1.熔斷/降級/限流

1.1.簡介

1.1.1.熔斷

A服務調用B服務某個功能，由于網(wǎng)絡不穩(wěn)定問題，或者B服務卡機，導致功能時間超長。如果這樣的次數(shù)太多，我們就可以直接將B服務斷路（A不再請求B接口），凡是調用B服務就直接返回降級數(shù)據(jù)，不必等待B服務的超長執(zhí)行，這樣B服務的故障問題，就不會級聯(lián)影響到A。

1.1.2.降級

整個網(wǎng)站處于流量高峰期，服務器壓力劇增，根據(jù)當前業(yè)務情況及流量，對一些服務和頁面進行有策略的降級（停止服務，所有調用直接返回降級數(shù)據(jù)），以此緩解服務器資源的壓力，以保證核心業(yè)務的正常運行，同時也保持了客戶和大部分客戶得到正確的響應。

1.1.3.熔斷和降級的異同

相同點：

• 為了保證集群大部分服務的可用性和可靠性，防止崩潰，犧牲小我
• 用戶最終都是體驗到某個功能不可用

不同點：

• 熔斷是被調用方故障，觸發(fā)的系統(tǒng)主動規(guī)則
• 降級是基于全局考慮，人工停止一些正常服務，釋放資源

1.1.3.限流

對打入服務的請求流量進行控制，使服務能夠承擔不超過自己能力的流量壓力

1.2.Spring Cloud Alibaba - Sentinel

1.2.1.簡介

項目地址：https://github.com/alibaba/Sentinel

官方文檔：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E4%B8%BB%E9%A1%B5

隨著微服務的流行，服務和服務之間的穩(wěn)定性變得越來越重要。Sentinel 是面向分布式服務架構的流量控制組件，主要以流量為切入點，從限流、流量整形、熔斷降級、系統(tǒng)負載保護、熱點防護等多個維度來幫助開發(fā)者保障微服務的穩(wěn)定性。

1.2.2.Sentinel與Hystrix對比

Sentinel 以流量為切入點，從流量控制、熔斷降級、系統(tǒng)負載保護等多個維度保護服務的穩(wěn)定性；可以在控制臺中看到接入應用的單臺機器秒級數(shù)據(jù)，甚至 500 臺以下規(guī)模的集群的匯總運行情況；Sentinel提供開箱即用的與其它開源框架/庫的整合模塊，例如與 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 的整合；Sentinel 提供簡單易用、完善的 SPI 擴展接口，可以通過擴展接口來定制業(yè)務邏輯。

Hystrix是一個延遲和容錯庫，旨在隔離遠程系統(tǒng)、服務和第三方庫的訪問點，停止級聯(lián)故障，并在故障不可避免的復雜分布式系統(tǒng)中實現(xiàn)恢復能力；

Resilience4j是一個為Java8和函數(shù)式編程設計的容錯庫。提供高階函數(shù)（decorators）來增強任何功能接口、lambda表達式或方法引用，包括斷路器、速率限制器、重試或隔板?？梢栽谌魏魏瘮?shù)接口、lambda表達式或方法引用上堆疊多個裝飾器。優(yōu)點是您可以選擇所需的裝飾器，而無需其他任何東西。

1.2.3.Sentinel使用步驟

官方文檔：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E5%A6%82%E4%BD%95%E4%BD%BF%E7%94%A8

1. 定義資源
   • 主流框架的默認適配
   • 拋出異常的方式定義資源
   • 返回布爾值方式定義資源
   • 注解方式定義資源
   • 異步調用支持
2. 定義規(guī)則
   • 流量控制規(guī)則、熔斷降級規(guī)則、系統(tǒng)保護規(guī)則、來源訪問控制規(guī)則 和 熱點參數(shù)規(guī)則。
3. 檢驗規(guī)則是否生效
   
   

1.2.4.Sentinel控制臺

下載地址：https://github.com/alibaba/Sentinel/releases/download/v1.8.0/sentinel-dashboard-1.8.0.jar

注意：Sentinel控制臺版本需要與引入的Sentinel依賴版本保持一致

啟動：

java -jar sentinel-dashboard-1.8.0.jar --server.port=8111

訪問：

http://192.168.139.10:8111

用戶名/密碼：sentinel/sentinel

1.2.5.Spring Boot整合Sentinel

1）導入依賴

gmall-common

<dependency>
	<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
	<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>

gmall-seckill

<!--Endpoint 支持，顯示圖表->
<dependency>
	<groupId>org.springframework.boot</groupId>
	<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

