常优秀的链路追踪开源组件。
Spring Cloud Sleuth是 Spring Cloud为分布式服务链路跟踪提供的解决方案。本文我们将详细介绍与分析 Spring Cloud Sleuth + Zipkin 的实现原理。

Spring Cloud Sleuth

• 提供链路追踪。通过sleuth可以很清楚的看出一个请求都经过了哪些服务；可以很方便的理清服务间的调用关系。
• 可视化错误。对于程序未捕捉的异常，可以结合zipkin分析。
• 分析耗时。通过sleuth可以很方便的看出每个采样请求的耗时，分析出哪些服务调用比较耗时。当服务调用的耗时随着请求量的增大而增大时，也可以对服务的扩容提供一定的提醒作用。
• 优化链路。对于调用频繁的服务，可以并行调用或针对业务做一些优化措施等。

基本概念
分布式服务跟踪系统主要包括下面三个关键点：

（1）Trace：它是由一组有相同Trace ID的Span串联形成一个树状结构。为了实现请求跟踪，当请求请求到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跟踪标识（即前文提到的Trace ID），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标识，直到返回请求为止，我们通过它将所有请求过程中的日志关联起来；
（2）Span：它代表了一个基础的工作单元，例如服务调用。为了统计各处理单元的时间延迟，当前请求到达各个服务组件时，也通过一个唯一标识（即前文提到的Span ID）来标记它的开始、具体过程以及结束。通过span的开始和结束的时间戳，就能统计该span的时间延迟，除此之外，我们还可以获取如事件名称、请求信息等元数据。
（3）Annotation：它用于记录一段时间内的事件。内部使用的最重要的注释是：

• 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，其中（sr – 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