Spring Cloud 專題之七：Sleuth 服務跟蹤-有解無憂

書接上回：

SpringCloud專題之一：Eureka

Spring Cloud專題之二：OpenFeign

Spring Cloud專題之三：Hystrix

Spring Cloud 專題之四：Zuul網關

Spring Cloud專題之五：config

Spring Cloud 專題之六：bus

在一個微服務架構中，系統的規模往往會比較大，各微服務之間的呼叫關系也錯綜復雜，通常一個有客戶端發起的請求在后端系統中會經過多個不同的微服務呼叫阿里協同產生最后的請求結果，在復雜的微服務架構中，幾乎每一個前端請求都會形成一條復雜的分布式的服務呼叫鏈路，在每條鏈路中任何一個依賴服務出現延遲過高或錯誤的時候都有可能引起請求最后的失敗，

這個時候，對于每個請求，全鏈路呼叫的跟蹤就邊得越來越重要，通過實作對請求呼叫的跟蹤可以幫助我們快速發現問題根源以及監控分析每條請求鏈路上的性能瓶頸等，而Spring Cloud Sleuth就是一個提供了一套完整的解決方案的組件，

在開始今天的這個例子之前，可以看一下我之前的幾篇博客，特別是hystrix之前的博客，本篇博客就是在這基礎上所增加的新功能，在之前的實踐中，通過9004的customer-server專案呼叫9003的hello-server專案的介面，

準備作業

在之前的服務呼叫的方法上加上日志操作，

customer-server的CustomerController類：

@RequestMapping("/sayHello1")
@ResponseBody
public String invokeSayHello1(String name){
    logger.info("呼叫了customer-server的sayHello1方法，引數為：{}",name);
    return serivce.invokeSayHello1(name);
}

hello-server的Hello1Controller類：

@RequestMapping("/sayHello1")
public String sayHello1(@RequestParam("name") String name){
    logger.info("你好,服務名：{},埠為：{},接收到的引數為：{}",instanceName,host,name);
    try {
        int sleepTime = new Random().nextInt(3000); 
        logger.error("讓執行緒阻塞 {} 毫秒",sleepTime);
        Thread.sleep(sleepTime);
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    return "你好,服務名："+instanceName+"，埠為："+host+",接收到的引數為："+name;
}

在頁面上訪問localhost:9004/sayHello1?name=charon

#  customer-server中的列印日志
2021-08-09 23:22:33.905 INFO 19776 --- [nio-9004-exec-8] c.c.e.controller.CustomerController      : 呼叫了customer-server的sayHello1方法，引數為：charon

# hello-server中的列印日志
2021-08-09 23:22:33.917  INFO 2884 --- [nio-9003-exec-9] c.c.e.controller.Hello1Controller        : 你好,服務名：hello-server,埠為：9003,接收到的引數為：charon

實作跟蹤

在修改完上面的代碼后，為customer-server專案和hello-server專案添加服務跟蹤的功能，引入依賴

<!--引入sleuth鏈路追蹤的jar包-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>

頁面呼叫查看日志：

#  customer-server中的列印日志
2021-08-09 23:30:44.782 INFO [customer-server,0e307552774ef605,0e307552774ef605,true] 14616 --- [nio-9004-exec-2] c.c.e.controller.CustomerController      : 呼叫了customer-server的sayHello1方法，引數為：charon

# hello-server中的列印日志
2021-08-09 23:30:44.807  INFO [hello-server,0e307552774ef605,4cf4d9dd57ca7478,true] 6660 --- [nio-9003-exec-2] c.c.e.controller.Hello1Controller        : 你好,服務名：hello-server,埠為：9003,接收到的引數為：charon

從上面的控制臺的輸出內容可以看到形如[customer-server,0e307552774ef605,0e307552774ef605,true] 的日志資訊，而浙西而元素正是實作分布式服務跟蹤的重要組成部分，每個值的含義如下：

customer-server：應用的名稱，也就是application.properties中的soring，application.name的值
0e307552774ef605：Spring Cloud Sleuth生成的一個ID，成微Trace ID,它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，
0e307552774ef605：Spring Cloud Sleuth生成的另一個ID，成為Span ID,它表識一個基本的作業單元，比如發慫一個HTTP請求
true：表示是否要將改資訊輸出到Zipkin等服務中來收集和展示

在一個服務請求鏈路的呼叫程序中，會包吃并傳遞同一個Trace ID,從而將整個分布于不容微服務行程中的請求跟蹤資訊串聯起來，以上面輸出內容為例，customer-server和hello-server同屬于一個前端服務請求來源，所以他們的Trace ID是相同的，處于同一個請求鏈路中，通過Trace ID，我們就能將所有請求程序的日志關聯起來，

