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• SpringCloud入門(mén)實(shí)戰(zhàn)（十一）- SpringCloud Stream 消息驅(qū)動(dòng)
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一、Spring Cloud Sleuth概述

Spring Cloud Sleuth：官網(wǎng)

Spring Cloud Sleuth為Spring Cloud實(shí)現(xiàn)分布式跟蹤解決方案。

微服務(wù)跟蹤(sleuth)其實(shí)是一個(gè)工具,它在整個(gè)分布式系統(tǒng)中能跟蹤一個(gè)用戶請(qǐng)求的過(guò)程(包括數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)傳輸，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，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(gè)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。

SpringCloudSleuth有幾個(gè)特點(diǎn)：

二、基本術(shù)語(yǔ)

Spring Cloud Sleuth借用了Dapper的術(shù)語(yǔ)。

1、Span (跨度)

工作的基本單位。通俗的理解span就是一次請(qǐng)求信息，發(fā)送一個(gè)遠(yuǎn)程調(diào)度任務(wù)就會(huì)產(chǎn)生一個(gè)Span。 Span 由一個(gè)64位ID唯一標(biāo)識(shí)的，Trace 是用另一個(gè)64位ID唯一標(biāo)識(shí)的，Span 還有其他數(shù)據(jù)信息，比如摘要、時(shí)間戳事件、Span的ID、進(jìn)度ID、鍵值注釋（標(biāo)簽），導(dǎo)致它們的跨度的ID以及進(jìn)程ID（通常是IP地址）。創(chuàng)建跨度后，必須在將來(lái)的某個(gè)時(shí)刻停止。

2、Trace(跟蹤)

類似于樹(shù)結(jié)構(gòu)的span集合，表示一條調(diào)用鏈路，存在唯一標(biāo)識(shí)。請(qǐng)求一個(gè)微服務(wù)系統(tǒng)的API接口，這個(gè)API接口，需要調(diào)用多個(gè)微服務(wù)，調(diào)用每個(gè)微服務(wù)都會(huì)產(chǎn)生一個(gè)新的Span,所有由這個(gè)請(qǐng)求產(chǎn)生的Span組成了這個(gè)Trace。

啟動(dòng)跟蹤的初始范圍稱為root span。該跨度的跨度id的值等于跟蹤ID。

3、Annotation (標(biāo)注)

用來(lái)及時(shí)記錄一個(gè)事件的存在，一些核心注解用來(lái)定義一個(gè)請(qǐng)求的開(kāi)始和結(jié)束。這些注解包括以下:
cs - 客戶端發(fā)送 - 客戶端發(fā)送一個(gè)請(qǐng)求，這個(gè)注解描述了這個(gè)跨度的開(kāi)始
sr - 服務(wù)器接收 - 服務(wù)器端得到請(qǐng)求，并將開(kāi)始處理它。如果從此時(shí)間戳中減去cs時(shí)間戳，可得到網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臅r(shí)間。
ss - 服務(wù)器發(fā)送 - 該注解表明請(qǐng)求處理的完成(當(dāng)請(qǐng)求返回客戶端)。如果從此時(shí)間戳中減去sr時(shí)間戳，就可以得到服務(wù)器請(qǐng)求的時(shí)間。
cr - 客戶端接收 - 表示跨度的結(jié)束?？蛻舳艘殉晒邮盏椒?wù)器端的響應(yīng)。如果從此時(shí)間戳中減去cs時(shí)間戳，則會(huì)收到客戶端從服務(wù)器接收響應(yīng)所需的整個(gè)時(shí)間，即整個(gè)請(qǐng)求所消耗的時(shí)間。

三、Sleuth與Zipkin的關(guān)系

1、這里需要提一下Sleuth與Zipkin的關(guān)系，為什么鏈路跟蹤經(jīng)常圍繞著二者一起敘述？

• sleuth ：鏈路追蹤器
• zipkin：鏈路分析器?？梢岳斫鉃榭梢暬缑?，配合Sleuth可以清晰定位請(qǐng)求流程。
  zipkin是Twitter基于google的分布式監(jiān)控系統(tǒng)Dapper（論文）的開(kāi)發(fā)源實(shí)現(xiàn)