2）配置Sentinel控制臺地址信息

spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        port: 8719
        dashboard: 192.168.139.10:8111
# Endpoint 支持，暴露的 endpoint 路徑
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'

3）在Sentinel控制臺調整參數(shù)，（默認所有的流控設置保存在內存中，重啟失效）

流控設置：資源名（/請求路徑）

• 簇點鏈路 -> 流控
• 流控規(guī)則 -> 新增流控規(guī)則

1.2.6.自定義Sentinel全局異常

package com.atguigu.gmall.seckill.config;

import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.spring.webflux.callback.BlockRequestHandler;
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.spring.webflux.callback.WebFluxCallbackManager;
import com.atguigu.common.exception.BizCode;
import com.atguigu.common.utils.R;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.http.MediaType;
import org.springframework.web.reactive.function.BodyInserters;
import org.springframework.web.reactive.function.server.ServerResponse;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;

import javax.annotation.PostConstruct;

/**
 * Sentinel 配置 {@link SentinelConfig}
 *
 * @author zhangwen
 * @email: 1466787185@qq.com
 */
@Configuration
public class SentinelConfig {

    /**
     * 自定義Sentinel異常
     */
    @PostConstruct
    private void initBlockHandler(){
        BlockRequestHandler blockRequestHandler = new BlockRequestHandler() {

            @Override
            public Mono<ServerResponse> handleRequest(ServerWebExchange serverWebExchange, Throwable throwable) {
                R error = R.error(BizCode.TOO_MANY_REQUESTS.getCode(), BizCode.TOO_MANY_REQUESTS.getMessage());

                return ServerResponse.status(HttpStatus.OK)
                        .contentType(MediaType.APPLICATION_JSON)
                        .body(BodyInserters.fromValue(error));
            }
        };

        WebFluxCallbackManager.setBlockHandler(blockRequestHandler);
    }
}

1.2.7.全服務引入Sentinel

1）導入依賴

<!--Endpoint 支持，顯示圖表->
<dependency>
	<groupId>org.springframework.boot</groupId>
	<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

2）配置Sentinel控制臺地址信息

spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        port: 8719
        dashboard: 192.168.139.10:8111
# Endpoint 支持，暴露的 endpoint 路徑
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'

3）商城核心鏈路完整走一遍，查看Sentinel控制臺

• 首頁 -> 登錄 -> 商品檢索 -> 商品詳情 -> 加入購物車 -> 結算確認訂單 -> 提交訂單 -> 支付 -> 訂單列表
• 首頁 -> 秒殺 -> 商品詳情 -> 立即搶購 -> 搶購成功（創(chuàng)建訂單）-> 支付 -> 訂單列表
  
  

1.2.8.流控模式與效果

流控模式：

• 直接
• 關聯(lián)
• 鏈路

流控效果：

• 快速失敗
• Warm Up（預熱啟動/冷啟動）
• 排隊等待

1.2.9.Feign支持（熔斷）

使用Sentinel來保護feign遠程調用

1）調用方熔斷保護

feign:
  sentinel:
	enabled: true

gmall-product

package com.atguigu.gmall.product.feign;

import com.atguigu.common.utils.R;
import com.atguigu.gmall.product.fallback.SeckillFeignServiceFallback;
import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;

/**
 * 秒殺服務遠程接口 {@link SeckillFeignService}
 *
 * @author zhangwen
 * @email: 1466787185@qq.com
 */
@FeignClient(value = "gmall-seckill", fallback = SeckillFeignServiceFallback.class)
public interface SeckillFeignService {

    /**
     * 獲取商品秒殺信息
     * @param skuId
     * @return
     */
    @GetMapping("/sku/seckill/{skuId}")
    R getSkuSeckillInfo(@PathVariable("skuId") Long skuId);
}

package com.atguigu.gmall.product.fallback;

import com.atguigu.common.exception.BizCode;
import com.atguigu.common.utils.R;
import com.atguigu.gmall.product.feign.SeckillFeignService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * 秒殺接口調用失敗熔斷處理 {@link SeckillFeignServiceFallback}
 *
 * @author zhangwen
 * @email: 1466787185@qq.com
 */
@Slf4j
@Component
public class SeckillFeignServiceFallback implements SeckillFeignService {
    @Override
    public R getSkuSeckillInfo(Long skuId) {
        log.info("熔斷方法調用...getSkuSeckillInfo");
        return R.error(BizCode.TOO_MANY_REQUESTS.getCode(), BizCode.TOO_MANY_REQUESTS.getMessage());
    }
}

