sleuth 可以解决分布式系统的追踪问题。
Sleuth：日志收集工具包，封装了Dapper和log-based追踪以及Zipkin和HTrace操作；
spring cloud 微服务框架可以看这里：
场景：
- 在分布式系统中，一个集群中有几十个微服务；
- 微服务调用微服务，一个或多个微服务的网络环境问题、硬件问题导致服务提供失败；
疑问：
- 我们怎么去定位这个出问题的服务？
- 怎么定位出问题接口？
- 怎么分析行为诱因？
- 难道要逐个的看log？
肯定不是，sleuth 可以给我们提供很好的方案，用服务链路追踪来快速查看。sleuth 集成了Zipkin、HTrace 几种链路追踪工具，我选择zipkin。
sleuth中的一些术语
- Span：基本工作单元，例如，在一个新建的span中发送一个RPC等同于发送一个回应请求给RPC，span通过一个64位ID唯一标识，trace以另一个64位ID表示，span还有其他数据信息，比如摘要、时间戳事件、关键值注释(tags)、span的ID、以及进度ID(通常是IP地址)
span在不断的启动和停止，同时记录了时间信息，当你创建了一个span，你必须在未来的某个时刻停止它。 - Trace：一系列spans组成的一个树状结构，例如，如果你正在跑一个分布式工程，你可能需要创建一个trace。
- Annotation：用来及时记录一个事件的存在，一些核心annotations用来定义一个请求的开始和结束
- cs - Client Sent -客户端发起一个请求，这个annotion描述了这个span的开始
- sr - Server Received -服务端获得请求并准备开始处理它，如果将其sr减去cs时间戳便可得到网络延迟
- ss - Server Sent -注解表明请求处理的完成(当请求返回客户端)，如果ss减去sr时间戳便可得到服务端需要的处理请求时间
- cr - Client Received -表明span的结束，客户端成功接收到服务端的回复，如果cr减去cs时间戳便可得到客户端从服务端获取回复的所有所需时间
spring cloud 中的配置：
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin</artifactId>
</dependency>logback-spring.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!--该日志将日志级别不同的log信息保存到不同的文件中 -->
<configuration>
<include resource="org/springframework/boot/logging/logback/defaults.xml" />
<springProperty scope="context" name="springAppName"
source="spring.application.name" />
<!-- 日志在工程中的输出位置 -->
<property name="LOG_FILE" value="${BUILD_FOLDER:-build}/${springAppName}" />
<!-- 控制台的日志输出样式 -->
<property name="CONSOLE_LOG_PATTERN"
value="%clr(%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}){faint} %clr(${LOG_LEVEL_PATTERN:-%5p}) %clr(${PID:- }){magenta} %clr(---){faint} %clr([%15.15t]){faint} %m%n${LOG_EXCEPTION_CONVERSION_WORD:-%wEx}}" />
<!-- 控制台输出 -->
<appender name="console" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
<level>INFO</level>
</filter>
<!-- 日志输出编码 -->
<encoder>
<pattern>${CONSOLE_LOG_PATTERN}</pattern>
<charset>utf8</charset>
</encoder>
</appender>
<!-- 为logstash输出的JSON格式的Appender -->
<appender name="logstash"
class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<file>${LOG_FILE}.json</file>
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<!--日志文件输出的文件名 -->
<fileNamePattern>${LOG_FILE}.json.%d{yyyy-MM-dd}.gz</fileNamePattern>
<!--日志文件保留天数 -->
<MaxHistory>3</MaxHistory>
</rollingPolicy>
<!-- 日志输出编码 -->
<encoder
class="net.logstash.logback.encoder.LoggingEventCompositeJsonEncoder">
<providers>
<timestamp>
<timeZone>UTC</timeZone>
</timestamp>
<pattern>
<pattern>
{
"severity": "%level",
"service": "${springAppName:-}",
"trace": "%X{X-B3-TraceId:-}",
"span": "%X{X-B3-SpanId:-}",
"exportable": "%X{X-Span-Export:-}",
"pid": "${PID:-}",
"thread": "%thread",
"class": "%logger{40}",
"rest": "%message"
}
</pattern>
</pattern>
</providers>
</encoder>
</appender>
<!-- 为logstash输出的JSON格式的Appender -->
<appender name="logstash2"
class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
<destination>localhost:9600</destination>
<!-- 日志输出编码 -->
<encoder
class="net.logstash.logback.encoder.LoggingEventCompositeJsonEncoder">
<providers>
<timestamp>
<timeZone>UTC</timeZone>
</timestamp>
<pattern>
<pattern>
{
"severity": "%level",
"service": "${springAppName:-}",
"trace": "%X{X-B3-TraceId:-}",
"span": "%X{X-B3-SpanId:-}",
"exportable": "%X{X-Span-Export:-}",
"pid": "${PID:-}",
"thread": "%thread",
"class": "%logger{40}",
"rest": "%message"
}
</pattern>
</pattern>
</providers>
</encoder>
</appender>
<!-- 日志输出级别 -->
<root level="INFO">
<appender-ref ref="console" />
<appender-ref ref="logstash" />
<appender-ref ref="logstash2" />
</root>
</configuration>
