Zipkin和微服务链路跟踪

本期分享的内容是有关zipkin和分布式跟踪的内容。

首先，我们还是通过spring initializr来新建三个项目。一个zipkin service。另外两个是普通的业务应用，分别叫service和client。

zipkin service

client

service

如上我们引入了web 、zipkin client两个依赖。

新建zipkin server应用

先打开zipkin-service项目。

我们来看看依赖情况：

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

上面是默认的依赖。这里需要把这些依赖都换掉，否则zipkin server无法正常工作（另外就是spring boot用的版本是1.4.3.RELEASE，spring cloud版本为

Camden.SR4）。

spring boot 版本：

<parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>1.4.3.RELEASE</version> <relativePath/> <!-- lookup parent from repository --> </parent>

spirng cloud 版本：

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId> <version>Camden.SR4</version> <type>pom</type> <scope>import</scope> </dependency> </dependencies> </dependencyManagement>

依赖替换为以下：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>io.zipkin.java</groupId> <artifactId>zipkin-server</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>io.zipkin.java</groupId> <artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId> <scope>runtime</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> <scope>test</scope> </dependency> </dependencies>

现在我们就开始正式的开发吧。

先配置一个server port。

application.properties:

server.port=9411

然后在application类上添加@EnableZipkinServer注解。

@EnableZipkinServer
@SpringBootApplication
public class ServiceApplication {

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

然后启动zipkin server。

http://localhost:9411/

好，现在server准备的差不多了。我们现在去准备client吧。

新建client应用

配置端口:

server.port==9876

配置应用名称：

spring.application.name=client

然后新建一个rest api :

@RestController
@SpringBootApplication
public class ClientApplication {

   @Bean
   RestTemplate restTemplate(){ return new RestTemplate(); } @GetMapping("/hi") public String hi(){ return this.restTemplate().getForEntity("http://localhost:8081/hi",String.class).getBody(); } public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(ClientApplication.class, args); } }

上面的逻辑很简单就是一个rest api，然后调用另外一个service的hi服务。

新建service应用

现在新建一个 service 服务。

配置端口：

server.port=9081

配置应用名称：

spring.application.name=service

代码：

@SpringBootApplication
@RestController
public class ServiceApplication {

   @GetMapping("/hi") public String hi(){ return "Hello World"; } public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(ServiceApplication.class, args); } }

体验之旅

zipkin server之前已启动。现在分别去启动client 和 service。

然后我们模拟调用。

在浏览器中输入：

返回了“Hello World”。

现在我们再刷新zipkin server 的ui，发现应用名称那个下拉框已由灰色变为了可用。

分别显示了我们刚才创建的那两个应用的应用名称：service和client。

现在选择client这个应用，然后看看情况：

发现已经能够查询出刚才的那次调用记录了。

然后我们点击进去查看具体的内容：

上面已经为我们展示了本次请求的深度、总共的span数量以及涉及到的服务以及总耗时。同时显示了调用链路的关系，可以发现每个服务所耗费的时间、上下关系等。

我们还可以点击具体的服务片段，也就是span，就会弹出具体的服务的细节指标展示：

服务指标展示中你可以看到服务片段所在环境的ip，该请求的http method，以及path，还有所在类名称等等。

而且还会展示该服务片段内部的每个请求阶段的细节。

上面的展示其实都是对json数据的渲染。你可以点击“JSON” ，然后查看更详细更具体的数据，同时通过此了解zipkin的数据模型：

除了上面说的trace能力，zipkin还为我们提供了依赖展示。

这里我们只涉及到两个服务的调用。所以依赖比较简单。

源码解读及参数配置

你也许纳闷，没有做任何配置，zipkin server怎么就会收到了数据然后展示呢？

这也太神奇了吧。其实一点都不神奇。让我们来看看源码吧。

先来看看我们引入的依赖：

<dependency>
   <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> <scope>test</scope> </dependency>

一共三个，和zipkin直接有关的就是这个：

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

现在找到这个jar去看看吧：

发现没有代码，这只是个starter，很多时候starter就是这个样子，只是在pom中加入依赖而已：

去看看pom中有哪些依赖吧。

发现只有两个依赖：

<dependencies>
   <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> </dependencies>

