使用Spring Cloud Sleuth实现链路监控

做者：社区 徐靖峰 原文地址：http://www.spring4all.com/article/156

在服务比较少的年代，一个系统的接口响应缓慢一般可以迅速被发现，但现在的微服务模块，大多具备规模大，依赖关系复杂等特性，错综复杂的网状结构使得咱们不容易定位到某一个执行缓慢的接口。分布式的服务跟踪组件就是为了解决这一个问题。其次，它解决了另外一个难题，在没有它以前，咱们客户会一直询问：大家的系统有监控吗？大家的系统有监控吗？大家的系统有监控吗？如今，谢天谢地，他们终于不问了。是有点玩笑的成分，但能够确定的一点是，实现全链路监控是保证系统健壮性的关键因子。

介绍Spring Cloud Sleuth和Zipkin的文章在网上其实并很多，因此我打算就我目前的系统来探讨一下，如何实现链路监控。全链路监控这个词意味着只要是不一样系统模块之间的调用都应当被监控，这就包括了以下几种经常使用的交互方式：

1 Http协议，如RestTemplate，Feign，Okhttp3，HttpClient...

2 Rpc远程调用，如Motan，Dubbo，GRPC...

3 分布式Event，如RabbitMq，Kafka...

而咱们项目目前混合使用了Http协议，Motan Rpc协议，因此本篇文章会着墨于实现这两块的链路监控。

项目结构

上面的项目结构是本次demo的核心结构，其中

1. zipkin-server做为服务跟踪的服务端，记录各个模块发送而来的调用请求，最终造成调用链路的报告。
2. order,goods两个模块为用来作测试的业务模块，分别实现了http形式和rpc形式的远程调用，最终咱们会在zipkin-server的ui页面验证他们的调用记录。
3. interface存放了order和goods模块的公用接口，rpc调用须要一个公用的接口。
4. filter-opentracing存放了自定义的motan扩展代码，用于实现motan rpc调用的链路监控。

Zipkin服务端

添加依赖

所有依赖

核心依赖

<dependency>
    <groupId>io.zipkin.java</groupId>
    <artifactId>zipkin-server</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.zipkin.java</groupId>
    <artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.zipkin.java</groupId>
    <artifactId>zipkin-storage-mysql</artifactId>
    <version>1.28.0</version>
</dependency>

zipkin-autoconfigure-ui提供了默认了UI页面，zipkin-storage-mysql选择将链路调用信息存储在mysql中，更多的选择能够有elasticsearch，cassandra。

zipkin-server/src/main/resources/application.yml

spring:
  application:
    name: zipkin-server
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/zipkin
    username: root
    password: root
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
zipkin:
   storage:
      type: mysql
server:
  port: 9411

建立启动类

@SpringBootApplication
@EnableZipkinServer
public class ZipkinServerApp {

    @Bean
    public MySQLStorage mySQLStorage(DataSource datasource) {
        return MySQLStorage.builder().datasource(datasource).executor(Runnable::run).build();
    }

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ZipkinServerApp.class, args);
    }

}

当前版本在手动配置数据库以后才不会启动报错，可能与版本有关。mysql相关的脚本能够在此处下载：mysql初始化脚本。

zipkin-server单独启动后，就能够看到链路监控页面了，此时因为没有收集到任何链路调用记录，显示以下：

HTTP链路监控

编写order和goods两个服务，在order暴露一个http端口，在goods中使用RestTemplate远程调用，以后查看在zipkin服务端查看调用信息。

首先添加依赖，让普通的应用具有收集和发送报告的能力，这一切在spring cloud sleuth的帮助下都变得很简单

添加依赖

所有依赖

核心依赖

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

spring-cloud-starter-zipkin依赖内部包含了两个依赖，等于同时引入了spring-cloud-starter-sleuth，spring-cloud-sleuth-zipkin两个依赖。名字特别像，注意区分。

以order为例介绍配置文件

order/src/main/resources/application.yml

spring:
  application:
    name: order # 1
  zipkin:
    base-url: http://localhost:9411 # 2
  sleuth:
    enabled: true
    sampler:
      percentage: 1 # 3
server:
  port: 8060

<1> 指定项目名称能够方便的标记应用，在以后的监控页面能够看到这里的配置名称

<2> 指定zipkin的服务端，用于发送链路调用报告

<3> 采样率，值为[0,1]之间的任意实数，顾名思义，这里表明100%采集报告。

编写调用类

服务端order

@RestController
@RequestMapping("/api")
public class OrderController {

    Logger logger = LoggerFactory.getLogger(OrderController.class);

