SpringCloud 链路追踪技术

一链路追踪介绍

在大型系统的微服务化构建中，一个系统被拆分成了许多模块。这些模块负责不同的功能，组合成

系统，最终可以提供丰富的功能。在这种架构中，一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建

在不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实

现、有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心，也就意味着这种架构形式也会存在一些问

题:

如何快速发现问题？
如何判断故障影响范围？
如何梳理服务依赖以及依赖的合理性？
如何分析链路性能问题以及实时容量规划

分布式链路追踪（Distributed Tracing），就是将一次分布式请求还原成调用链路，进行日志记

录，性能监控并将一次分布式请求的调用情况集中展示。比如各个服务节点上的耗时、请求具体到达哪

台机器上、每个服务节点的请求状态等等。

常见的链路追踪技术有下面这些：

cat: 由大众点评开源，基于Java开发的实时应用监控平台，包括实时应用监控，业务监控。集成

方案是通过代码埋点的方式来实现监控，比如：拦截器，过滤器等。对代码的侵入性很大，集成

成本较高。风险较大。

zipkin: 由Twitter公司开源，开放源代码分布式的跟踪系统，用于收集服务的定时数据，以解决微

服务架构中的延迟问题，包括：数据的收集、存储、查找和展现。该产品结合spring-cloud-sleuth

使用较为简单，集成很方便，但是功能较简单。

pinpoint: Pinpoint是韩国人开源的基于字节码注入的调用链分析，以及应用监控分析工具。特点

是支持多种插件，UI功能强大，接入端无代码侵入。

skywalking: SkyWalking是本土开源的基于字节码注入的调用链分析，以及应用监控分析工具。特点是支持多

种插件，UI功能较强，接入端无代码侵入。目前已加入Apache孵化器。

**Sleuth: ** SpringCloud 提供的分布式系统中链路追踪解决方案

注意：SpringCloud alibaba技术栈中并没有提供自己的链路追踪技术的，我们可以采用Sleuth +

Zinkin来做链路追踪解决方案

实现

1 所有的微服务都要导入 sleuth依赖

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

然后微服务在就收到请求时就会打印调用的日志文件,但是通过日志文件查看不方便,需要配合zipkin使用

2 集成 zipkin

zipkin的jar包可以在maven内下载:

去maven下载zipkin

下载后启动(默认端口9411):

java -jar zipkin.jar

然后所有的微服务需要导入配置,并修改配置文件

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

修改配置文件加入如下配置

spring:
  zipkin:
    base-url: http://127.0.0.1:9411/ #zipkin server的请求地址
    discoveryClientEnabled: false #让nacos把它当成一个URL，而不要当做服务名

  sleuth:
    sampler:
      probability: 1.0 #采样的百分比 0-1之间 将百分之多少的数据推送给zipkin

3zipkin持久化

1 创建zipkin的数据库

CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_spans (
  `trace_id_high` BIGINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'If non zero, this means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit',
  `trace_id` BIGINT NOT NULL,
  `id` BIGINT NOT NULL,
  `name` VARCHAR(255) NOT NULL,
  `parent_id` BIGINT,
  `debug` BIT(1),
  `start_ts` BIGINT COMMENT 'Span.timestamp(): epoch micros used for endTs query and to implement TTL',
  `duration` BIGINT COMMENT 'Span.duration(): micros used for minDuration and maxDuration query'
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE utf8_general_ci;

ALTER TABLE zipkin_spans ADD UNIQUE KEY(`trace_id_high`, `trace_id`, `id`) COMMENT 'ignore insert on duplicate';
ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`, `id`) COMMENT 'for joining with zipkin_annotations';
ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`) COMMENT 'for getTracesByIds';
ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`name`) COMMENT 'for getTraces and getSpanNames';
ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`start_ts`) COMMENT 'for getTraces ordering and range';

CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_annotations (
  `trace_id_high` BIGINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'If non zero, this means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit',
  `trace_id` BIGINT NOT NULL COMMENT 'coincides with zipkin_spans.trace_id',
  `span_id` BIGINT NOT NULL COMMENT 'coincides with zipkin_spans.id',
  `a_key` VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.key or Annotation.value if type == -1',
  `a_value` BLOB COMMENT 'BinaryAnnotation.value(), which must be smaller than 64KB',
  `a_type` INT NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.type() or -1 if Annotation',
  `a_timestamp` BIGINT COMMENT 'Used to implement TTL; Annotation.timestamp or zipkin_spans.timestamp',
  `endpoint_ipv4` INT COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null',
  `endpoint_ipv6` BINARY(16) COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null, or no IPv6 address',
  `endpoint_port` SMALLINT COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null',
  `endpoint_service_name` VARCHAR(255) COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null'
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE utf8_general_ci;

ALTER TABLE zipkin_annotations ADD UNIQUE KEY(`trace_id_high`, `trace_id`, `span_id`, `a_key`, `a_timestamp`) COMMENT 'Ignore insert on duplicate';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`, `span_id`) COMMENT 'for joining with zipkin_spans';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`) COMMENT 'for getTraces/ByIds';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`endpoint_service_name`) COMMENT 'for getTraces and getServiceNames';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`a_type`) COMMENT 'for getTraces';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`a_key`) COMMENT 'for getTraces';

CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_dependencies (
  `day` DATE NOT NULL,
  `parent` VARCHAR(255) NOT NULL,
  `child` VARCHAR(255) NOT NULL,
  `call_count` BIGINT
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE utf8_general_ci;

ALTER TABLE zipkin_dependencies ADD UNIQUE KEY(`day`, `parent`, `child`);

2 启动zipkin时添加配置

java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar --STORAGE_TYPE=elasticsearch --ES- HOST=localhost:9200

注: 本教程参考至黑马的SpringCloud 教程