spring-cloud-sleuth+zipkin追踪服务实现(一)

1.简述

最近在学习spring cloud构建微服务，研究追踪微服务rest服务调用链路的问题，接触到zipkin，而spring cloud也提供了spring-cloud-sleuth来方便集成zipkin实现。

咱们准备了三个必要的程序来作测试，分别是
一、microservice-zipkin-server
负责数据收集以及信息展现功能。
二、microservice-zipkin-client-backend
负责微服务的生产者，对外提供 “http://127.0.0.1:11010/call/1” 的地址来完成一个简单的功能rest请求。
三、microservice-zipkin-client
负责微服务的调用，对外提供 "http://localhost:11009/call/1" 的rest地址，当访问此地址时，使用feign方式调用provider的rest服务地址。获得计算结果后，显示在界面上。

2.准备工做

三个程序功能很是简单，接下来咱们看看每一个程序的具体代码和配置。为了方便咱们对三个模块开发，咱们在父POM文件中添加了spring-boot和spring-cloud的依赖,避免子模块中须要写版本号

<parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>1.5.2.RELEASE</version>
</parent>

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>Dalston.RELEASE</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

接下来咱们看看三个程序中的相关配置

3.具体实现

3.1 microservice-zipkin-server

首先，咱们添加maven依赖配置

<groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.zipkin.java</groupId>
    <artifactId>zipkin-server</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.zipkin.java</groupId>
    <artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
    <scope>test</scope>
</dependency>

在这里为了测试方便，咱们能够将数据保存到内存中，可是生产环境仍是须要将数据持久化中。原生支持了不少产品，例如ES、数据库等，本例中咱们采用将数据保存到内存中的方式来演示。

咱们写一个启动类ZipkinServer，代码很是简单，以下

package com.yangyang.cloud;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import zipkin.server.EnableZipkinServer;

/**
 * Created by chenshunyang on 2017/5/24.
 */
@EnableZipkinServer
@SpringBootApplication
public class ZipkinServerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ZipkinServerApplication.class,args);
    }
}

接下来咱们配置application.ym配置文件

server:
  port: 11008
spring:
  application:
    name : microservice-zipkin-server

启动后 无异常输出，这样咱们的server程序就OK了

3.2 microservice-zipkin-client-backend 与microservice-zipkin-client

这两个程序，与其余基础代码咱们就很少讲了（相信学些到这一步的童鞋，都已经对spring cloud建立微服务以上手了），两个程序在spring-cloud-sleuth相关的配置都是同样。
首先，咱们要在两者的POM文件中添加依赖，引入zipkin客户端自动配置相关依赖

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

其次，在配置文件application中，咱们加入zipkin server收集信息的地址

spring:
  application:
    name: microservice-zipkin-client-backend
  zipkin:
    base-url: http://localhost:11008

这样咱们的两个微服务就配置好了(注意这里咱们并不会再说明如何写rest接口和使用feign调用rest接口),具体参考代码

4 测试

前后启动咱们的三个程序

先启动microservice-zipkin-server 而后访问在浏览器中访问UI界面地址http://127.0.0.1:11008，

能够看到以下效果

其中Span Name选项为灰色不可选，说明目前没有数据，咱们查看数据库也能够看到没有任何数据信息。

接下来咱们访问consumer提供的访问地址 http://localhost:11009/call/1

刷新几回以后，咱们再次刷新咱们的zipkin界面，能够看到Span Name已经能够选择了。

点击Find Traces按钮，咱们能够看到调用的链路和耗时状况，点击Dependencies，咱们能够看到provider和consumer的调用图

OK，咱们的简单实用spring-cloud-sleuth+zipkin的例子就完成了。

5.拓展

在测试的过程当中咱们会发现，有时候，程序刚刚启动后，刷新几回，并不能看到任何数据，缘由就是咱们的spring-cloud-sleuth收集信息是有必定的比率的，默认的采样率是0.1，配置此值的方式在配置文件中增长spring.sleuth.sampler.percentage参数配置（若是不配置默认0.1），若是咱们调大此值为1，能够看到信息收集就更及时。可是当这样调整后，咱们会发现咱们的rest接口调用速度比0.1的状况下慢了不少，即时在0.1的采样率下，咱们屡次刷新consumer的接口，会发现对同一个请求两次耗时信息相差很是大，若是取消spring-cloud-sleuth后咱们再测试，会发现并无这种状况，能够看到这种方式追踪服务调用链路会给咱们业务程序性能带来必定的影响。

其实，咱们仔细想一想也能够总结出这种方式的几种缺陷
缺陷1：zipkin客户端向zipkin-server程序发送数据使用的是http的方式通讯，每次发送的时候涉及到链接和发送过程。
缺陷2：当咱们的zipkin-server程序关闭或者重启过程当中，由于客户端收集信息的发送采用http的方式会被丢失。

针对以上两个明显的缺陷，改进的办法是
一、通讯采用socket或者其余效率更高的通讯方式。
二、客户端数据的发送尽可能减小业务线程的时间消耗，采用异步等方式发送收集信息。
三、客户端与zipkin-server之间增长缓存类的中间件，例如redis、MQ等，在zipkin-server程序挂掉或重启过程当中，客户端依旧能够正常的发送本身收集的信息。

相信采用以上三种方式会很大的提升咱们的效率和可靠性。其实spring-cloud以及为咱们提供采用MQ或redis等其余的采用socket方式通讯，利用消息中间件或数据库缓存的实现方式。下一次咱们再来测试spring-cloud-sleuth-zipkin-stream方式的实现。

6.项目源码：

https://git.oschina.net/shunyang/spring-cloud-microservice-study.git

https://github.com/shunyang/spring-cloud-microservice-study.git

7.参考文档：

spring cloud 官方文档：https://github.com/spring-cloud/spring-cloud-sleuth

第三方：https://yq.aliyun.com/articles/78128?utm_campaign=wenzhang&utm_medium=article&utm_source=QQ-qun&201758&utm_content=m_19862