Spring Cloud 分布式链路追踪Sleuth

时间  2021-01-01

1、分布式链路跟踪介绍
讲过几种监控微服务的方式，例如使用 spring Boot Actuator监控微服务实例，使用Hystrix监控Hystrix Command等，讨论微服务“跟踪"，对于一个大型的微服务架构系统，会有哪些常见问题？
如何串联调用链，快速定位问题
如何理清微服务之间的依赖关系
如何进行各个服务接口的性能分折
如何跟踪业务流的处理顺序


2、Sleuth介绍及应用
Spring Cloud Sleuth为 spring Cloud提供了分布式跟踪的解决方案，它大量借用了Google Dapper、 Twitter Zipkin和 Apache HTrace的设计
先来了解一下 Sleuth的术语， Sleuth借用了 Dapper的术语。

  1. span（跨度）：基本工作单元。 span用一个64位的id唯一标识。除ID外，span还包含其他数据，例如描述、时间戳事件、键值对的注解（标签）， spanID、span父 ID等。 span被启动和停止时，记录了时间信息。初始化 span被称为"rootspan"，该 span的 id和 trace的 ID相等。
  2. trace（跟踪）：一组共享"rootspan"的 span组成的树状结构称为 traceo trace也用一个64位的 ID唯一标识， trace中的所有 span都共享该 trace的 IDO
  3. annotation（标注）： annotation用来记录事件的存在，其中，核心annotation用来定义请求的开始和结束。a) CS（Client Sent客户端发送）：客户端发起一个请求，该 annotation描述了span的开始。b) SR（Server Received服务器端接收）：服务器端获得请求并准备处理它。如果用SR减去CS时间戳，就能得到网络延迟。c) SS（Server sent服务器端发送）：该 annotation表明完成请求处理（当响应发回客户端时）。如果用SS减去SR时间戳，就能得到服务器端处理请求所需的时间。d) CR（Client Received客户端接收）： span结束的标识。客户端成功接收到服务器端的响应。如果CR减去CS时间戳，就能得到从客户端发送请求到服务器响应的所需的时间。

下图详细描述了请求依次经过Service1--Service2--Service3--Service4时，span、trace、annotation的变化


3、Sleuth整合Zipkin实现分布式链路跟踪
整合sleuth
见示例：11-ms-simple-provider-user-trace 添加依赖


启动项目，访问地址：http://localhost:8000/1，查看后台日志，发现有trace和span的日志打印

4、Zipkin简介
Zipkin是Twitter开源的分布式跟踪系统，基于Dapper的论文设计而来。它的主要功能是收集系统的时序数据，从而追踪微服务架构的系统延时等问题。Zipkin还提供了一个非常友好的界面，来帮助分析追踪数据。官网地址：http://zipkin.io

编写Zipkin Server
见示例：11-ms-trace-zipkin-server添加依赖，并在启动类上添加注解@EnableZipkinServer，声明一个Zipkin Server


启动项目，访问地址：http://localhost:9411/zipkin/，效果如下图


简单讲解下图中各个查询条件的含义：
第一列表示Service Name，也就是各个微服务spring.application.name的值。

第二列表示Span的名称，all表示所有。Start time和End time，分别用于指定起始时间和截止时间。Duration表示持续时间，即Span从创建到关闭所经历的时间。Limit表示查询几条数据。类似于MySQL数据库中的limit关键词。Annotations Query，用于自定义查询条件。


5、微服务整合Zipkin
用户微服务整合Zipkin
见示例：11-ms-simple-provider-user-trace-zipkin 添加主要依赖


在配置文件中新增如下内容


spring.zipkin.base-url：指定Zipkin的地址。
spring.sleuth.sampler.percentage：指定需采样的请求的百分比，默认值是0.1，即10％。这是因为在分布式系统中，数据量可能会非常大，因此采样非常重要。但是我们示例数据少最好配置为1全采样
订单微服务整合Zipkin类似，见示例：11-ms-simple-consumer-order-trace-zipkin 启动这两个项目，再启动Zipkin服务，访问订单微服务：http://localhost:8010/user/1，然后再次查看Zipkin服务：http://localhost:9411/zipkin/，能查询到微服务调用的跟踪日志

6、用Elasticsearch存储Zipkin的数据
见示例：11-ms-trace-zipkin-server-elasticsearch 添加依赖


配置文件application.yml里增加elasticsearch连接配置


启动项目，访问一次订单服务：http://localhost:8010/user/1
查看elasticsearch后端数据是否存储成功：http://localhost:9200/_search

补充
1、spring boot admin监控邮件发送
见示例08-ms-spring-boot-admin和08-ms-provider-user   在08-ms-spring-boot-admin的依赖里加入


配置文件application.yml内容如下

2、hystrix的历史数据监控方案
修改源码类HystrixSampleSseServlet.java将历史数据存入mq异步分析处理
利用一些第三方工具访问hystrix.stream接口拿到实时数据分析处理
3、spring cloud 整体架构图


从上图可以看出Spring Cloud各个组件相互配合，合作支持了一套完整的微服务架构。

  1. 其中Eureka负责服务的注册与发现，很好将各服务连接起来
  2. Hystrix 负责监控服务之间的调用情况，连续多次失败进行熔断保护。
  3. Hystrix dashboard,Turbine 负责监控 Hystrix的熔断情况，并给予图形化的展示
  4. Spring Cloud Config 提供了统一的配置中心服务
  5. 当配置文件发生变化的时候，Spring Cloud Bus 负责通知各服务去获取最新的配置信息
  6. 所有对外的请求和服务，我们都通过Zuul来进行转发，起到API网关的作用
  7. 监控我们使用Sleuth+Zipkin+springAdmin将所有的请求数据记录下来，方便我们进行后续分析

Spring Cloud从设计之初就考虑了绝大多数互联网公司架构演化所需的功能，如服务发现注 册、配置中心、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等。这些功能都是以插拔的形式提 供出来，方便我们系统架构演进的过程中，可以合理的选择需要的组件进行集成，从而在架 构演进的过程中会更加平滑、顺利。

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