    @RequestMapping("/order/{id}")
    public MainOrder getOrder(@PathVariable("id") String id) {
        logger.info("order invoking ..."); //<1>
        return new MainOrder(id, new BigDecimal(200D), new Date());
    }
}

客户端goods

public MainOrder test(){
    ResponseEntity<MainOrder> mainOrderResponseEntity = restTemplate.getForEntity("http://localhost:8060/api/order/1144", MainOrder.class);
    MainOrder body = mainOrderResponseEntity.getBody();
    return body;
}

<1> 首先观察这一行日志在控制台是如何输出的

2017-11-08 09:54:00.633  INFO [order,d251f40af64361d2,e46132755dc395e1,true] 2780 --- [nio-8060-exec-1] m.c.sleuth.order.web.OrderController     : order invoking ...

比没有引入sleuth以前多了一些信息，其中order,d251f40af64361d2,e46132755dc395e1,true分别表明了应用名称，traceId，spanId，当前调用是否被采集，关于trace，span这些专业词语，强烈建议去看看Dapper这篇论文，有不少中文翻译版本，并非想象中的学术范，很是容易理解，不少链路监控文章中的截图都来自于这篇论文，我在此就再也不赘述概念了。

紧接着，回到zipkin-server的监控页面，查看变化

到这里，Http监控就已经完成了，若是你的应用使用了其余的Http工具，如okhttp3，也能够去[opentracing，zipkin相关的文档中寻找依赖。

RPC链路监控

虽然说spring cloud是大势所趋，其推崇的http调用方式也是链路监控的主要对象，但不得不认可目前大多数的系统内部调用仍然是RPC的方式，至少咱们内部的系统是如此，因为咱们内部采用的RPC框架是weibo开源的motan，这里以此为例，介绍RPC的链路监控。motan使用SPI机制，实现了对链路监控的支持，https://github.com/weibocom/motan/issues/304这条issue中能够得知其加入了opentracing标准化追踪。但目前只能经过本身添加组件的方式才能配合spring-cloud-sleuth使用，下面来看看实现步骤。

filter-opentracing

实现思路：引入SleuthTracingFilter，做为全局的motan过滤器，给每一次motan的调用打上traceId和spanId，并编写一个SleuthTracingContext，持有一个SleuthTracerFactory工厂，用于适配不一样的Tracer实现。

具体的实现能够参考文末的地址

order/src/main/resources/META-INF/services/com.weibo.api.motan.filter.Filter

com.weibo.api.motan.filter.sleuth.SleuthTracingFilter

添加一行过滤器的声明，使得项目可以识别

配置SleuthTracingContext

@Bean
SleuthTracingContext sleuthTracingContext(@Autowired(required = false)  org.springframework.cloud.sleuth.Tracer tracer){
    SleuthTracingContext context = new SleuthTracingContext();
    context.setTracerFactory(new SleuthTracerFactory() {
        @Override
        public org.springframework.cloud.sleuth.Tracer getTracer() {
            return tracer;
        }
    });

    return context;
}

使用spring-cloud-sleuth的Tracer做为motan调用的收集器

为服务端和客户端配置过滤器

basicServiceConfigBean.setFilter("sleuth-tracing");

basicRefererConfigBean.setFilter("sleuth-tracing");

编写调用测试类

order做为客户端

@MotanReferer
GoodsApi goodsApi;

@RequestMapping("/goods")
public String getGoodsList() {
    logger.info("getGoodsList invoking ...");
    return goodsApi.getGoodsList();
}

goods做为服务端

@MotanService
public class GoodsApiImpl implements GoodsApi {

    Logger logger = LoggerFactory.getLogger(GoodsApiImpl.class);

    @Override
    public String getGoodsList() {
        logger.info("GoodsApi invoking ...");
        return "success";
    }
}

查看调用关系

第一张图中，使用前缀http和motan来区别调用的类型，第二张图中，依赖变成了双向的，由于一开始的http调用goods依赖于order，而新增了motan rpc调用以后order又依赖于goods。

总结

系统间交互的方式除了http，rpc，还有另外的方式如mq，之后还可能会有更多的方式，但实现的监控的思路都是一致的，即如何无侵入式地给调用打上标签，记录报告。Dapper给实现链路监控提供了一个思路，而OpenTracing为各个框架不一样的调用方式提供了适配接口....Spring Cloud Sleuth则是遵循了Spring一向的风格，整合了丰富的资源，为咱们的系统集成链路监控提供了很大的便捷性。

关于motan具体实现链路监控的代码因为篇幅限制，将源码放在了个人github中，若是你的系统使用了motan，能够用于参考：https://github.com/lexburner/sleuth-starter

参考

《Spring Cloud微服务实战》-- 翟永超

黄桂钱老师的指导