2）調用方手動指定遠程服務的降級策略。遠程服務被降級，就會觸發(fā)熔斷回調方法。

3）超大流量的時候，必須犧牲一些遠程服務。在服務的提供方（遠程服務）指定降級策略。提供方是在運行，但是不運行自己的業(yè)務邏輯，返回的是默認的熔斷數(shù)據(jù)（限流的數(shù)據(jù)）。

1.2.10.自定義受保護資源

1）拋出異常的方式定義資源（基于代碼）

public List<SeckillSkuRedisTO> getCurrentSeckillSkus() {
	//seckillSkus 資源名
	try(Entry entry = SphU.entry("seckillSkus")) {
		//業(yè)務邏輯
	} catch (BlockException e) {
		log.error("資源被限流，{}", e.getMessage())
	}
}

Sentinel控制臺為資源 seckillSkus 添加流控,，降級規(guī)則

2）注解方式定義資源（基于注解）

/**
 * blockHandler 函數(shù)會在原方法被限流/降級/系統(tǒng)保護的時候調用
 * fallback 函數(shù)會針對所有類型的異常
 */
@SentinelResource(value = "getCurrentSeckillSkusResource",
blockHandler = "getCurrentSeckillSkusBlockHandler")
public List<SeckillSkuRedisTO> getCurrentSeckillSkus() {
	//seckillSkus 資源名
	try(Entry entry = SphU.entry("seckillSkus")) {
		//業(yè)務邏輯
	} catch (BlockException e) {
		log.error("資源被限流，{}", e.getMessage())
	}
}

private List<SeckillSkuRedisTO> getCurrentSeckillSkusBlockHandler(BlockException e) {
	log.error("getCurrentSeckillSkusResource被限流了");
	return null;
}

Sentinel控制臺為資源 getCurrentSeckillSkusResource 添加流控，降級規(guī)則

1.3.網(wǎng)關流控

1.3.1.簡介

官方文檔：
https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E7%BD%91%E5%85%B3%E9%99%90%E6%B5%81

Sentinel 支持對 Spring Cloud Gateway、Zuul 等主流的 API Gateway 進行限流。

1.3.2.Spring Cloud Gateway

gmall-gataway 引入依賴

<dependency>
	<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
	<artifactId>spring-cloud-alibaba-sentinel-gateway</artifactId>
	<version>2.2.3.RELEASE</version>
</dependency>

1.3.3.自定義Sentinel異常處理

1）配置方式

spring:
   cloud:
      sentinel:
		  scg:
			  fallback:
				mode: response
				response-body: '{"code":403,"msg":"請求流量過大，系統(tǒng)限流"}'

2）GatewayCallbackManager注冊回調進行定制

SentinelConfig

package com.atguigu.gmall.gateway.config;

import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.sc.callback.BlockRequestHandler;
import com.alibaba.csp.sentinel.adapter.gateway.sc.callback.GatewayCallbackManager;
import com.atguigu.common.exception.BizCode;
import com.atguigu.common.utils.R;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.http.MediaType;
import org.springframework.web.reactive.function.BodyInserters;
import org.springframework.web.reactive.function.server.ServerResponse;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;

import javax.annotation.PostConstruct;

/**
 * Sentinel 配置 {@link SentinelConfig}
 *
 * @author zhangwen
 * @email: 1466787185@qq.com
 */
@Configuration
public class SentinelConfig {

    /**
     * GatewayCallbackManager注冊回調進行異常定制
     */
    @PostConstruct
    private void initBlockHandler(){
        BlockRequestHandler blockRequestHandler = new BlockRequestHandler() {

            @Override
            public Mono<ServerResponse> handleRequest(ServerWebExchange serverWebExchange, Throwable throwable) {
                R error = R.error(BizCode.TOO_MANY_REQUESTS.getCode(), BizCode.TOO_MANY_REQUESTS.getMessage());

                return ServerResponse.ok()
                        .contentType(MediaType.APPLICATION_JSON)
                        .body(BodyInserters.fromValue(error));
            }
        };

        // GatewayCallbackManager注冊回調進行異常定制
        GatewayCallbackManager.setBlockHandler(blockRequestHandler);
    }
}

