微服務鏈路追蹤Spring Cloud Sleuth整合Zipkin解析

更新時間：2023年02月13日 10:15:36 作者：Lxlxxx

這篇文章主要為大家介紹了微服務鏈路追蹤Spring Cloud Sleuth整合Zipkin解析，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進步，早日升職加薪

前言

如果在開發(fā)過程中，你還在靠查看服務器日志來尋找服務與服務之間的報錯信息，那么這篇一定要來看下，通常在我們開發(fā)環(huán)境自測的時候，我們會將代碼發(fā)布到開發(fā)環(huán)境，然后無論是通過postMan請求，還是通過頁面請求，遇到報錯的信息，我們都會去服務器上去看時實的日志，來尋找報錯信息；

如果涉及到多個服務調(diào)用，這個時候會登陸多個服務器去查看服務的報錯信息，這僅僅是在我們開發(fā)環(huán)境自測的時候我們會去這么操作；如果是在生產(chǎn)環(huán)境，還依靠這種方式，那么多少就會顯得比較low了，這時候我們就要快速的定位到故障服務，就要引入“服務調(diào)用鏈路”的概念。

何為調(diào)用鏈路

一個大型分布式微服務系統(tǒng)往往由若干個微服務組成，這些微服務部署在若干個服務器上，為了實現(xiàn)高可用還會采取集群的方式，若干個服務相互調(diào)用就形成了調(diào)用鏈網(wǎng)絡。

服務之間的調(diào)用出現(xiàn)異常、超時、宕機，某一個服務出現(xiàn)這樣的情況，都會導致整個調(diào)用鏈路出現(xiàn)問題，在出現(xiàn)這樣問題的時候就要及時的解決，來避免整個業(yè)務系統(tǒng)的不可用，這個時候就必須快速定位問題。

Zipkin + Sleuth

作為為微服務提供調(diào)用鏈路支持的其實有很多組件，包括SkyWalking、CAT、Pinpoint、Zipkin + Sleuth，這些組件的實現(xiàn)方式、接入方式、顆粒度、traceid查詢等方面可能有不同，但是最終目的其實都一樣，就是把請求的鏈路記錄下來供開發(fā)人員排錯參考，這里我因為我項目使用的是Spring Cloud，協(xié)議也是使用的http，所選擇的是 Spring Cloud Sleuth更加匹配項目，集成也相對容易。

Zipkin

Zipkin分布式追蹤系統(tǒng)，簡單的說在一個西瓜攤，里面的瓜有大有小、有熟有生、有好有壞，所有的瓜都混雜在一起，我們很難去找到比較合適的瓜買走， Zipkin所做的就是追蹤分析，找到好的瓜，然后將壞的瓜賣不出去的瓜進行剔除。

這離涉及到幾個概念，也是鏈路追蹤的核心。

Traceld：用來標記服務調(diào)用鏈的標記，包括所有在請求鏈中的服務，都使用的一個鏈路追蹤ID
SpanId：區(qū)域ID，調(diào)用鏈中某個服務的專屬ID，無論是調(diào)用者和被調(diào)用者都會產(chǎn)生自己的SpanId
ParentId：父級ID，調(diào)用者的生成的SpanId，在去請求下游服務，SpanId會成為下游服務的ParentId，用來標記上下游的關(guān)系。

Spring Cloud Sleuth

可以理解為基于Zipkin的一個封裝，sleuth可以記錄調(diào)用的情況，而Zipkin可以收集這些調(diào)用信息。

Zipkin啟動

下面基于Spring Cloud Sleuth整合Zipkin

docker run zipkin：

docker run -d  -p 9411:9411 openzipkin/zipkin

Zipkin 啟動完成

引入jar

使用的框架版本 spring-cloud.version：Hoxton.SR4 spring-boot.version：2.2.6.RELEASE

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

引入sleuth和zipkin，nacos配置

sleuth:
    enabled: true
    sampler:
      rate: 100
 # 設置 Sleuth 收集信息的百分比
zipkin:
    sender:
      type: web
    base-url: http://127.0.0.1:9411/

?? zipkin:sender:type: web （這里type類型可以支持多種，web、kafka、rabbit、activemq都可以支持），這里只做web類型的演示。

服務調(diào)用測試

System2 服務提供feig接口，供system服務調(diào)用

@FeignClient(contextId = "iTestServiceClient", value = "Lxlxxx-system2", fallbackFactory = TestServiceFallbackFactory.class)
public interface ITestServiceClient {
    /**
     * 服務調(diào)用測試方法
     * @return
     */
    @GetMapping("/test/method")
    public String testRequestMethod();
}

system服務調(diào)System2的feign接口

@RestController
@Slf4j
public class TestController {
    @Autowired
    private ITestServiceClient iTestServiceClient;
    @GetMapping("/testMethod")
    public void testMethod(){
        log.info("通過feign調(diào)用system2服務～～～～～～～～～");
        iTestServiceClient.testRequestMethod();
    }
}

我這邊注冊了兩個服務分別是Lxlxxx-system 和 Lxlxxx-system2分服務

Zipkin查看調(diào)用情況

總結(jié)

由上面可見，可以很清楚的看出微服務之間的調(diào)用情況，當然這些調(diào)用的日志也是可以通過ES進行持久化的，這樣可以保證Zipkin重啟后，鏈路信息不會丟失，這里就不做展示了，有興趣的朋友也可以將ES集成進去。

當然，Spring Cloud Sleuth 結(jié)合 Zipkin不光可以對微服務進行追蹤，如果請求量較大也可以集成消息中間件，Sleuth將日志推給MQ，然后Zipkin去MQ隊列獲取服務調(diào)用日志，可以調(diào)用鏈在我們對服務監(jiān)控、排查問題，起到了至關(guān)重要的作用。

以上就是微服務鏈路追蹤Spring Cloud Sleuth整合Zipkin解析的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于Spring Cloud Sleuth整合Zipkin的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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