Sleuth–链路追踪

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1 链路追踪介绍

         在大型系统的微服务化构建中，一个系统被拆分成了许多模块。这些模块负责不同的功能，组合成 系统，最终可以提供丰富的功能。在这种架构中，一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建 在不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实 现、有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心，也就意味着这种架构形式也会存在一些问题：

• 如何快速发现问题？
• 如何判断故障影响范围？
• 如何梳理服务依赖以及依赖的合理性？
• 如何分析链路性能问题以及实时容量规划？

• cat 由大众点评开源，基于Java开发的实时应用监控平台，包括实时应用监控，业务监控 。 集成方案是通过代码埋点的方式来实现监控，比如： 拦截器，过滤器等。 对代码的侵入性很大，集成成本较高。风险较大。
• zipkin 由Twitter公司开源，开放源代码分布式的跟踪系统，用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。该产品结合spring-cloud-sleuth使用较为简单， 集成很方便， 但是功能较简单。
• pinpoint Pinpoint是韩国人开源的基于字节码注入的调用链分析，以及应用监控分析工具。特点是支持多种插件，UI功能强大，接入端无代码侵入。
• skywalking
  SkyWalking是本土开源的基于字节码注入的调用链分析，以及应用监控分析工具。特点是支持多种插件，UI功能较强，接入端无代码侵入。目前已加入Apache孵化器。
  
• Sleuth
  SpringCloud 提供的分布式系统中链路追踪解决方案。 
  

2 Sleuth入门

2.1 Sleuth介绍

• Trace
  由一组Trace Id相同的Span串联形成一个树状结构。为了实现请求跟踪，当请求到达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一的标识（即TraceId），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值，直到整个请求的返回。那么我们就可以使用该唯一标识将所有的请求串联起来，形成一条完整的请求链路。
  
• Span 代表了一组基本的工作单元。为了统计各处理单元的延迟，当请求到达各个服务组件的时候，也通过一个唯一标识（SpanId）来标记它的开始、具体过程和结束。通过SpanId的开始和结束时间戳，就能统计该span的调用时间，除此之外，我们还可以获取如事件的名称。请求信息等元数据。
• Annotation
  用它记录一段时间内的事件，内部使用的重要注释：
  cs（Client Send）客户端发出请求，开始一个请求的生命
  sr（Server Received）服务端接受到请求开始进行处理， sr－cs = 网络延迟（服务调用的时间）
  ss（Server Send）服务端处理完毕准备发送到客户端，ss – sr = 服务器上的请求处理时间
  cr（Client Reveived）客户端接受到服务端的响应，请求结束。 cr – sr = 请求的总时间
  
  
  
  
  

2.2 Sleuth入门

[api-gateway,f,f,false]

[service-order,f,57547b5bf71f8242,false]

[service-product,f,449f5b3f3ef8d5c5,false]

 <!--链路追踪 Sleuth--> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId> </dependency>

3 Zipkin的集成

3.1 ZipKin介绍

3.2 ZipKin服务端安装

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

 访问上面的网址，即可得到一个jar包，这就是ZipKin服务端的jar包

java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar

3.3 Zipkin客户端集成

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

 # sleuth 和 zipkin 相关配置 spring: zipkin: base-url: http://127.0.0.1:9411/ #zipkin server的请求地址 discoveryClientEnabled: false #让nacos把它当成一个URL，而不要当做服务名 sleuth: sampler: probability: 1.0 #采样的百分比

http://localhost:7000/order-serv/order/prod/1

4 ZipKin数据持久化

4.1 使用mysql实现数据持久化

CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_spans ( `trace_id_high` BIGINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'If non zero, this means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit', `trace_id` BIGINT NOT NULL, `id` BIGINT NOT NULL, `name` VARCHAR ( 255 ) NOT NULL, `parent_id` BIGINT, `debug` BIT ( 1 ), `start_ts` BIGINT COMMENT 'Span.timestamp(): epoch micros used for endTs query and to implement TTL', `duration` BIGINT COMMENT 'Span.duration(): micros used for minDuration and maxDuration query' ) ENGINE = INNODB ROW_FORMAT = COMPRESSED CHARACTER SET = utf8 COLLATE utf8_general_ci; ALTER TABLE zipkin_spans ADD UNIQUE KEY ( `trace_id_high`, `trace_id`, `id` ) COMMENT 'ignore insert on duplicate'; ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX ( `trace_id_high`, `trace_id`, `id` ) COMMENT 'for joining with zipkin_annotations'; ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX ( `trace_id_high`, `trace_id` ) COMMENT 'for getTracesByIds'; ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX ( `name` ) COMMENT 'for getTraces and getSpanNames'; ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX ( `start_ts` ) COMMENT 'for getTraces ordering and range'; CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_annotations ( `trace_id_high` BIGINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'If non zero, this means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit', `trace_id` BIGINT NOT NULL COMMENT 'coincides with zipkin_spans.trace_id', `span_id` BIGINT NOT NULL COMMENT 'coincides with zipkin_spans.id', `a_key` VARCHAR ( 255 ) NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.key or Annotation.value if type == -1', `a_value` BLOB COMMENT 'BinaryAnnotation.value(), which must be smaller than 64KB', `a_type` INT NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.type() or -1 if Annotation', `a_timestamp` BIGINT COMMENT 'Used to implement TTL; Annotation.timestamp or zipkin_spans.timestamp', `endpoint_ipv4` INT COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null', `endpoint_ipv6` BINARY ( 16 ) COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null, or no IPv6 address', `endpoint_port` SMALLINT COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null', `endpoint_service_name` VARCHAR ( 255 ) COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null' ) ENGINE = INNODB ROW_FORMAT = COMPRESSED CHARACTER SET = utf8 COLLATE utf8_general_ci; ALTER TABLE zipkin_annotations ADD UNIQUE KEY ( `trace_id_high`, `trace_id`, `span_id`, `a_key`, `a_timestamp` ) COMMENT 'Ignore insert on duplicate'; ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX ( `trace_id_high`, `trace_id`, `span_id` ) COMMENT 'for joining with zipkin_spans'; ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX ( `trace_id_high`, `trace_id` ) COMMENT 'for getTraces/ByIds'; ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX ( `endpoint_service_name` ) COMMENT 'for getTraces and getServiceNames'; ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX ( `a_type` ) COMMENT 'for getTraces'; ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX ( `a_key` ) COMMENT 'for getTraces'; ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX ( `trace_id`, `span_id`, `a_key` ) COMMENT 'for dependencies job'; CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_dependencies ( `day` DATE NOT NULL, `parent` VARCHAR ( 255 ) NOT NULL, `child` VARCHAR ( 255 ) NOT NULL, `call_count` BIGINT ) ENGINE = INNODB ROW_FORMAT = COMPRESSED CHARACTER SET = utf8 COLLATE utf8_general_ci; ALTER TABLE zipkin_dependencies ADD UNIQUE KEY ( `day`, `parent`, `child` );

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

 访问：localhost:9200

如果需要可视化，可以安装 Kibana

java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar --STORAGE_TYPE=elasticsearch --ESHOST=localhost:9200

至于elasticsearch的可视化使用，可以参考：windows下Elasticsearch 的安装与使用，以及kibana的安装_windowskibanna-CSDN博客