SpringCloud（七）之SpringCloud的鏈路追蹤組件Sleuth實戰，以及 zipkin 的部署和使用

1、前言

Spring Cloud Sleuth 主要功能就是在分佈式系統中提供追蹤解決方案 ,而且兼容了zipkin，提供了REST API接口來輔助咱們查詢跟蹤數據以實現對分佈式系統的監控程序 。

Sleuth  是個組件，沒有提供咱們可視化的界面，和一些相信的api信息，而zipkin 是個系統，他有可視化的界面，和對應接口調用詳細的信息狀況。

2、爲何要使用鏈路追蹤

微服務架構上經過業務來劃分服務的，經過REST調用，對外暴露的一個接口，可能須要不少個服務協同才能完成這個接口功能，若是鏈路上任何一個服務出現問題或者網絡超時，都會造成致使接口調用失敗。隨着業務的不斷擴張，服務之間互相調用會愈來愈複雜。

，對調用鏈的分析會愈來愈複雜。若是那裏出現了錯誤，咱們是很排查的。因此咱們引入了鏈路追蹤，使用可視化的界面咱們能夠很容易的找到那一塊耗時多，等等。

Sleuth 的使用：

　　1.在項目中加入依賴：

 

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

2.而後在你想打印日誌的地方輸入

 

 控制檯會出現下面這個 （如今看起來是否是感受使用起來也不怎方便，下面我會講zipkin，他提供了可視化界面，看的就清楚多了。）

[order-service,96f95a0dd81fe3ab,852ef4cfcdecabf3,false] 

一、第一個值，spring.application.name的值

二、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

三、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

四、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。

3、可視化鏈路追蹤系統Zipkin

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

 3.1 可視化鏈路追蹤系統Zipkin部署。(我使用的是docker 我後面會講下docker的部署，很簡單的)

　　//阿里提供的部署Zipkin的方法，裏面講了好幾種 包括java 部署 和docker 部署

docker部署：

這樣就搞定了 ，而後ip+端口就能訪問：docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin

3.2  代碼中的使用。

那個項目想要鏈路追蹤就都加入下面的兩個配置

　　3.1.1 加入依賴

 <!--裏面包含 spring-cloud-starter-sleuth、spring-cloud-sleuth-zipkin  ->

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

3.1.1 配置文件添加

#服務的名稱
spring:
  application:
    name: order-service
#zipkin服務所在地址
  zipkin:
    base-url: http://47.XX.XX.XX:9411/
#配置採樣百分比,開發環境能夠設置爲1，表示所有，生產就用默認（0.1）
  sleuth:
    sampler:
      probability: 1

3.2  測試

調用 api 接口

查看Zipkin 可視化系統

　

 

　　

這樣詳細信息就所有追蹤到了。

3.4  大體說下  Sleuth 和Zipkin  是怎麼調用的.

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。 因此說，Sleuth 纔是根本，而Zipkin  這是進行了對數據的分析和展現。