spring cloud鏈路追蹤組件sleuth和zipkin

spring cloud鏈路追蹤組件sleuth

   

主要做用就是日誌埋點

操做方法

一、增長依賴

            <dependency>

     <groupId>org.springframework.cloud</groupId>

     <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>

         </dependency>

              

二、訪問http://192.168.136.128:8651/api/v1/orderfeignhystrix/save?userId=2&productId=2 能夠看到日誌

   

2019-03-19 20:48:09.496 INFO [orderfeignhystrix-service,e1a008f418104d9f,38cbc892167e3427,false] 4084 --- [ODUCT-SERVICE-1] c.n.u.concurrent.ShutdownEnabledTimer : Shutdown hook installed for: NFLoadBalancer-PingTimer-PRODUCT-SERVICE

[orderfeignhystrix-service,e1a008f418104d9f,38cbc892167e3427,false]

日誌內容爲

            1）、第一個值，spring.application.name的值

            2）、第二個值，96f95a0dd81fe3ab ，sleuth生成的一個ID，叫Trace ID，用來標識一條請求鏈路，一條請求鏈路中包含一個Trace ID，多個Span ID        

            3）、第三個值，852ef4cfcdecabf三、spanid 基本的工做單元，獲取元數據，如發送一個http

            4）、第四個值：false，是否要將該信息輸出到zipkin服務中來收集和展現。

三、增長logger打點

    在商品和訂單實現中均增長

    ProductServiceImpl和ProductOrderFeignHystrixServiceImpl實現類

    logger定義，引入org.slf4j.Logger;

    定義

     private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());

        並分別在訂單和商品中增長埋點：

logger.info("save");

logger.info("findById");

    OpenTracing 已進入 CNCF，正在爲全球的分佈式追蹤，提供統一的概念和數據標準。

        經過提供平臺無關、廠商無關的 API，使得開發人員可以方便的添加（或更換）追蹤系統的實現。

    商品埋點日誌

    2019-03-19 21:08:26.581 INFO [product-service,23fccb4a5f0b31ff,b829bfe52814d0b3,false] 4880 --- [nio-8765-exec-6] l.x.p.service.impl.ProductServiceImpl : findById

    訂單埋點日誌：

    2019-03-19 21:08:26.587 INFO [orderfeignhystrix-service,23fccb4a5f0b31ff,e4d3e5c6103cc13e,false] 2472 --- [rixController-2] .s.i.ProductOrderFeignHystrixServiceImpl : save

    同一個調用（trace_id）23fccb4a5f0b31ff使用了兩個不一樣的服務b829bfe52814d0b3（商品服務）和e4d3e5c6103cc13e（訂單服務）

每次從新調用的trace id和span Id都會不同。

   

四、Zipkin可視化鏈路追蹤系統部署

    1）、zipkin.io爲官網，由collector 日誌蒐集器/Storage 存儲/Restful API API接口/Web UI web頁面

    2）、介紹：大規模分佈式系統的APM工具（Application Performance Management）,基於Google Dapper的基礎實現，和sleuth結合能夠提供可視化web界面分析調用鏈路耗時狀況            

    3）、啓動zipkin

        a、docker啓動：docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin

        b、訪問zipkin :http://192.168.136.129:9411/ 能夠打開一個zipkin界面

          

五、知識拓展 openTracing

    OpenTracing 已進入 CNCF，正在爲全球的分佈式追蹤，提供統一的概念和數據標準。

        經過提供平臺無關、廠商無關的 API，使得開發人員可以方便的添加（或更換）追蹤系統的實現。

            推薦閱讀：

            http://blog.daocloud.io/cncf-3/

            https://www.zhihu.com/question/27994350

            https://yq.aliyun.com/articles/514488?utm_content=m_43347

六、sleuth收集跟蹤信息經過http請求發送給zipkin server，zipkinserver進行跟蹤信息的存儲以及提供Rest API便可，Zipkin UI調用其API接口進行數據展現

        默認存儲是內存，可也用mysql、或者elasticsearch等存儲

七、加入依賴（product 和order中）

        <dependency>

         <groupId>org.springframework.cloud</groupId>

         <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>

        </dependency>

   

        裏面包含 spring-cloud-starter-sleuth、spring-cloud-sleuth-zipkin

八、配置yml中增長zipkin服務器配置（每一個服務中增長的配置，包括zuul服務）

zipkin:

base-url: http://192.168.136.129:9411

    配置sleuth採樣百分比

     sleuth:

        sampler:

         probability: 1

9.重啓docker

        docker ps

        docker stop 70b31fb1e3f2

        docker start 70b31fb1e3f2

十、重啓屢次後正常 ，直至sleuth輸出日誌中第四個字段爲true，便可展現

        http://192.168.136.129:9411/zipkin/