【spring cloud】spring cloud Sleuth 和Zipkin 进行分布式链路跟踪

spring cloud 分布式微服务架构下，所有请求都去找网关，对外返回也是统一的结果，或者成功，或者失败。

但是如果失败，那分布式系统之间的服务调用可能非常复杂，那么要定位到发生错误的具体位置，就是一个比较麻烦的问题。

所以定位故障点，就引入了spring cloud Sleuth【Sleuth是猎犬的意思】和Zipkin 【zipkin是一款开源的分布式数据跟踪系统】。

Spring Cloud Sleuth是对Zipkin的一个封装，对于Span、Trace等信息的生成、接入HTTP Request，以及向Zipkin Server发送采集信息等全部自动完成。

最后，你可以在zipkin的UI上看到一个比较完善的追踪结果和分析。

Zipkin提供了可插拔数据存储方式：In-Memory、MySql、Cassandra以及Elasticsearch。接下来的测试为方便直接采用In-Memory方式进行存储，生产推荐Elasticsearch。

一、下面开始spring cloud集成步骤

【GitHub源码地址：https://github.com/AngelSXD/springcloud】

版本介绍：

<properties>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>
        <java.version>1.8</java.version>
        <spring-boot.version>2.0.4.RELEASE</spring-boot.version>
        <spring-cloud.version>Finchley.SR1</spring-cloud.version>
        <lcn.last.version>4.2.1</lcn.last.version>
    </properties>

1.创建ms-sleuth-zipkin 子服务，添加pom.xml架包依赖【标红部分，你们可以不需要，我的demo里正好需要才加的】

<!-- zipkin服务端 -->
        <dependency>
            <groupId>io.zipkin.java</groupId>
            <artifactId>zipkin-server</artifactId>
            <version>2.10.1</version>
            <!--排除-->
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
                    <artifactId>log4j-slf4j-impl</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>
        <!-- zipkin UI展示 -->
        <dependency>
            <groupId>io.zipkin.java</groupId>
            <artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId>
            <version>2.10.1</version>
        </dependency>

2.启动类加注解

package com.swapping.springcloud.ms.sleuth.zipkin;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.netflix.eureka.EnableEurekaClient;
import zipkin.server.internal.EnableZipkinServer;

//启用Zipkin服务
@EnableZipkinServer

@EnableEurekaClient
@SpringBootApplication(scanBasePackages = {"com.swapping"})
public class SpringcloudMsSleuthZipkinApp {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SpringcloudMsSleuthZipkinApp.class, args);
    }
}

3.配置文件中配置基础的配置即可【如果启动zipkin之后，无法访问或者报错，参考：https://www.cnblogs.com/sxdcgaq8080/p/10007735.html】

spring.application.name=springcloud-ms-sleuth-zipkin
server.port=8002
eureka.client.service-url.defaultZone=http://127.0.0.1:8000/eureka/

#zipkin启动报错无法访问的解决方法
management.metrics.web.server.auto-time-requests=false

4.然后依次启动eureka服务，和zipkin服务即可

访问地址：【注意最后需要带上/】

http://localhost:8002/zipkin/

可以看到页面

5.接着，就是需要在zipkin自己服务中，和各个需要开启链路跟踪的服务的配置文件中添加配置，并且添加pom依赖

我是加载父级pom中，这样所有子module都可以用

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

配置【注意，spring boot 1.X的采样率配置是spring.sleuth.sampler.percentage=1】

【我在zipkin服务、ms-member服务、ms-gateway服务、ms-integral都做了添加】

#在需要链路的服务  以及 zipkin服务添加配置
spring.zipkin.base-url=http://localhost:8002
#采集率
spring.sleuth.sampler.probability=1.0

关于采样率的解释：

Spring Cloud Sleuth有一个Sampler策略，可以通过这个实现类来控制采样算法。采样器不会阻碍span相关id的产生，但是会对导出以及附加事件标签的相关操作造成影响。 Sleuth默认采样算法的实现是Reservoir sampling，具体的实现类是PercentageBasedSampler，默认的采样比例为: 0.1(即10%)。不过我们可以通过spring.sleuth.sampler.percentage来设置，所设置的值介于0.0到1.0之间，1.0则表示全部采集。

但是如果是全部采集的话，存储的性能需要考虑一下。

6.测试

ms-member有一个save的接口，自己做了save操作，并且feign调用了ms-integral服务做了save操作。【并且在最终ms-member中返回结果之前，抛出一个除零异常】

启动eureka

启动网关ms-gateway

启动ms-zipkin

启动ms-member

启动ms-integral

那么请求的流程就是网关(ms-gateway)---->ms-member--->ms-integral 【每一个结点采集到的信息会由Sleuth 发送给zipkin服务】

访问地址：

http://localhost:8001/v1/ms-member/member/save?auth=111

访问接口完成后，访问zikpin的UI

http://localhost:8002/zipkin/

然后选择查看ms-gateway服务

点击进去：

从进入gateway开始看，也就是请求的第一步：

同时还可以看到：

点击依赖分析，还可以看到调用关系

二、Zipkin集成elasticsearch

【spring cloud】spring cloud Sleuth 和Zipkin 进行分布式链路跟踪

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