1.3.4.網(wǎng)關流控原理

當通過 GatewayRuleManager 加載網(wǎng)關流控規(guī)則（ GatewayFlowRule ）時，無論是否針對請求屬性進行限流，Sentinel 底層都會將網(wǎng)關流控規(guī)則轉化為熱點參數(shù)規(guī)則（ ParamFl owRule ），存儲在GatewayRuleManager 中，與正常的熱點參數(shù)規(guī)則相隔離。轉換時 Sentinel 會根據(jù)請求屬性配置，為網(wǎng)關流控規(guī)則設置參數(shù)索引（ idx ），并同步到生成的熱點參數(shù)規(guī)則中。

外部請求進入 API Gateway 時會經(jīng)過 Sentinel 實現(xiàn)的 filter，其中會依次進行 路由/API 分組匹配、請求屬性解析和參數(shù)組裝。Sentinel 會根據(jù)配置的網(wǎng)關流控規(guī)則來解析請求屬性，并依照參數(shù)索引順序組裝參數(shù)數(shù)組，最終傳入 SphU.entry(res, args) 中。Sentinel API Gateway Adapter Common 模塊向Slot Chain 中添加了一個 GatewayFlowSlot ，專門用來做網(wǎng)關規(guī)則的檢查。 GatewayFlowSlot 會從 GatewayRuleManager 中提取生成的熱點參數(shù)規(guī)則，根據(jù)傳入的參數(shù)依次進行規(guī)則檢查。若某條規(guī)則不針對請求屬性，則會在參數(shù)最后一個位置置入預設的常量，達到普通流控的效果。

上圖的整體流程如下：

1. 外部請求進入API Gateway時會經(jīng)過Sentinel實現(xiàn)的filter，其中會依次進行路由/API分組匹配、請求屬性解析和參數(shù)組裝。
2. Sentinel 會根據(jù)配置的網(wǎng)關流控規(guī)則來解析請求屬性，并依照參數(shù)索引順序組裝參數(shù)數(shù)組，最終傳入SphU.entry(res, args) 中。
3. Sentinel API Gateway Adapter Common模塊向 Slot Chain 中添加了一個 GatewayFlowSlot，專門用來做網(wǎng)關規(guī)則的檢查。
4. GatewayFlowSlot會從GatewayRuleManager中提取生成的熱點參數(shù)規(guī)則，根據(jù)傳入的參數(shù)依次進行規(guī)則檢查。若某條規(guī)則不針對請求屬性，則會在參數(shù)最后一個位置置入預設的常量，達到普通流控的效果。

注意：當通過 GatewayRuleManager加載網(wǎng)關流控規(guī)則GatewayFlowRule時，無論是否針對請求屬性進行限流，Sentinel底層都會將網(wǎng)關流控規(guī)則轉化為熱點參數(shù)規(guī)則ParamFlowRule，存儲GatewayRuleManager中，與正常的熱點參數(shù)規(guī)則相隔離。轉換時Sentinel會根據(jù)請求屬性配置，為網(wǎng)關流控規(guī)則設置參數(shù)索引idx，并同步到生成的熱點參數(shù)規(guī)則中。

1.3.5.網(wǎng)關流控控制臺

• 查看 API Gateway 實時的 route 和自定義 API 分組監(jiān)控
• 管理網(wǎng)關規(guī)則和 API 分組配置

快速刷新鏈接

2.Sleuth+Zipkin服務鏈路追蹤

2.1.為什么用？

微服務架構是一個分布式架構，它按業(yè)務劃分服務單元，一個分布式系統(tǒng)往往有很多個服務單元。由于服務單元數(shù)量眾多，業(yè)務的復雜性，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用很多個服務，而內部實現(xiàn)分布式鏈路追蹤，去跟進一個請求到底有哪些服務參與，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。

對于一個大型的幾十個、幾百個微服務構成的微服務架構系統(tǒng)，通常會遇到下面一些問題，比如：

• 如何串聯(lián)整個調用鏈路，快速定位問題？
• 如何理清各個微服務之間的依賴關系？
• 如何進行各個微服務接口的性能分折？
• 如何跟蹤整個業(yè)務流程的調用處理順序？

