組件說明

 Zipkin

Zipkin 是 Twitter 的一個開源項目，它基于 Google Dapper 實現(xiàn)，它致力于收集服務(wù)的定時數(shù)據(jù)，以及解決微服務(wù)架構(gòu)中的延遲問題，包括數(shù)據(jù)的收集、存儲、查找和展現(xiàn)。

 sleuth

sleuth是一個工具，它在整個分布式系統(tǒng)中能跟蹤一個用戶請求的過程(包括數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)傳輸，數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化)，捕獲這些跟蹤數(shù)據(jù)，就能構(gòu)建微服務(wù)的整個調(diào)用鏈的視圖，這是調(diào)試和監(jiān)控微服務(wù)的關(guān)鍵工具

微服務(wù)架構(gòu)是一個分布式架構(gòu)，它按業(yè)務(wù)劃分服務(wù)單元，一個分布式系統(tǒng)往往有很多個服務(wù)單元。由于服務(wù)單元數(shù)量眾多，業(yè)務(wù)的復(fù)雜性，如果出現(xiàn)了錯誤和異常，很難去定位 。主要體現(xiàn)在，一個請求可能需要調(diào)用很多個服務(wù) ，而內(nèi)部服務(wù)的調(diào)用復(fù)雜性，決定了問題難以定位。所以微服務(wù)架構(gòu)中，必須實現(xiàn)分布式鏈路追蹤，去跟進一個請求到底有哪些服務(wù)參與，參與的順序又是怎樣的，從而達到每個請求的步驟清晰可見，出了問題，很快定位 。

基本術(shù)語

Span （跨度）：基本工作單元，發(fā)送一個遠程調(diào)度任務(wù) 就會產(chǎn)生一個 Span ， Span 是一個 64 位 ID 唯一標識的， Trace 是用另一個 64 位 ID 唯一標識的， Span 還有其他數(shù)據(jù)信息，比如摘要、時間戳事件、Span 的 ID 、以及進度 ID 。
Trace （跟蹤）：一系列 Span 組成的一個樹狀結(jié)構(gòu)。請求一個微服務(wù)系統(tǒng)的 API 接口，這個 API 接口，需要調(diào)用多個微服務(wù)，調(diào)用每個微服務(wù)都會產(chǎn)生一個新的 Span ，所有由這個請求產(chǎn)生的 Span 組成了這個 Trace 。
Annotation （標注）：用來及時記錄一個事件的，一些核心注解用來定義一個請求的開始和結(jié)束 。這些注解包括以下：
cs - Client Sent - 客戶端發(fā)送一個請求，這個注解描述了這個 Span 的開始
sr - Server Received - 服務(wù)端獲得請求并準備開始處理它，如果將其 sr 減去 cs 時間戳便可得到網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臅r間。
ss - Server Sent （服務(wù)端發(fā)送響應(yīng)） – 該注解表明請求處理的完成 ( 當(dāng)請求返回客戶端) ，如果 ss 的時間戳減去 sr 時間戳，就可以得到服務(wù)器請求的時間。
cr - Client Received （客戶端接收響應(yīng)） - 此時 Span 的結(jié)束，如果 cr 的時間戳減去cs 時間戳便可以得到整個請求所消耗的時間
Sleuth配合ZIPKIN的使用

所有服務(wù)都加入以下依賴：

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

使用docker安裝zipkin：docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin

所有微服務(wù)加入以下配置：

#服務(wù)追蹤，url填自己的服務(wù)器地址
spring.zipkin.base-url=http://192.168.56.10:9411/
#關(guān)閉服務(wù)發(fā)現(xiàn)
spring.zipkin.discovery-client-enabled=false
spring.zipkin.sender.type=web
#配置采樣器
spring.sleuth.sampler.probability=1

啟動服務(wù)，進行一系列業(yè)務(wù)操作，再進入配置中輸入的url：http://192.168.56.10:9411/

Zipkin 數(shù)據(jù)持久化

Zipkin 默認是將監(jiān)控數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存的，如果 Zipkin 掛掉或重啟的話，那么監(jiān)控數(shù)據(jù)就會丟 失。所以如果想要搭建生產(chǎn)可用的 Zipkin，就需要實現(xiàn)監(jiān)控數(shù)據(jù)的持久化。數(shù)據(jù)可以存到內(nèi)存，mysql，elasticsearch和Cassandra中。 Zipkin 支持的這幾種存儲方式中，內(nèi)存顯然是不適用于生產(chǎn)的。而使用 MySQL 的話，當(dāng)數(shù)據(jù)量大時，查詢較為緩慢，也不建議使用。 Twitter 官方使用的是 Cassandra作為 Zipkin 的存儲數(shù)據(jù)庫，但國內(nèi)用 Cassandra 的公司較少，而且 Cassandra 相關(guān)文檔也不多。 綜上，故采用 Elasticsearch 是個比較好的選擇。 使用docker進行配置（前提已經(jīng)安裝了Elasticsearch）： docker run --env STORAGE_TYPE=elasticsearch --env ES_HOSTS=192.168.56.10:9200 openzipkin/zipkin-dependencies 附：使用 es 時 Zipkin Dependencies 支持的環(huán)境變量

到此這篇關(guān)于SpringCloud集成Sleuth和Zipkin的文章就介紹到這了,更多相關(guān)SpringCloud集成Sleuth和Zipkin內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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