SpringCloud实战-Sleuth

Posted 妮蔻

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了SpringCloud实战-Sleuth相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

Spring-Cloud-Sleuth是Spring Cloud的组成部分之一,为SpringCloud应用实现了一种分布式追踪解决方案,其兼容了Zipkin, HTrace和log-based追踪,追踪微服务rest服务调用链路的问题,接触到zipkin,而spring cloud也提供了spring-cloud-sleuth来方便集成zipkin实现。

 

为什么需要进行分布式链路追踪springcloud-sleuth呢?

  随着分布式系统越来越复杂,你的一个请求发过发过去,各个微服务之间的跳转,有可能某个请求某一天压力太大了,一个请求过去没响应,一个请求下去依赖了三四个服务,但是你去不知道哪一个服务出来问题,这时候我是不是需要对微服务进行追踪呀?监控一个请求的发起,从服务之间传递之间的过程,我最好记录一下,记录每一个的耗时多久,一旦出了问题,我们就可以针对性的进行优化,是要增加节点,减轻压力,还是服务继续拆分,让逻辑更加简单点呢?这时候springcloud-sleuth集成zipkin能帮我们解决这些服务追踪问题。

以下是来自springcloud官方文档对springcloud-sleuth部分名字的解释:

Span: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,trace以另一个64位ID表示,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、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:一系列spans组成的一个树状结构,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:用来及时记录一个事件的存在,用于定义请求的开始和停止的一些核心注释是:

  1.cs- Client Sent -客户端发起一个请求,这个annotion描述了这个span的开始

  2.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

  3.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

  4.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

 

可视化SpanTrace将与Zipkin注释一起查看系统如下图:

 

 

一个音符的每个颜色表示跨度(7 spans - 从AG)。如果你看到有这样的信息:


Trace Id = X
Span Id = D
Client Sent

这意味着,当前的跨度痕量-ID设置为XSpan -编号设置为D它也发出了 客户端发送的事件。

这样,spans的父/子关系的可视化将如下所示:

 

目的

在以下部分中,将考虑上述图像中的示例。

分布式跟踪与Zipkin

共有7个spans如果您在Zipkin中查看痕迹,您将在第二个曲目中看到这个数字:

但是,如果您选择特定的跟踪,那么您将看到4 spans

 

为什么在这种情况下,7和4 spans之间有区别?

  • 2 spans来自http:/start范围。它具有服务器接收(SR)和服务器发送(SS)注释。

  • 2 spans来自service1service2http:/foo端点的RPC呼叫。它在service1方面具有客户端发送(CS)和客户端接收(CR)注释。它还在service2方面具有服务器接收(SR)和服务器发送(SS)注释。在物理上有2个spans,但它们形成与RPC调用相关的1个逻辑跨度。

  • 2 spans来自service2service3http:/bar端点的RPC呼叫。它在service2方面具有客户端发送(CS)和客户接收(CR)注释。它还具有service3端的服务器接收(SR)和服务器发送(SS)注释。在物理上有2个spans,但它们形成与RPC调用相关的1个逻辑跨度。

  • 2 spans来自service2service4http:/baz端点的RPC呼叫。它在service2方面具有客户端发送(CS)和客户接收(CR)注释。它还在service4侧具有服务器接收(SR)和服务器发送(SS)注释。在物理上有2个spans,但它们形成与RPC调用相关的1个逻辑跨度。

因此,如果我们计算spans http:/start来自service1的呼叫service22service2)呼叫service32service2) service47个 spans。

逻辑上,我们看到Total Spans的信息:4,因为我们有1个跨度与传入请求相关的service13 spans与RPC调用相关。

 

 

接下来,进行spring-cloud-sleuth来方便集成zipkin实现的演示如下:

首先我们在先前文章的两个服务提供者provider1,provider2模块,还有Feign模块都需要引入如下依赖:

    <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin</artifactId>
            <version>1.3.0.RELEASE</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
            <version>1.3.0.RELEASE</version>
        </dependency>

 