2、可視化Span和Trace將與Zipkin注釋一起查看系統(tǒng)：

一個(gè)音符的每個(gè)顏色表示跨度（7 spans - 從A到G）。如果您在筆記中有這樣的信息：

Trace Id = X
Span Id = D
Client Sent

這意味著，當(dāng)前的跨度痕量-ID設(shè)置為X，Span -編號(hào)設(shè)置為e。它也發(fā)出了 客戶端發(fā)送的事件。

這樣，spans的父/子關(guān)系的可視化將如下所示：

可以在Zipkin中查看痕跡：共有7個(gè)spans，如果選擇特定的跟蹤，將看到合并后的4個(gè)spans

四、Sleuth特性

1、將跟蹤和跨度添加到Slf4J MDC，以便可以從日志聚合器中的給定跟蹤或跨度中提取所有日志。示例日志：

2023-02-02 15:30:57.902  INFO [bar,6bfd228dc00d216b,6bfd228dc00d216b,false] 23030 --- [nio-8081-exec-3] ...
2023-02-02 15:30:58.372 ERROR [bar,6bfd228dc00d216b,6bfd228dc00d216b,false] 23030 --- [nio-8081-exec-3] ...
2023-02-02 15:31:01.936  INFO [bar,46ab0d418373cbc9,46ab0d418373cbc9,false] 23030 --- [nio-8081-exec-4] ...

## 注意MDC中的[appname,traceId,spanId,exportable]條目：
spanId - 發(fā)生特定操作的ID
appname - 記錄跨度的應(yīng)用程序的名稱
traceId - 包含跨度的延遲圖的ID
導(dǎo)出 -日志是否應(yīng)該被導(dǎo)出到Zipkin與否。你什么時(shí)候希望跨度不能出口？在這種情況下，你想在Span中包裝一些操作，并將它寫(xiě)入日志。

順便提一下常用的日志聚合工具Kibana， Splunk、Logstash等

2、從Spring應(yīng)用程序（servlet過(guò)濾器、rest模板、調(diào)度操作、消息通道、外部客戶端）中插入常見(jiàn)的入口和出口點(diǎn)。

3、提供對(duì)共同分布式跟蹤數(shù)據(jù)模型的抽象：trace，spans（形成DAG），注釋，鍵值注釋。松散地基于HTrace，但Zipkin（Dapper）兼容。

4、Sleuth記錄定時(shí)信息以輔助延遲分析。Sleuth被寫(xiě)入不會(huì)記錄太多，并且不會(huì)導(dǎo)致您的生產(chǎn)應(yīng)用程序崩潰。

5、Sleuth包括在http或消息傳遞邊界上加入跟蹤的默認(rèn)邏輯。例如，http傳播通過(guò)Zipkin兼容的請(qǐng)求標(biāo)頭工作。該傳播邏輯是通過(guò)SpanInjector和SpanExtractor實(shí)現(xiàn)來(lái)定義和定制的。

6、Sleuth可以在進(jìn)程之間傳播上下文（也稱為行李）。這意味著如果您設(shè)置了Span行李元素，那么它將通過(guò)HTTP或消息傳遞到其他進(jìn)程發(fā)送到下游。

7、提供創(chuàng)建/繼續(xù)spans并通過(guò)注釋添加標(biāo)簽和日志的方法。

8、提供接受/刪除spans的簡(jiǎn)單指標(biāo)。

9、如果spring-cloud-sleuth-zipkin，則應(yīng)用程序?qū)⑸刹⑹占痁ipkin兼容的跟蹤。默認(rèn)情況下，它通過(guò)HTTP將其發(fā)送到localhost上的Zipkin服務(wù)器（端口9411）。使用spring.zipkin.baseUrl配置服務(wù)的位置。

10、如果spring-cloud-sleuth-stream，則該應(yīng)用將通過(guò)Spring Cloud Stream生成和收集跟蹤。您的應(yīng)用程序自動(dòng)成為通過(guò)您的代理商發(fā)送的跟蹤消息的生產(chǎn)者（例如RabbitMQ，Apache Kafka，Redis））。

重要：如果使用Zipkin或Stream，請(qǐng)使用spring.sleuth.sampler.percentage（默認(rèn)0.1，即10％）配置spans的百分比。否則你可能認(rèn)為Sleuth不工作，因?yàn)樗÷粤艘恍﹕pans。

