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出自：shusheng007
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前言
本文将介绍微服务架构中关于链路追踪相关组件Sleuth与Zipkin的在SpringCloud入门使用。
链路追踪
为什么要进行链路追踪啊？为什么它在微服务架构中突然显得那么重要，以前怎么不太受重视啊？ 看看下面这个图，只有5个服务以及他们互相调用方式，这但凡某个调用出了问题：请求都经过哪几个服务啦？先过的你还是它啊？那个服务耗时太长拉？等等你是不是半天都理不清，那要是50个微服务呢？很明显，我们需要链路追踪。
理论
目前流行的分布式链路追踪实现方案都是基于Google发布的Dapper相关的论文的，你要是感兴趣可以去看一下Dapper论文，这是中文翻译版：Dapper论文翻译版。论文肯定是比较晦涩难懂拉，但你应该大体明白里面的一些关键概念，例如Trace，Span, Annotations, Sampling(采样率)等
假设现在调用链路是 A-B-C
- Trace
这一次调用是一个trace，以一个全局唯一的id来标识，这个就叫traceId
- Span
A-B就是一个Span，B-C也是一个Span。以一个唯一id来标识，叫spanId
- Annotations
链路的额外信息，例如 服务名称，Ip，调用起始结束时间等信息
- Sampling
采样率，在高并发下，你不可能采集每次调用的信息，所以可以100个调用采集1个。
SpringCloud的实现方案
在SpringCloud中我们可以采用Sleuth加Zipkin来实现全链路追踪，Sleuth负责采集链路信息，Zipkin负责处理展示这些信息。
Zipkin服务
因为要使用Zipkin服务，肯定的需要安装Zipkin的服务，我们以docker的形式安装，以mysql来存储链路信息。
下面是安装的docker-compose文件的一部分，完整部分可以在文章末尾的源码中找到。
...
# 数据库
ms_mariadb:
image: mariadb:10.6.5
container_name: ms_mariadb
ports:
- 3306:3306
volumes:
- ~/software/database/ms_mariadb/config:/etc/mysql/conf.d
- ~/software/database/ms_mariadb/data:/var/lib/mysql
environment:
- MYSQL_ROOT_PASSWORD=root
networks:
ms_network:
ipv4_address: 172.171.1.11
# 链路追踪
ms_zipkin:
image: openzipkin/zipkin
container_name: ms_zipkin
ports:
- 9411:9411
environment:
- STORAGE_TYPE=mysql
# Point the zipkin at the storage backend
- MYSQL_DB=zipkin
- MYSQL_USER=root
- MYSQL_PASS=root
- MYSQL_HOST=ms_mariadb
- MYSQL_TCP_PORT=3306
networks:
ms_network:
ipv4_address: 172.171.1.12
depends_on:
- ms_mariadb
当安装了数据库后，还需要执行zipkin的sql脚本来创建其需要的表，脚本也在文后源码中。
引入依赖
pom文件中引入sleuth的依赖：
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>
pom文件中引入zipkin的依赖：
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin</artifactId>
</dependency>
配置
spring:
zipkin:
enabled: true
baseUrl: http://localhost:9411
sleuth:
sampler:
rate: 100
上面配置了zipkin的服务地址，以及采样率，这里为了测试将采样率设置为100%。
注意每个服务都要配置哦，这样才能完成全链路的追踪。
使用
当我们引入sleuth的starter后，其就自动为我们的调用织入了追踪信息，例如我们这里使用的OpenFeign，此外它还可以为rabbitmq，kafka等消息队列织入追踪信息。
当我们的order-service这个服务的接口/order/payment被调用时就会输出如下的日志：
2022-10-22 09:04:10.263 DEBUG [order-service,9c759536a9740bb8,fd458cf91ce56f44] 81008 --- [nio-7002-exec-4] o.s.web.servlet.DispatcherServlet : POST "/order/payment", parameters=
查看日志中[order-service,9c759536a9740bb8,fd458cf91ce56f44] 这部分，后面的两个id，分别是traceId和spanId，sleuth会把这些信息传递给zipkin。
接下来我们登录zipkin后台来看下
- 登录
浏览器访问 http://localhost:9411
如下图所示，红框tab表示你要查询的链路，可以点击那个+号红色按钮来添加条件查询。蓝框是全局展示调用链路的依赖图，这个特别棒，有了它你再也不用担心请求时怎么走的了。
- 查找链路
你可以通过各种条件来查询链路，例如直接从api-gateway来查，查到的是最全的。
然后点击右边的Show按钮，就会展示此trace的详情。
从上面的图，你已经可以清晰的看到调用链，以及每个span所花费的时间。例如从上图可知，最后一个logistics-service耗时最久，达到了2秒多，导致整个请求的响应时间达到2秒多，所以找到了最慢的点，然后进行优化。
我们这里出现了redis服务，那是因为网关使用了Redis限流器，所以所有流经gateway的请求都走了redis。
- 查看链路依赖
如果你已经查到了traceId，那么直接在右上角使用traceId结合时间来查询即可。
图中清晰的展示了各个此链路的各个节点，实际上zipkin展示的是动态图，你会看到不断有小圆点从一个服务跑到另一个服务，特别棒
总结
在SpringCloud中如何进行链路追踪就至此链路追踪就介绍完了，只是介绍了入门使用，更复杂的还是要在实际工作中慢慢总结，毕竟万事开头难，入门后就靠后天发展了…
源码
一如既往，你可以在Github上找到本文的源代码：master-microservice
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