这里还要说明一下,这里要provider1和provider2模块和Feign模块更换一下springcloud的版本号,如果不跟换的话,会启动不起来的,更换后的版本如下

  <dependencyManagement>
        <dependencies>
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
                <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
                <version>Dalston SR4</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>
        </dependencies>
    </dependencyManagement>

 

接着进行进行provider1的配置进行修改,如下:

#端口号
server:
  port: 8080
#Eureka实例名,集群中根据这里相互识别
spring:
  application:
    name: hello-service
  zipkin:
    base-url: http://localhost:9400
    enabled: true
#服务跟踪消息收集率,1代表每一条都收集,0.1代表收集百分之10,如果不配置,有个默认的百分比的
#  sleuth:
#    sampler:
#      percentage: 0.3

eureka:
#客户端
  client:
#注册中心地址
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:8888/eureka/,http://localhost:8889/eureka/

接着进行provider2模块的配置文件进行修改,代码如下:

#端口号
server:
  port: 8081
#Eureka实例名,集群中根据这里相互识别
spring:
  application:
    name: hello-service
  zipkin:
    base-url: http://localhost:9400
  #服务跟踪消息收集率,1代表每一条都收集,0.1代表收集百分之10,如果不配置,有个默认的百分比的
#  sleuth:
#    sampler:
#      percentage: 0.3

eureka:
#客户端
  client:
#注册中心地址
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:8888/eureka/,http://localhost:8889/eureka/

 

Feign模块的配置修改如下:

server:
  port: 8083
spring:
  application:
    name: feign-consumer
  zipkin:
    base-url: http://localhost:9400
eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:8888/eureka/,http://localhost:8889/eureka/
hystrix:
  command:
    default:
      execution:
        isolation:
          thread:
            timeoutinMilliseconds: 5000

ribbon:
  connectTimeout: 500

#如果想对单独的某个服务进行详细配置,如下
hello-service:
  ribbon:
    connectTimeout: 500

 

接着在到原来的聚合工程下面新建一个子模块叫做springcloud-sleuth模块,如下图:

要引入的依赖如下:

    <dependency>
            <groupId>io.zipkin.java</groupId>
            <artifactId>zipkin-server</artifactId>
            <version>2.4.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>io.zipkin.java</groupId>
            <artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId>
            <version>2.4.0</version>
        </dependency>

 

Sleuth模块的配置文件如下:

server:
  port: 9400
spring:
  application:
    name: zipkin-server

Sleuth模块启动类如下:

@SpringBootApplication
@EnableZipkinServer
public class SleuthApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SleuthApplication.class, args);
    }
}

 

接着分别启动两个Eureka注册中心,两个provider1,provider2模块,1个Feign模块,1个Sleuth模块,如下图:

首先进入Sleuth和zipkin整合后的链路跟踪图形化界面如下图所视:

接着在通过Feign去显示调用两个provider1和provider2模块的服务,http://localhost:8083/consumer   多按几次F5,进行多次请求,因为服务跟踪消息是有收集率,1代表每一条都收集,0.1代表收集百分之10,如果不配置,有个默认的百分比的,因此需要多次请求,确保被跟踪消息能被收集到。如下:

接着去ZipKin控制台进行查看链路调用,如下:

这里我选择Feign-Consumer进行演示,再点击查找,如下:

这里在图中漏说了一点就是,比如feign-consumer 100%而且有蓝色的横条包裹表示调用成功率,红色横条包裹表示失败,出现异常错误。

 

再点击其中一个调用服务,进入可以看到详细信息,如下:

 

 

以下是错误信息的演示我直接拿官方文档的截图来说明,如下:

Zipkin允许您可视化跟踪中的错误。当异常被抛出并且没有被捕获时,我们在Zipkin可以正确着色的跨度上设置适当的标签。您可以在痕迹列表中看到一条是红色的痕迹。这是因为抛出了一个异常。

如果您点击该轨迹,您将看到类似的图片

 

 然后,如果您点击其中一个spans,您将看到以下内容

 

以上是关于SpringCloud实战-Sleuth的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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