鏈路追蹤組件有：

• Dapper（Google）
• Zipkin（Twitter）
• Eagleeye（Alibaba）
• SkyWalking（Apache）

Spring Cloud Sleuth為Spring Cloud提供了分布式跟蹤的解決方案，它大量借用了Google Dapper、Twitter Zipkin和Apache HTrace的設計，幫我們解決像上面提到的問題。Spring Cloud Sleuth可以追蹤10種類型的組件：async、Hystrix，messaging，WebSocket，rxjava，scheduling，Web（SpringMVC Controller，Servlet），WebClient（Spring RestTemplate）、Feign/OpenFegin、Zuul；

Spring Cloud Sleuth對于分布式鏈路的跟蹤僅僅是生成一些數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不便于人類閱讀，所以我們一般把這種跟蹤數(shù)據(jù)上傳給Zipkin Server，由Zipkin通過UI頁面統(tǒng)一進行數(shù)據(jù)的展示。

2.2.基本術語

官方文檔：https://docs.spring.io/spring-cloud-sleuth/docs/3.0.1/reference/htmlsingle/

• Span（跨度）：基本工作單元，發(fā)送一個遠程調度任務就會產生一個Span，Span是一個64位ID唯一標識，Trace是用另一個64位ID唯一標識，Span還有其他數(shù)據(jù)信息，比如摘要，時間戳時間，Span的ID，及進度ID
• Trace（跟蹤）：一系列Span組成的一個樹狀結構。請求一個微服務系統(tǒng)的API接口，這個API接口，需要調用多個微服務，調用每個微服務都會產生一個新的Span，所有由這個請求產生的Span組成了這個Trace。
• Annotation（標注）：用來及時記錄一個事件，一些核心注解用來定義一個請求的開始和結束，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，服務器獲得請求并準備開始處理，如果將其sr減去cs時間戳，便可得到網(wǎng)絡傳輸時間
  • ss：Server Sent，服務端發(fā)送響應，該注解表明請求處理的完成（當請求返回客戶端），如果ss的時間戳減去sr時間戳，就可以得到服務器請求的時間
  • cr：Client Received，客戶端接收響應，此時Span的結束，如果cr時間戳減去cs時間戳，就可以得到整個請求所消耗的時間

2.3.Zipkin架構

2.3.1.架構概述

追蹤器駐留在你的應用程序里，并且記錄發(fā)生操作的時間和元數(shù)據(jù)。他們經(jīng)常裝配在庫上，所以對用戶來說是透明的。舉個例子，一個裝配過的 Web 服務器，會在接收請求和發(fā)送響應進行記錄。收集的追蹤數(shù)據(jù)叫做 Span（跨度）。

生產環(huán)境中的裝配器應該是安全并且低負載的。為此，帶內（in-band）只傳輸 ID，并且告訴接收器仍有一個追蹤在處理。完成的跨度在帶外（out-of-band）匯報給 Zipkin，類似于應用程序異步匯報指標一樣。

舉個例子，當追蹤一個操作的時候，該操作對外發(fā)送了一個 HTTP 請求，那么，為了傳輸 ID 就會添加一些額外的頭部信息。頭部信息并不是用于發(fā)送像是操作明這樣的詳細信息的。

裝配應用中用于向 Zipkin 發(fā)送數(shù)據(jù)的組件叫做 Reporter。Reporter 通過 Transport 發(fā)送追蹤數(shù)據(jù)到Zipkin 的 Collector，Collector 持久化數(shù)據(jù)到 Storage 中。之后，API 從 Storage 中查詢數(shù)據(jù)提供給 UI。

其中左邊部分代表了客戶端分別為：

• InstrumentedClient：使用了Zipkin客戶端工具的服務調用方
• InstrumentedServer：使用了Zipkin客戶端工具的服務提供方
• Non-InstrumentedServer：未使用Trace工具的服務提供方，當然還可能存在未使用工具的調用方
• 總結：一個調用鏈路是貫穿InstrumentedClient->InstrumentedServer的，每經(jīng)過一個服務都會以Span的形式通過Transport把經(jīng)過自身的請求上報的Zipkin服務端中

右邊線框內代表了Zipkin的服務端，其中各組件的功能如下：

• UI：提供web頁面，用來展示Zipkin中的調用鏈和系統(tǒng)依賴關系等
• Collector：對各個客戶端暴露，負責接受調用數(shù)據(jù)，支持HTTP、MQ等
• Storage：負責與各個存儲適配后存儲數(shù)據(jù)，支持內存，MySQL，Cassandra，ES等
• API：為web界面提供查詢存儲中的數(shù)據(jù)的接口
  
  

