瘋狂Spring Cloud連載（29）微服務跟蹤概述

本文節選自《瘋狂Spring Cloud微服務架構實戰》

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微服務跟蹤概述

        先對微服務跟蹤的相關概念，作一個基本的講解。

實際問題與Sleuth

        前面章節中，咱們使用Spring Cloud來搭建服務集羣，不管是Eureka服務器、服務實例，仍是配置服務器、網關等節點，均可以橫向擴展。一旦集羣中的服務數量增多，而且它們之間存在複雜的依賴關係，那麼管理它們將會變成一件很棘手的事情。

        當外部用戶向集羣發起請求，這些請求將會調用多個服務，每一個服務又會依賴其餘的服務，此時，若是出現異常、超時等狀況，排查問題將變得很是困難。咱們須要很清楚知道，服務出現了什麼問題，這些問題出在哪一個環節。

        爲了能解決這些問題，Spring Cloud提供了Sleuth框架做爲解決方案，Sleuth能夠與Zipkin、Apache HTrace和ELK等數據分析、服務跟蹤系統進行整合，爲服務跟蹤、解決問題提供了便利。

服務跟蹤系統

        目前有許多的分佈式跟蹤系統，例如Zipkin、HTrace等，這些系統能夠幫助咱們收集一些，由服務實時產生的數據（主要是日誌），經過這些數據能夠分析出分佈式系統的健康狀態、服務調用過程、調用耗時等指標，爲優化系統、解決問題提供了依據。

        讀者須要區別兩個基本的概念：服務跟蹤和數據分析，數據分析系統（例如ELK等）收集了服務集羣所產生的數據後，也能夠實現服務監控、服務跟蹤等功能，但明顯數據分析系統的概念更爲普遍、抽象。本書將會介紹服務跟蹤系統Zipkin，一樣也會介紹著名的數據分析平臺ELK。

Sleuth基本概念

        Sleuth借鑑了Google Dapper的設計，先了解如下兩個概念：

• Trace：表示整個跟蹤的過程，從用戶發起請求，到最終的響應。一次跟蹤包含多個跨度，這些跨度以樹狀結構進行保存。
• Span：跨度，表示一次調用的過程，一次跟蹤包含屢次的調用過程。假設用戶向A服務發送請求，A服務又要調用B服務，那麼此時將會產生兩個跨度：用戶調用A服務、A服務調用B服務。

        圖10-1簡單地描述了跨度的概念。

圖10-1 跨度

        如圖10-1，用戶或外部程序調用A服務，這次調用看做是跨度A，A服務還要調用B服務，在跨度A的基礎上會產生跨度B，跨度B是跨度A的一部分，在Sleuth的設計上，跨度A是B的父跨度。所以在整個跟蹤過程當中，這些跨度是樹狀結構的。

        除了跟蹤和跨度外，還要了解一下Annotation（事件標識），它主要用於記錄事件的存在，主要包括如下幾個事件標識：

• cs：Client Sent，表示客戶端發送了請求，這個標識意味着跨度的開始。例如前面的A服務向B服務發送請求，A服務就是客戶端。
• sr：Server Received，表示服務端接收到請求，並開始進行處理。
• ss：Server Sent，表示服務器端完成請求的處理，並對客戶端作出響應。
• cr：Client Received，表示客戶端接收到響應，意味着整個跨度的結束。

項目準備

        在使用Sleuth前，先準備本章的測試項目，本章主要以一個微服務集羣爲基礎，該集羣包括如下項目：

• test-eureka-server：Eureka服務器，端口爲8761。
• test-book-service：圖書微服務，主要提供根據id查詢圖書的服務，端口爲8081。
• test-pay-service：支付微服務，主要提供支付服務，端口爲8082。
• test-sale-service：銷售微服務，會調用圖書服務和支付服務，端口爲8083。

        以上的項目，都可以在codes\10目錄找到對應的源碼，幾個項目的結構請見圖10-2。

圖10-2 測試項目結構

        以上幾個測試項目是一個簡單的Spring Cloud集羣，銷售服務依賴了「圖書服務」和「支付服務」。

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