关键词：
参考技术A Spring Cloud系列之Eureka
Spring Cloud系列之配置中心Config
Spring Cloud系列之gateway
Spring Cloud系列之Feign
Spring Cloud系列之Hystrix
Spring Cloud系列之链路追踪
在微服务架构下，一次请求至少经过三四次服务调用完成，多则跨越七八个，那么问题接踵而来
基于上面得问题，就应运而生了分布式调用链路追踪技术
本质：记录日志，进行分析、排障
一次请求我们可以想象成一棵树，如下图：
Trace ：一次完整的分布式调用跟踪链路,由一系列Span 组成的一个树状结构
TraceId ：为了实现请求跟踪，当请求发送到分布式系统的入口时，我们为该请求创建一个唯一跟踪表示traceId,同时在分布式系统内部流转时，框架始终保持该唯一标识。
Span（跨度） ： 追踪服务调基本结构，表示跨服务的一次调用； 多span形成树形结构，组合成一次Trace追踪记录。对于一个span节点必须有开始和结束节点，通过记录开始和结束的时间戳，就可以计算出调用该服务的一个耗时。每一个Span通过一个64位ID来进行唯一标识即spanId，并通过另一个64位ID对Span所在的Trace进行唯一标识。（注意：启动一个Trace的初始化Span被叫作 Root Span ，它的 Span ID 和 Trace Id 相同。）
span除了时间戳外，还可以包含一些其他元素数据，比如请求信息 parentId、traceId、spanId。
Annotation ：用来及时记录一个事件的存在。通过引入 Brave 库，我们不用再去设置一系列的特别事件，从而让 Zipkin 能够知道客户端和服务器是谁、请求是从哪里开始的、又到哪里结束。出于学习的目的，还是把这些事件在这里列举一下：
Cs CLIENT_SEND，客户端发起请求
Cr CLIENT_RECIEVE，客户端收到响应
Sr SERVER_RECIEVE，服务端收到请求
Ss SERVER_SEND，服务端发送结果
下面我们就重点来了解下 sleuth + zipkin
追踪服务框架，Sleuth就是通过记录日志的方式来追踪数据的，我们可以通过记录的日志，进行：
我们往往把spring cloud sleuth和zipkin一起使用，把sleuth的数据信息发送给zipkin进行聚合，利用zipkin存储进行数据展示，具体实现流程如下：
在application.yml中添加日志级别
运行项目，发起请求，我们可以看到user-api打印结果：
运行项目，打开地址 http://localhost:10005/zipkin/ ，界面如下：
其中type方式有三种
还有 采样率 的问题
生产环境下，如果采用全部采集，那产生的踪迹数据量就是一个天量，对于网络和server端的压力就非常大了，而且没必要采集所有的数踪迹数据进行分析，我们只需要采集一部分进行分析就可以了，这里我们本地方便查看就设置为1，线上我们可以根据我们自己的需求，综合考量，设置一个合适的采样率
运行项目，访问接口，我们可以看到如下页面：
注意：spans的个数是按照入口和出口进行计算的比如第一条请求，请求入gateway算一个，gateway向user-api发起请求算一个，入user-api算一个，以此类推，第一个请求就有5个span
具体请求链路详情我们可以点击一个进入：
在这里我们简单介绍下，如果我们不持久化数据，数据是保存到内存中的，一旦服务重启，数据就丢失了，而且数据保存到内存中也存在很大的问题，一般我们持久化链路踪迹数据，Zipkin支持将追踪数据持久化到mysql或者es中，一般我们用的比较多的是es。
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