五、項(xiàng)目集成

1、zipkin搭建安裝

首先你要清楚zipkin也是分客戶端服務(wù)端的。

Spring Boot 2.0不支持@EnableZipkinServer，所以需要下載Zipkin的服務(wù)器到本地

按照提示操作即可：

訪問(wèn)控制臺(tái)：

若啟動(dòng)失敗由于端口（zipkin默認(rèn)端口9411）占用，mac環(huán)境下執(zhí)行：lsof -i tcp:9411 查看端口占用程序，然后sudo kill -9 PID 即可。

SpringCloud從F版開(kāi)始起就不需要自己構(gòu)建ZipKin Server了，只需要調(diào)用jar包即可。

2、添加依賴

服務(wù)提供者（payment）和消費(fèi)者（order）工程均添加依賴：

<!--依賴包含了sleuth，所以不需要再單獨(dú)引入sleuth-->
 <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
</dependency>

這里小編有話要說(shuō)，如果上邊的依賴飄紅引不進(jìn)來(lái)，那么原因可能是你使用的cloud版本已經(jīng)移除了spring-cloud-starter-zipkin，需要使用下邊的來(lái)替代：

<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>

查看我的SpringBoot2.5.6對(duì)應(yīng)的cloud的官方文檔后看到已經(jīng)被移除了

3、添加配置

服務(wù)提供者（payment）和消費(fèi)者（order）工程均添加配置：

spring:
  zipkin:
    #zipkin服務(wù)所在地址
    base-url: http://localhost:9411/
    sender:
      type: web #使用http的方式傳輸數(shù)據(jù)
    #配置采樣百分比
    sleuth:
      sampler:
        probability: 1 # 將采樣比例設(shè)置為 1.0，也就是全部都需要。默認(rèn)是0.1也就是10%，一般情況下，10%就夠用了
##打開(kāi)debug日志
logging:
  level:
    org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet: DEBUG

值得一提的是這里配置的type=web:

type=web也就是通過(guò) HTTP 的方式發(fā)送數(shù)據(jù)到 Zipkin ，如果請(qǐng)求量比較大，這種方式其實(shí)性能是比較低的，一般情況下我們都是通過(guò)消息中間件來(lái)發(fā)送，比如 RabbitMQ 。

如果日志數(shù)據(jù)量比較大，一般推薦擁有更高吞吐量的 Kafka 來(lái)進(jìn)行日志推送。

這種方式就是讓服務(wù)將 Sleuth 收集的日志推給 MQ ，讓 Zipkin 去監(jiān)控 MQ 的信息，通過(guò) MQ 的隊(duì)列獲取到服務(wù)的信息。這樣就提高了性能。

而日志的存儲(chǔ)則可以采用 Elasticsearch 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行持久化，這樣可以保證 Zipkin 重啟后，鏈路信息不會(huì)丟失。

4、修改業(yè)務(wù)代碼

oreder工程：

@RestController
@RequestMapping("/feign")
@Slf4j
public class OrderFeignController {
    @Resource
    private  PaymentFeignService paymentFeignService;

    @GetMapping(value = "/order/zipkin")
    public CommonResult<Payment> paymentZipKin() {
        return paymentFeignService.paymentZipKin();
    }
}

payment工程：

@RestController
@RequestMapping("/payment")
@Slf4j
public class PaymentController {
    @Resource
    private PaymentService paymentService;

    @Value("${server.port}")
    private String serverPort;

    @GetMapping("/zipkin")
    public CommonResult<Object> paymentZipKin() {
        return new CommonResult<>(200, "hi,I am paymentZipKin server O(∩_∩)O哈哈~", serverPort);
    }
}

5、測(cè)試

訪問(wèn)http://localhost/feign/order/zipkin


點(diǎn)擊run query查詢請(qǐng)求鏈路-》點(diǎn)擊show查看詳情：

文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-542514.html

到了這里，關(guān)于SpringCloud入門(mén)實(shí)戰(zhàn)（十二）-Sleuth+Zipkin分布式請(qǐng)求鏈路跟蹤詳解的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)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TOY模板網(wǎng)！