现在进入看哪个呢？先尝试去看看spring-cloud-sleuth-zipkin吧，因为这个含有关键字zipkin，可能是个过渡：

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

来到spring-cloud-sleuth-zipkin包，发现了ZipKinAutoConfiguration。

进去看看吧：

@Configuration
@EnableConfigurationProperties({ZipkinProperties.class, SamplerProperties.class}) @ConditionalOnProperty(value = "spring.zipkin.enabled", matchIfMissing = true) @AutoConfigureBefore(TraceAutoConfiguration.class) public class ZipkinAutoConfiguration {

至此我们基本可以解释为什么我们没有做任何配置，zipkin client就在后台工作了，就是因为这里使用了自动配置机制，也就是AutoConfiguration，让配置自动生效。

ok，发现在该类上配置了两个Properties：

@EnableConfigurationProperties({ZipkinProperties.class, SamplerProperties.class})

先去看看ZipkinProperties吧：

ZipkinProperties

/**
 * Zipkin settings
 */
@ConfigurationProperties("spring.zipkin")
public class ZipkinProperties { /** URL of the zipkin query server instance. */ private String baseUrl = "http://localhost:9411/"; private boolean enabled = true; private int flushInterval = 1; private Compression compression = new Compression(); private Service service = new Service(); private Locator locator = new Locator(); ...

这里只贴了field片段。因为这就是我们能够在application.properties中配置的zipkin属性了。

配置zipkin server：

这里配置了默认值。zipkin client默认会向本地的9411端口发送数据：

 private String baseUrl = "http://localhost:9411/";

在生产中，我们就可以在application.properties中配置自己的zipkin的地址了：

spring.zipkin.base-url=http://localhost:9511/

Flush间隔

你可以通过以下修改flush间隔，默认是1秒：

spring.zipkin.flush-interval=1

数据压缩支持

你也许发现了。除了几个primitive类型的field之外，还有几个自定义的引用类型Compression、Service、Locator。现在我们去看看Compression吧：

/** When enabled, spans are gzipped before sent to the zipkin server */
public static class Compression { private boolean enabled = false; .... }

哦，通过注释知道是一个支持压缩的能力。默认是false。你可以在配置文件中开启压缩，这样在发送给zipkin server之前会先把数据进行压缩：

spring.zipkin.compression.enabled=true

自定义service name

再来看看Service：

/** When set will override the default {@code spring.application.name} value of the service id */
public static class Service { /** The name of the service, from which the Span was sent via HTTP, that should appear in Zipkin */ private String name; ... }

默认的service name是读取spring.application.name的值，你可以通过以下属性来覆盖默认策略定义想要的service name：

spring.zipkin.service.name=service1

服务发现定位支持

Locator：

public static class Locator {

   private Discovery discovery; ....//skip setter getter public static class Discovery { /** Enabling of locating the host name via service discovery */ private boolean enabled; .....//skip setter getter } }

这里你可以支持通过服务发现来定位host name：

spring.zipkin.locator.discovery.enabled=true

配置采样率

你也许发现了auto configuration类上有两个properties类。一个是ZipKinProperties，一个是SamplerProperties。接下来看看SamplerProperties。

/**
 * Properties related to sampling
 */
@ConfigurationProperties("spring.sleuth.sampler")
public class SamplerProperties { /** * Percentage of requests that should be sampled. E.g. 1.0 - 100% requests should be * sampled. The precision is whole-numbers only (i.e. there's no support for 0.1% of * the traces). */ private float percentage = 0.1f; }

看代码发现就是一个采样的配置。默认是采样10%。要求必须是全数。比如不能是0.1%。

spring.sleuth.sampler.percentage=0.2  # 修改为20%的采样率

自定义采样规则

除了上面的通过配置比率的方式。你还可以通过编程的方式自定义采样规则。比如你可以只对那些返回500的请求进行采样等等。或者你决定忽略掉那些成功的请求，只对失败的进行采样等等。下面是对所有请求的大概一半进行采样：