2.3.2.流程分析

正如概述中所提到的，標識符是在帶內發(fā)送的，細節(jié)以帶外形式發(fā)送到Zipkin。在這兩種情況下，跟蹤工具都負責創(chuàng)建有效的痕跡并正確渲染它們。例如，跟蹤器可確保它在帶內（下游）和帶外（向Zipkin異步）發(fā)送的數(shù)據(jù)之間進行平衡。

以下是用戶代碼調用資源 / foo 的 http 跟蹤示例序列。這會導致一個跨度，在用戶代碼收到http響應后異步發(fā)送到Zipkin。

跟蹤檢測報告異步跨越，以防止與跟蹤系統(tǒng)相關的延遲或故障延遲或破壞用戶代碼。

2.3.實現(xiàn)原理

服務調用依賴關系如下：

下圖表示請求鏈路，一條鏈路通過Trace Id唯一標識，Span標識發(fā)起的請求信息，各個Span通過parent id 關聯(lián)起來。

上圖簡化：
如 服務1的Span id=A parent id=null,
服務2的Span id=B parent id=A,
服務3的Span id=C parent id=B
如此形成一條或多條鏈路，由于Trace Id是唯一標識，所以可以清楚的知道每個服務請求的鏈路。

2.4.整合Sleuth+Zipkin

通過Sleuth產生的調用鏈監(jiān)控信息，可以得知微服務之間的調用鏈路，但監(jiān)控信息只輸出到控制臺不方便查看。我們需要一個圖形化的工具Zipkin。Zipkin是Twitter開源的分布式跟蹤系統(tǒng)，主要用來收集系統(tǒng)的時序數(shù)據(jù)，從而追蹤系統(tǒng)的調用問題。

官網(wǎng)：https://zipkin.io/

2.4.1.docker安裝Zipkin服務器

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

2.4.2.導入依賴

gmall-common

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

注意：引入zipkin后，就不需要在單獨引入sleuth，默認依賴了sleuth

2.4.3.zipkin配置

所有微服務都需要配置

spring:
  application:
    name: gmall-seckill
  zipkin:
    # zipkin服務器地址
    base-url: http://192.168.139.10:9411
	# 關閉服務發(fā)現(xiàn)，否則Spring Cloud會把zipkin的url當做服務名稱
	discovery-client-enabled: false
	sender:
	  # 設置使用http的方式傳輸數(shù)據(jù)
	  type: web
  sleuth:
    sampler:
      # 設置抽樣采集率為100%，默認為0.1，即10%
	  probability: 1

2.4.4.Zipkin控制臺

訪問核心鏈路：首頁 -> 登錄 -> 商品檢索 -> 商品詳情 -> 加入購物車 -> 結算確認訂單 -> 提交訂單 -> 支付 -> 訂單列表

進入zipkin控制臺：http://192.168.139.10:9411

默認是查詢所有，點擊 + 號，可以根據(jù)服務名、持續(xù)時間等進行篩選

2.5.Zipkin數(shù)據(jù)持久化

Zipkin默認是將監(jiān)控數(shù)據(jù)存儲在內存的，如果Zipkin掛掉或重啟，那么監(jiān)控數(shù)據(jù)就會丟失。所有如果想要搭建生成可用的Zipkin，就需要實現(xiàn)監(jiān)控數(shù)據(jù)的持久化。而想要實現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)化，自然就是得將數(shù)據(jù)存儲至數(shù)據(jù)庫。Zipkin支持將數(shù)據(jù)存儲至：

• In-Memory（默認）
• MySQL
• ElasticSearch
• Cassandra

Zipkin數(shù)據(jù)持久化官方文檔：https://github.com/openzipkin/zipkin#storage-component

Zipkin支持的這幾種存儲方式中，內存顯示是不適用于生產的，這一點開始也說了。而使用MySQL的話，當數(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，但國內大規(guī)模用Cassandra的公司較少，而且Cassandra相關文檔也不多。綜上，故采用ElasticSearch是個比較好的選擇。

2.5.1.elasticsearch-storage

https://github.com/openzipkin/zipkin/tree/master/zipkin-server#elasticsearch-storage

docker方式

docker run --env STORAGE_TYPE=elasticsearch --env ES_HOSTS=192.168.139.10:9200 openzipkin/zipkin-dependencies

2.6.Zipkin界面分析

2.6.1.調用鏈路分析

2.6.2.依賴關系分析

文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-615312.html

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