Spring Cloud学习--服务追踪（Sleuth）

一、 Spring Cloud Sleuth简介

微服务之间通过网络进行通信，要想跟踪每一个请求，了解请求消耗时间、网络延迟、业务逻辑消耗时间等指标信息。Spring Cloud Sleuth为Spring Cloud提供了分布式跟踪的解决方案。其原理图如下：

Sleuth术语简介：

Span（跨度）：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，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、span的父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（跟踪）：一组共享“root span”的span组成的一个树状结构，trace以另一个64位ID唯一标识，例如，如果你正在跑一个分布式大数据工程，你可能需要创建一个trace。

Annotation（标注）：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

二、 整合Spring Cloud Sleuth

1.将之前的EurekaClientA、EurekaClientB、EurekaClientC改造，（http://blog.csdn.net/u012482647/article/details/78017903）在pom文件中添加依赖：

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

2.配置application.properties

spring.application.name=microservice-sleuthserver.port=8003logging.level.root=infologging.level.org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet=debug

3.编写Controller类

package com.swc;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;/** * Created by chao on 2017-9-18. */@RestControllerpublic class ComputeController {    @RequestMapping(value="/getSome",method= RequestMethod.GET)    public String getSome(){        return "我是第一个服务器";    }    @RequestMapping(value="/getOther",method= RequestMethod.GET)    public String getOther(){        return "我是第二个服务器";    }}

4.启动项目，分别访问http://localhost:8003/getSome， 控制台打印如下信息，微服务整合Spring Cloud Sleuth成功。

2017-11-09 18:26:13.172 DEBUG [microservice-sleuth,c7b2f2d5f1e9412d,c7b2f2d5f1e9412d,false] 9944 --- [nio-8003-exec-5] o.s.web.servlet.DispatcherServlet        : DispatcherServlet with name 'dispatcherServlet' processing GET request for [/getSome]2017-11-09 18:26:13.173 DEBUG [microservice-sleuth,c7b2f2d5f1e9412d,c7b2f2d5f1e9412d,false] 9944 --- [nio-8003-exec-5] o.s.web.servlet.DispatcherServlet        : Last-Modified value for [/getSome] is: -12017-11-09 18:26:13.174 DEBUG [microservice-sleuth,c7b2f2d5f1e9412d,c7b2f2d5f1e9412d,false] 9944 --- [nio-8003-exec-5] o.s.web.servlet.DispatcherServlet        : Null ModelAndView returned to DispatcherServlet with name 'dispatcherServlet': assuming HandlerAdapter completed request handling2017-11-09 18:26:13.174 DEBUG [microservice-sleuth,c7b2f2d5f1e9412d,c7b2f2d5f1e9412d,false] 9944 --- [nio-8003-exec-5] o.s.web.servlet.DispatcherServlet        : Successfully completed request

三、 Spring Cloud Sleuth和Zipkin配合使用

ZipKin是一个开源的分布式跟踪系统，基于Dapper的论文设计而来，其主要功能是手机系统的时序数据，追踪微服务架构的网络延迟。

编写Zipkin Server

1.新建一个Spring boot工程，添加依赖：

        <dependency>            <groupId>io.zipkin.java</groupId>            <artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId>            <scope>runtime</scope>        </dependency>        <dependency>            <groupId>io.zipkin.java</groupId>            <artifactId>zipkin-server</artifactId>        </dependency>

2.在启动类添加注解@EnableZipkinServer

package com.swc;import org.springframework.boot.SpringApplication;import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;import zipkin.server.EnableZipkinServer;@SpringBootApplication@EnableZipkinServerpublic class SpringZipkinServerApplication {    public static void main(String[] args) {        SpringApplication.run(SpringZipkinServerApplication.class, args);    }}

3.设定端口8004，启动项目，访问http://localhost:8004，出现如下界面。

整合Zipkin

1.复制上面的Spring Cloud Sleuth例子为SpringZipkinClient,在pom文件中添加依赖：

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

2.修改配置文件

#指定zipkin的地址spring.zipkin.base-url=http://localhost:8004#设置需求采样的请求的百分比spring.sleuth.sample.percentage=1.0

3.这样项目就整合了Zipkin，重新启动ZipkinServer，先访问http://localhost:8003/getSome 再访问http://localhost:8004
选择起始日期，点击“find traces”，即可看本次请求的详细信息。