前言

如果在開(kāi)發(fā)過(guò)程中，你還在靠查看服務(wù)器日志來(lái)尋找服務(wù)與服務(wù)之間的報(bào)錯(cuò)信息，那么這篇一定要來(lái)看下，通常在我們開(kāi)發(fā)環(huán)境自測(cè)的時(shí)候，我們會(huì)將代碼發(fā)布到開(kāi)發(fā)環(huán)境，然后無(wú)論是通過(guò)postMan請(qǐng)求，還是通過(guò)頁(yè)面請(qǐng)求，遇到報(bào)錯(cuò)的信息，我們都會(huì)去服務(wù)器上去看時(shí)實(shí)的日志，來(lái)尋找報(bào)錯(cuò)信息；

如果涉及到多個(gè)服務(wù)調(diào)用，這個(gè)時(shí)候會(huì)登陸多個(gè)服務(wù)器去查看服務(wù)的報(bào)錯(cuò)信息，這僅僅是在我們開(kāi)發(fā)環(huán)境自測(cè)的時(shí)候我們會(huì)去這么操作；如果是在生產(chǎn)環(huán)境，還依靠這種方式，那么多少就會(huì)顯得比較low了，這時(shí)候我們就要快速的定位到故障服務(wù)，就要引入“服務(wù)調(diào)用鏈路”的概念。

何為調(diào)用鏈路

一個(gè)大型分布式微服務(wù)系統(tǒng)往往由若干個(gè)微服務(wù)組成，這些微服務(wù)部署在若干個(gè)服務(wù)器上，為了實(shí)現(xiàn)高可用還會(huì)采取集群的方式，若干個(gè)服務(wù)相互調(diào)用就形成了調(diào)用鏈網(wǎng)絡(luò)。

服務(wù)之間的調(diào)用出現(xiàn)異常、超時(shí)、宕機(jī)，某一個(gè)服務(wù)出現(xiàn)這樣的情況，都會(huì)導(dǎo)致整個(gè)調(diào)用鏈路出現(xiàn)問(wèn)題， 在出現(xiàn)這樣問(wèn)題的時(shí)候就要及時(shí)的解決，來(lái)避免整個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的不可用，這個(gè)時(shí)候就必須快速定位問(wèn)題。

Zipkin + Sleuth

作為為微服務(wù)提供調(diào)用鏈路支持的其實(shí)有很多組件，包括SkyWalking、CAT、Pinpoint、Zipkin + Sleuth，這些組件的實(shí)現(xiàn)方式、接入方式、顆粒度、traceid查詢等方面可能有不同，但是最終目的其實(shí)都一樣，就是把請(qǐng)求的鏈路記錄下來(lái)供開(kāi)發(fā)人員排錯(cuò)參考，這里我因?yàn)槲翼?xiàng)目使用的是Spring Cloud，協(xié)議也是使用的http，所選擇的是 Spring Cloud Sleuth更加匹配項(xiàng)目，集成也相對(duì)容易。

Zipkin

Zipkin分布式追蹤系統(tǒng)，簡(jiǎn)單的說(shuō)在一個(gè)西瓜攤，里面的瓜有大有小、有熟有生、有好有壞，所有的瓜都混雜在一起，我們很難去找到比較合適的瓜買走， Zipkin所做的就是追蹤分析，找到好的瓜，然后將壞的瓜賣不出去的瓜進(jìn)行剔除。

這離涉及到幾個(gè)概念，也是鏈路追蹤的核心。

• Traceld：用來(lái)標(biāo)記服務(wù)調(diào)用鏈的標(biāo)記，包括所有在請(qǐng)求鏈中的服務(wù)，都使用的一個(gè)鏈路追蹤ID
• SpanId：區(qū)域ID，調(diào)用鏈中某個(gè)服務(wù)的專屬ID，無(wú)論是調(diào)用者和被調(diào)用者都會(huì)產(chǎn)生自己的SpanId
• ParentId：父級(jí)ID，調(diào)用者的生成的SpanId，在去請(qǐng)求下游服務(wù)，SpanId會(huì)成為下游服務(wù)的ParentId，用來(lái)標(biāo)記上下游的關(guān)系。

Spring Cloud Sleuth

可以理解為基于Zipkin的一個(gè)封裝，sleuth可以記錄調(diào)用的情況，而Zipkin可以收集這些調(diào)用信息。

Zipkin啟動(dòng)

下面基于Spring Cloud Sleuth整合Zipkin

docker run zipkin：

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

Zipkin 啟動(dòng)完成

引入jar

使用的框架版本 spring-cloud.version：Hoxton.SR4 spring-boot.version：2.2.6.RELEASE

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

引入sleuth和zipkin，nacos配置

sleuth:
    enabled: true
    sampler:
      rate: 100
 # 設(shè)置 Sleuth 收集信息的百分比
zipkin:
    sender:
      type: web
    base-url: http://127.0.0.1:9411/

?? zipkin:sender:type: web （這里type類型可以支持多種，web、kafka、rabbit、activemq都可以支持），這里只做web類型的演示。

服務(wù)調(diào)用測(cè)試

System2 服務(wù)提供feig接口，供system服務(wù)調(diào)用

@FeignClient(contextId = "iTestServiceClient", value = "Lxlxxx-system2", fallbackFactory = TestServiceFallbackFactory.class)
public interface ITestServiceClient {
    /**
     * 服務(wù)調(diào)用測(cè)試方法
     * @return
     */
    @GetMapping("/test/method")
    public String testRequestMethod();
}

system服務(wù)調(diào)System2的feign接口

@RestController
@Slf4j
public class TestController {
    @Autowired
    private ITestServiceClient iTestServiceClient;
    @GetMapping("/testMethod")
    public void testMethod(){
        log.info("通過(guò)feign調(diào)用system2服務(wù)～～～～～～～～～");
        iTestServiceClient.testRequestMethod();
    }
}

我這邊注冊(cè)了兩個(gè)服務(wù) 分別是Lxlxxx-system 和 Lxlxxx-system2分服務(wù)

Zipkin查看調(diào)用情況

總結(jié)

由上面可見(jiàn)，可以很清楚的看出微服務(wù)之間的調(diào)用情況，當(dāng)然這些調(diào)用的日志也是可以通過(guò)ES進(jìn)行持久化的，這樣可以保證Zipkin重啟后，鏈路信息不會(huì)丟失，這里就不做展示了，有興趣的朋友也可以將ES集成進(jìn)去。

當(dāng)然，Spring Cloud Sleuth 結(jié)合 Zipkin不光可以對(duì)微服務(wù)進(jìn)行追蹤，如果請(qǐng)求量較大也可以集成消息中間件，Sleuth將日志推給MQ，然后Zipkin去MQ隊(duì)列獲取服務(wù)調(diào)用日志，可以調(diào)用鏈在我們對(duì)服務(wù)監(jiān)控、排查問(wèn)題，起到了至關(guān)重要的作用。

以上就是微服務(wù)鏈路追蹤Spring Cloud Sleuth整合Zipkin解析的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Spring Cloud Sleuth整合Zipkin的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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