在Spring Boot應用中，通過引入spring-cloud-starter-sleuth依賴之后，他會自動為當前應用構建起通道跟蹤機制，比如：

通過RabbitMQ，Kafka等中間件傳遞的請求
通過Zuul代理傳遞的請求
通過RestTemplate發起的請求，

抽樣收集

通過TraceID和SpanID已經實作了對分布式系統中的請求跟蹤，而記錄的跟蹤資訊最侄訓被分析系統收集起來，并用來實作對分布式系統的監控和分析功能，

理論上講，收集的跟蹤資訊越多就可以越好的反應系統的真實運行情況，并給出更精準的預警和分析，但是在高并發的分布式系統運行時，大兩的請求呼叫會產生海量的跟蹤日志資訊，如果收集過多對整個系統的性能也會造成一定的影響，同時保存大兩的日志資訊也需要很大的存盤開銷，所以在Sleuth中菜用了抽樣收集的方式來為跟蹤資訊打商收集標記，也就是我們之前在日志資訊中看到的第4個布爾型別的值，它代表了改資訊是否要改后續的跟蹤資訊收集器獲取或存盤，

默認情況下，Sleuth會使用 zipkin brave的ProbabilityBasedSampler的抽樣策略（現在已經不推薦使用），即以請求百分比的方式配置和收集跟蹤資訊，我們可以在組態檔中配置引數對其百分比值進行設定（它的默認值為 0.1，代表收集 10% 的請求跟蹤資訊），

spring.sleuth.sampler.probability=0.5

而如果在組態檔中配置了 spring.sleuth.sampler.rate 的屬性值，那么便會使用zipkin Brave自帶的RateLimitingSampler的抽樣策略，不同于ProbabilityBasedSampler菜用概況收集的策略，RateLimitingSampler是菜用的限速收集，也就是說它可以用來限制每秒跟蹤請求的最大數量，

如果同時設定了 spring.sleuth.sampler.rate 和 spring.sleuth.sampler.probability 屬性值，也仍然使用 RateLimitingSampler 抽樣策略（即 spring.sleuth.sampler.probability 屬性值無效）
RateLimitingSampler 策略每秒間隔接受的 trace 量設定范圍：最小數字為 0，最大值為 2,147,483,647（最大 int）

整合Zipkin

Zipkin是twitter的一個開源專案，它基于Google Dapper實作，我們可以用它來實作收集各個服務器上的請求鏈路的跟蹤，并通過它提供的REST API介面來輔助查詢跟蹤資料以實作對分布式系統的監控程式，從而及時發現系統中出現的延遲升高問題并找出系統性能瓶頸的根源，同時，Zipkin還提供了方便的UI組件來幫助我們直觀地所搜跟蹤資訊和分析請求地鏈路明細，比如可以查詢某段時間內各用戶請求地處理時間等，

Spring Boot 2.x 以后官網不推薦使用原始碼方式編譯，推薦使用官網編譯好的jar執行，所以我們不熟Zipkin也使用jar包的方式，

1.下載Zipkin

我這里是到maven倉庫中下載的，

https://search.maven.org/remote_content?g=io.zipkin.java&a=zipkin-server&v=LATEST&c=exec

下載完成后，使用java -jar命令啟動zipkin，

2.引入依賴配置

為customer-server和hello-server的專案引入zipkin的包:

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

組態檔添加zipkin的地址:

spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411

3.測驗與分析

完成所有接入Zipkin的作業后，依次講服務起來，瀏覽器發送請求做測驗，

點擊查找按鈕，下方出現服務呼叫的資訊，注意，只有在sleuth的最后一個引數為true的時候，才會講改跟蹤資訊輸出給Zipkin Server，

單擊其中的某一個，還可以得到Sleuth跟蹤到的詳細資訊，其中就包括時間請求時間消耗等，

單擊導航欄中的依賴按鈕，還可以查看到Zipkin根據跟蹤資訊分析生成的系統關系請求鏈路依賴關系圖，

持久化到mysql

在SpringBoot2.0之前的版本，Zipkin-Server端由我們自己創建專案來搭建，可以比較靈活的選擇資料持久化的配置，SpringBoot2.0之后的版本，Zipkin-Server端由官方提供，無需我們自己搭建，那么如何選擇去配置將資料持久化到MySQL呢？

1.創建zipkin資料庫

在下載好的zipkin-serve的jar包中，找到zipkin-server-shared.yml的檔案，

在里面可以找到關于mysql的持久化配置，可以看到資料庫名稱默認為zipkin，

初始化mysql的腳本：https://github.com/openzipkin/zipkin/blob/master/zipkin-storage/mysql-v1/src/main/resources/mysql.sql

創建的資料庫如下：

2.啟動zipkin

在啟動zipkin的時候，以命令列的方式啟動，輸入mysql的引數

java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar --STORAGE_TYPE=mysql --MYSQL_HOST=127.0.0.1 --MYSQL_TCP_PORT=3306 --MYSQL_DB=zipkin --MYSQL_USER=root --MYSQL_PASS=root

3.測驗與分析

瀏覽器訪問，因為我這次呼叫服務超時了，觸發了hystrix的斷路器功能，所以這次有8個span，

關閉zipkin-server，然后重啟，發現依然能夠查詢到上一次請求的服務鏈路跟蹤資料，查看資料庫表，發現資料都存盤到表里了，

參考文章:

翟永超老師的《Spring Cloud微服務實戰》

https://www.hangge.com/blog/cache/detail_2803.html

https://blog.csdn.net/Thinkingcao/article/details/104957540

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