关键词：
1.分布式链路监控与追踪产生背景
2.SpringCloud Sleuth + Zipkin
3.分布式服务追踪实现原理
4.搭建Zipkin服务追踪系统
5.搭建Zipkin集成RabbitMQ异步传输
6.SpringCloud2.x新知识介绍
7.发布SpringCloud2.0x百级完整超清视频教程含源码
分布式链路监控与追踪产生背景
在微服务系统中，随着业务的发展，系统会变得越来越大，那么各个服务之间的调用关系也就变得越来越复杂。一个 HTTP 请求会调用多个不同的微服务来处理返回最后的结果，在这个调用过程中，可能会因为某个服务出现网络延迟过高或发送错误导致请求失败，这个时候，对请求调用的监控就显得尤为重要了。Spring Cloud Sleuth 提供了分布式服务链路监控的解决方案。下面介绍 Spring Cloud Sleuth 整合 Zipkin 的解决方案。
Zipkin框架介绍
Zipkin 是 Twitter 的一个开源项目，它基于 Google Dapper 实现的。我们可以使用它来收集各个服务器上请求链路的跟踪数据，并通过它提供的 REST API 接口来辅助查询跟踪数据以实现对分布式系统的监控程序，从而及时发现系统中出现的延迟过高问题。除了面向开发的 API 接口之外，它还提供了方便的 UI 组件来帮助我们直观地搜索跟踪信息和分析请求链路明细，比如可以查询某段时间内各用户请求的处理时间等。
Zipkin 和 Config 结构类似，分为服务端 Server，客户端 Client，客户端就是各个微服务应用。
微服务中，如果服务与服务之间的依赖关系非常复杂，如果某个服务出现一些问题，很难知道原因。
Spring Cloud提供ZipKin组件
SpringCloud Zipkin 与Sleuth
Zipkin 是一个开放源代码分布式的跟踪系统，由Twitter公司开源，它致力于收集服务的定时数据，以解决微服务架构中的延迟问题，包括数据的收集、存储、查找和展现。
每个服务向zipkin报告计时数据，例如用户每次请求服务的处理时间等，可方便的监测系统中存在的瓶颈。
zipkin会根据调用关系通过Zipkin UI生成依赖关系图。
Spring Cloud Sleuth为服务之间调用提供链路追踪。通过Sleuth可以很清楚的了解到一个服务请求经过了哪些服务，每个服务处理花费了多长。从而让我们可以很方便的理清各微服务间的调用关系。此外Sleuth可以帮助我们：
耗时分析: 通过Sleuth可以很方便的了解到每个采样请求的耗时，从而分析出哪些服务调用比较耗时;
可视化错误: 对于程序未捕捉的异常，可以通过集成Zipkin服务界面上看到;
链路优化: 对于调用比较频繁的服务，可以针对这些服务实施一些优化措施。
Spring Cloud Sleuth可以结合Zipkin，将信息发送到Zipkin，利用Zipkin的存储来存储信息，利用Zipkin Ui来展示数据。
搭建Zipkin服务追踪系统
在 Spring Boot 2.0 版本之后，官方已不推荐自己搭建定制了，而是直接提供了编译好的 jar 包。详情可以查看官网：https://zipkin.io/pages/quickstart.html
注意：zipkin官网已经提供定制了，使用官方jar运行即可。
启动方式:
默认端口号启动zipkin服务
java –jar zipkin.jar 默认端口号; 9411
访问地址:http://192.168.18.220:9411
指定端口号启动8080启动zipkin服务
java -jar zipkin.jar --server.port=8080
访问地址:http://192.168.18.220:8080
指定访问rabbitmq 启动
java -jar zipkin.jar --zipkin.collector.rabbitmq.addresses=127.0.0.1
访问：http://192.168.8.159:9411/zipkin/
默认的值是在内存中 需要设置持久化到内存中哦
案例展示 order ---> member ---> msg
在Order服务、Member、Msg服务里面引入：
<dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId> </dependency>
pom:
<parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>2.0.1.RELEASE</version> </parent> <!-- 管理依赖 --> <dependencyManagement> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId> <version>Finchley.M7</version> <type>pom</type> <scope>import</scope> </dependency> </dependencies> </dependencyManagement> <dependencies> <!-- SpringBoot整合Web组件 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <!-- SpringBoot整合eureka客户端 --> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId> </dependency> </dependencies> <!-- 注意： 这里必须要添加， 否者各种依赖有问题 --> <repositories> <repository> <id>spring-milestones</id> <name>Spring Milestones</name> <url>https://repo.spring.io/libs-milestone</url> <snapshots> <enabled>false</enabled> </snapshots> </repository> </repositories>
yml配置
###会员项目的端口号
server:
port: 8000
###服务别名----服务注册到注册中心名称
spring:
application:
name: app-toov5-member
zipkin:
base-url: http://127.0.0.1:9411/
###全部采集
sleuth:
sampler:
probability: 1.0
eureka:
client:
service-url:
##### 当前会员服务注册到eureka服务地址
defaultZone: http://localhost:8100/eureka
### 需要将我的服务注册到eureka上
register-with-eureka: true
####需要检索服务
fetch-registry: true
底层原理：
服务跟踪原理
为了实现请求跟踪，当请求发送到分布式系统的入口端点时， 只需要服务跟踪框架为该请求创建一个唯的跟踪标识， 同时在分布式系统内部流转的时候，框架始终保持传递该唯一标识， 直到返回给请求方为止，这个唯一标识就是前 文中提到的Trace ID。通过Trace ID的记录，我们就能将所有请求过程的日志关联起来。
为了统计各处理单元的时间延迟，当请求到达各个服务组件时，或是处理逻辑到达某个状态时，也通过一个唯一 标识来标记它的开始、 具体过程以及结束，该标识就是前文中提到的Span ID。对于每个Span来说，它必须有开始和结束两个节点，通过记录开始Span和结束Span的时间戳，就能统计出该Span的时间延迟，除了时间戳记录之外，它还可以包含一些其他元数据， 比如事件名称、请求信息等
SpanId记录每一次请求， TraceID记录整个调用链全局ID
TraceId 和 SpanId 在微服务中传递追踪
TraceId记录每一次请求，耗时时间、接口调用关系
TraceId和SpanId在微服务中传递追踪
在微服务中，使用请求头传递TraceId和SpanId，一个TraceId由多个SpanId组合起来。获取到整个微服务调用依赖关系
下一级的parentId就是上一级的spanId 形成一个链
每次请求生成一个新的spanId
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