springcloud(十二)：使用Spring Cloud Sleuth和Zipkin進行分佈式鏈路跟蹤

隨着業務發展，系統拆分致使系統調用鏈路愈發複雜一個前端請求可能最終須要調用不少次後端服務才能完成，當整個請求變慢或不可用時，咱們是沒法得知該請求是由某個或某些後端服務引發的，這時就須要解決如何快讀定位服務故障點，以對症下藥。因而就有了分佈式系統調用跟蹤的誕生。

現今業界分佈式服務跟蹤的理論基礎主要來自於 Google 的一篇論文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》，使用最爲普遍的開源實現是 Twitter 的 Zipkin，爲了實現平臺無關、廠商無關的分佈式服務跟蹤，CNCF 發佈了布式服務跟蹤標準 Open Tracing。國內，淘寶的「鷹眼」、京東的「Hydra」、大衆點評的「CAT」、新浪的「Watchman」、惟品會的「Microscope」、窩窩網的「Tracing」都是這樣的系統。

Spring Cloud Sleuth

通常的，一個分佈式服務跟蹤系統，主要有三部分：數據收集、數據存儲和數據展現。根據系統大小不一樣，每一部分的結構又有必定變化。譬如，對於大規模分佈式系統，數據存儲可分爲實時數據和全量數據兩部分，實時數據用於故障排查（troubleshooting），全量數據用於系統優化；數據收集除了支持平臺無關和開發語言無關係統的數據收集，還包括異步數據收集（須要跟蹤隊列中的消息，保證調用的連貫性），以及確保更小的侵入性；數據展現又涉及到數據挖掘和分析。雖然每一部分均可能變得很複雜，但基本原理都相似。

服務追蹤的追蹤單元是從客戶發起請求（request）抵達被追蹤系統的邊界開始，到被追蹤系統向客戶返回響應（response）爲止的過程，稱爲一個「trace」。每一個 trace 中會調用若干個服務，爲了記錄調用了哪些服務，以及每次調用的消耗時間等信息，在每次調用服務時，埋入一個調用記錄，稱爲一個「span」。這樣，若干個有序的 span 就組成了一個 trace。在系統向外界提供服務的過程當中，會不斷地有請求和響應發生，也就會不斷生成 trace，把這些帶有span 的 trace 記錄下來，就能夠描繪出一幅系統的服務拓撲圖。附帶上 span 中的響應時間，以及請求成功與否等信息，就能夠在發生問題的時候，找到異常的服務；根據歷史數據，還能夠從系統總體層面分析出哪裏性能差，定位性能優化的目標。

Spring Cloud Sleuth爲服務之間調用提供鏈路追蹤。經過Sleuth能夠很清楚的瞭解到一個服務請求通過了哪些服務，每一個服務處理花費了多長。從而讓咱們能夠很方便的理清各微服務間的調用關係。此外Sleuth能夠幫助咱們：

• 耗時分析: 經過Sleuth能夠很方便的瞭解到每一個採樣請求的耗時，從而分析出哪些服務調用比較耗時;
• 可視化錯誤: 對於程序未捕捉的異常，能夠經過集成Zipkin服務界面上看到;
• 鏈路優化: 對於調用比較頻繁的服務，能夠針對這些服務實施一些優化措施。

spring cloud sleuth能夠結合zipkin，將信息發送到zipkin，利用zipkin的存儲來存儲信息，利用zipkin ui來展現數據。

這是Spring Cloud Sleuth的概念圖：

ZipKin

Zipkin 是一個開放源代碼分佈式的跟蹤系統，由Twitter公司開源，它致力於收集服務的定時數據，以解決微服務架構中的延遲問題，包括數據的收集、存儲、查找和展示。

每一個服務向zipkin報告計時數據，zipkin會根據調用關係經過Zipkin UI生成依賴關係圖，顯示了多少跟蹤請求經過每一個服務，該系統讓開發者可經過一個 Web 前端輕鬆的收集和分析數據，例如用戶每次請求服務的處理時間等，可方便的監測系統中存在的瓶頸。

Zipkin提供了可插拔數據存儲方式：In-Memory、MySql、Cassandra以及Elasticsearch。接下來的測試爲方便直接採用In-Memory方式進行存儲，生產推薦Elasticsearch。

快速上手

建立zipkin-server項目

項目依賴

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-eureka</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>io.zipkin.java</groupId>
        <artifactId>zipkin-server</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>io.zipkin.java</groupId>
        <artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

啓動類

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@EnableZipkinServer
public class ZipkinApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ZipkinApplication.class, args);
    }

}

使用了@EnableZipkinServer註解，啓用Zipkin服務。

配置文件

eureka:
  client:
    serviceUrl:
      defaultZone: http://localhost:8761/eureka/
server:
  port: 9000
spring:
  application:
    name: zipkin-server

配置完成後依次啓動示例項目：spring-cloud-eureka、zipkin-server項目。剛問地址:http://localhost:9000/zipkin/能夠看到Zipkin後臺頁面

項目添加zipkin支持

在項目spring-cloud-producer和spring-cloud-zuul中添加zipkin的支持。

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

Spring應用在監測到Java依賴包中有sleuth和zipkin後，會自動在RestTemplate的調用過程當中向HTTP請求注入追蹤信息，並向Zipkin Server發送這些信息。

同時配置文件中添加以下代碼：

spring:
  zipkin:
    base-url: http://localhost:9000
  sleuth:
    sampler:
      percentage: 1.0

spring.zipkin.base-url指定了Zipkin服務器的地址，spring.sleuth.sampler.percentage將採樣比例設置爲1.0，也就是所有都須要。

Spring Cloud Sleuth有一個Sampler策略，能夠經過這個實現類來控制採樣算法。採樣器不會阻礙span相關id的產生，可是會對導出以及附加事件標籤的相關操做形成影響。 Sleuth默認採樣算法的實現是Reservoir sampling，具體的實現類是PercentageBasedSampler，默認的採樣比例爲: 0.1(即10%)。不過咱們能夠經過spring.sleuth.sampler.percentage來設置，所設置的值介於0.0到1.0之間，1.0則表示所有采集。

這兩個項目添加zipkin以後，依次進行啓動。

進行驗證

這樣咱們就模擬了這樣一個場景，經過外部請求訪問Zuul網關，Zuul網關去調用spring-cloud-producer對外提供的服務。

四個項目均啓動後，在瀏覽器中訪問地址：http://localhost:8888/producer/hello?name=neo 兩次，而後再打開地址： http://localhost:9000/zipkin/點擊對應按鈕進行查看。

點擊查找看到有兩條記錄

點擊記錄進去頁面，能夠看到每個服務所耗費的時間和順序

點擊依賴分析，能夠看到項目之間的調用關係