@Bean
Sampler customSampler() {
    return span -> Math.random() > .5; }

另外除了以上配置，还有一些sleuth的配置，这里就不一一展开了。你可以去spring cloud sleuth core中的autoconfiguration类查看。

基本概念

调用链跟踪中有两个比较基本的概念就是：Trace和Span。Trace就是一次真实的业务请求就是一个Trace。它也许会经过很多个Span。Span对应的就是每个服务。一个trace会有一个trace id负责串联所有的span。同时每个span也有自己的id。span上又会携带一些元数据。其中最常见的就是调用开始时间和结束时间。你也可以把一些业务相关的元数据携带到span上。

支持跟踪的请求类型

Spring Cloud Sleuth（org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-sleuth），一旦添加到CLASSPATH中，就会自动支持以下常用的组件：

通过mq技术（如Apache Kafka或RabbitMQ）（或任何其他Spring Cloud Stream binder）进行的请求。
在Spring MVC controller收到的HTTP header。
通过Netflix Zuul传过来的microroxy请求。
使用RestTemplate等进行的请求。

存储

Zipkin Server通过SpanStore将写入委托给持久层。目前，支持使用MySQL或内存式SpanStore两种的开箱即用。默认是存储在内存中的。

SpanStore

该接口是持久化跟踪数据的持久化接口抽象。以下是接口的方法：

public interface SpanStore {
  List<List<Span>> getTraces(QueryRequest request); @Nullable List<Span> getTrace(long traceIdHigh, long traceIdLow); @Nullable List<Span> getRawTrace(long traceIdHigh, long traceIdLow); @Deprecated @Nullable List<Span> getTrace(long traceId); @Deprecated @Nullable List<Span> getRawTrace(long traceId); List<String> getServiceNames(); List<String> getSpanNames(String serviceName); List<DependencyLink> getDependencies(long endTs, @Nullable Long lookback); }

这里只抽取第一个接口方法来看看跟踪数据的内部结构：

List<List<Span>> getTraces(QueryRequest request);

getTraces方法的入参是一个QueryRequest。如果让你设计这个接口的话，也许你会传入参为serviceName或者多个参数。

这里使用了一个对象来把各参数传入进去。这算是多参数查询接口设计的不错范例。

getTraces方法的返回值则是一个二维list。一个List<Span>是一个trace。多个List<Span>则抽象为了一个跟踪数据存储库。然后通过QueryRequest传入查询filter来实现查询。

QueryRequest

查询请求参数对象。负责把要查询的条件封装起来。

public final class QueryRequest {

  /**
   * 服务名称
   */
  @Nullable
  public final String serviceName; /** span名称，查询出包含该span名称的所有trace */ @Nullable public final String spanName; /** * 根据json中的元数据annotation节点中的值查询 */ public final List<String> annotations; /** *根据json中的元数据binaryAnnotation进行查询 */ public final Map<String, String> binaryAnnotations; /** * 响应时间大于等于此值 */ @Nullable public final Long minDuration; /** * 响应时间小于等于此值 */ @Nullable public final Long maxDuration; /** * 只显示指定时间之前的，默认是到当前时间 */ public final long endTs; /** * 只显示指定时间之后的，默认是到endTs，也就是从lookback到endTs这段时间的 */ public final long lookback; /** 每次查询的数量，默认返回10条记录 */ public final int limit;

InMemorySpanStore

该类是一个默认实现“持久化”存储实现。加引号是因为这不是真正持久化，只是在内存中而已。该存储方案仅仅适用于测试。

/** Internally, spans are indexed on 64-bit trace ID */
public final class InMemorySpanStore implements SpanStore {

