SpringCloud（七）之SpringCloud的链路追踪组件Sleuth实战，以及 zipkin 的部署和使用

1、前言

Spring Cloud Sleuth 主要功能就是在分布式系统中提供追踪解决方案 ,而且兼容了zipkin，提供了REST API接口来辅助咱们查询跟踪数据以实现对分布式系统的监控程序 。

Sleuth  是个组件，没有提供咱们可视化的界面，和一些相信的api信息，而zipkin 是个系统，他有可视化的界面，和对应接口调用详细的信息状况。

2、为何要使用链路追踪

微服务架构上经过业务来划分服务的，经过REST调用，对外暴露的一个接口，可能须要不少个服务协同才能完成这个接口功能，若是链路上任何一个服务出现问题或者网络超时，都会造成致使接口调用失败。随着业务的不断扩张，服务之间互相调用会愈来愈复杂。

，对调用链的分析会愈来愈复杂。若是那里出现了错误，咱们是很排查的。因此咱们引入了链路追踪，使用可视化的界面咱们能够很容易的找到那一块耗时多，等等。

Sleuth 的使用：

　　1.在项目中加入依赖：

 

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

2.而后在你想打印日志的地方输入

 

 控制台会出现下面这个 （如今看起来是否是感受使用起来也不怎方便，下面我会讲zipkin，他提供了可视化界面，看的就清楚多了。）

[order-service,96f95a0dd81fe3ab,852ef4cfcdecabf3,false] 

一、第一个值，spring.application.name的值

二、第二个值，96f95a0dd81fe3ab ，sleuth生成的一个ID，叫Trace ID，用来标识一条请求链路，一条请求链路中包含一个Trace ID，多个Span ID

三、第三个值，852ef4cfcdecabf三、spanid 基本的工做单元，获取元数据，如发送一个http

四、第四个值：false，是否要将该信息输出到zipkin服务中来收集和展现。

3、可视化链路追踪系统Zipkin

大规模分布式系统的APM工具（Application Performance Management）,基于Google Dapper的基础实现，和sleuth结合能够提供可视化web界面分析调用链路耗时状况

 3.1 可视化链路追踪系统Zipkin部署。(我使用的是docker 我后面会讲下docker的部署，很简单的)

　　//阿里提供的部署Zipkin的方法，里面讲了好几种 包括java 部署 和docker 部署

docker部署：

这样就搞定了 ，而后ip+端口就能访问：docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin

3.2  代码中的使用。

那个项目想要链路追踪就都加入下面的两个配置

　　3.1.1 加入依赖

 <!--里面包含 spring-cloud-starter-sleuth、spring-cloud-sleuth-zipkin  ->

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

3.1.1 配置文件添加

#服务的名称
spring:
  application:
    name: order-service
#zipkin服务所在地址
  zipkin:
    base-url: http://47.XX.XX.XX:9411/
#配置采样百分比,开发环境能够设置为1，表示所有，生产就用默认（0.1）
  sleuth:
    sampler:
      probability: 1

3.2  测试

调用 api 接口

查看Zipkin 可视化系统

　

 

　　

这样详细信息就所有追踪到了。

3.4  大体说下  Sleuth 和Zipkin  是怎么调用的.

sleuth收集跟踪信息经过http请求发送给zipkin server，zipkinserver进行跟踪信息的存储以及提供Rest API便可，Zipkin UI调用其API接口进行数据展现

默认存储是内存，可也用mysql、或者elasticsearch等存储。 因此说，Sleuth 才是根本，而Zipkin  这是进行了对数据的分析和展现。