另外zipkin支持mysql、cassandra、elasticsearch几种存储方案。mysql性能有点问题。生产也只能上后两个之一了。

trace探针埋点实现

现在默认支持如上图几种的探针埋点实现。这里就简单说下。比如web就是通过filter的方式进行埋点。而hystrix则是通过重新封装HystrixCommand来实现：

public abstract class TraceCommand<R> extends HystrixCommand<R> { ... @Override protected R run() throws Exception { String commandKeyName = getCommandKey().name(); Span span = this.tracer.createSpan(commandKeyName, this.parentSpan); this.tracer.addTag(Span.SPAN_LOCAL_COMPONENT_TAG_NAME, HYSTRIX_COMPONENT); this.tracer.addTag(this.traceKeys.getHystrix().getPrefix() + this.traceKeys.getHystrix().getCommandKey(), commandKeyName); this.tracer.addTag(this.traceKeys.getHystrix().getPrefix() + this.traceKeys.getHystrix().getCommandGroup(), getCommandGroup().name()); this.tracer.addTag(this.traceKeys.getHystrix().getPrefix() + this.traceKeys.getHystrix().getThreadPoolKey(), getThreadPoolKey().name()); try { return doRun(); } finally { this.tracer.close(span); } } public abstract R doRun() throws Exception; }

zuul则是通过ZuulFilter实现的：

public class TracePreZuulFilter extends ZuulFilter { ... @Override public Object run() { getCurrentSpan().logEvent(Span.CLIENT_SEND); return null; } @Override public ZuulFilterResult runFilter() { RequestContext ctx = RequestContext.getCurrentContext(); Span span = getCurrentSpan(); if (log.isDebugEnabled()) { log.debug("Current span is " + span + ""); } markRequestAsHandled(ctx); Span newSpan = this.tracer.createSpan(span.getName(), span); newSpan.tag(Span.SPAN_LOCAL_COMPONENT_TAG_NAME, ZUUL_COMPONENT); this.spanInjector.inject(newSpan, ctx); this.httpTraceKeysInjector.addRequestTags(newSpan, URI.create(ctx.getRequest().getRequestURI()), ctx.getRequest().getMethod()); if (log.isDebugEnabled()) { log.debug("New Zuul Span is " + newSpan + ""); } ZuulFilterResult result = super.runFilter(); if (log.isDebugEnabled()) { log.debug("Result of Zuul filter is [" + result.getStatus() + "]"); } if (ExecutionStatus.SUCCESS != result.getStatus()) { if (log.isDebugEnabled()) { log.debug("The result of Zuul filter execution was not successful thus " + "will close the current span " + newSpan); } this.tracer.close(newSpan); } return result; } // TraceFilter will not create the "fallback" span private void markRequestAsHandled(RequestContext ctx) { ctx.getRequest().setAttribute(TraceRequestAttributes.HANDLED_SPAN_REQUEST_ATTR, "true"); } ... }

scheduling则是通过切面实现的：

@Aspect
public class TraceSchedulingAspect {
  .... @Around("execution (@org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled * *.*(..))") public Object traceBackgroundThread(final ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable { if (this.skipPattern.matcher(pjp.getTarget().getClass().getName()).matches()) { return pjp.proceed(); } String spanName = SpanNameUtil.toLowerHyphen(pjp.getSignature().getName()); Span span = this.tracer.createSpan(spanName); this.tracer.addTag(Span.SPAN_LOCAL_COMPONENT_TAG_NAME, SCHEDULED_COMPONENT); this.tracer.addTag(this.traceKeys.getAsync().getPrefix() + this.traceKeys.getAsync().getClassNameKey(), pjp.getTarget().getClass().getSimpleName()); this.tracer.addTag(this.traceKeys.getAsync().getPrefix() + this.traceKeys.getAsync().getMethodNameKey(), pjp.getSignature().getName()); try { return pjp.proceed(); } finally { this.tracer.close(span); } } }

消息中间件则是通过ExecutorChannelInterceptor来实现的：

abstract class AbstractTraceChannelInterceptor extends ChannelInterceptorAdapter
      implements ExecutorChannelInterceptor {

总结

分布式链路跟踪最核心的就是trace id以及span ID。基于此能够在每个span期间挖掘元数据并同span ID一同组成一条记录存入跟踪记录库。

本文首先为你展示了如何搭建一个zipkin server，然后启动了两个service。然后模拟发起调用请求。然后展示了zipkin server的基本使用。

然后通过查看入口源码了解到了你在application.yaml中可配置的那些参数。

最后还说明了有关链路跟踪调用的基本概念并展示了zipkin基本的存储结构。

原文地址：https://www.cnblogs.com/danghuijian/p/9482279.html

Zipkin和微服务链路跟踪

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