1. sleuth+zipkin分布式链路追踪
在大型系统的微服务化构建中，一个系统被拆分成了许多微服务。这些模块负责不同的功能，组合成系统，最终可以提供丰富的功能。
这种架构中，一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建在不同的软件模块集上，这些软件模块，又可能是由不同的团队开发，可能使用不同的编程语言来实现，有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心【区域】，也就意味着这种架构形式会存在一些问题
- 如何快速发现问题
- 如何判断故障影响范围
- 如何梳理服务依赖
分布式链路追踪(Di是tributed Tracing) ，就是将一次分布式请求还原成调用链路，进行日志记录、性能监控，并将一次分布式请求的调用情况集中展示。比如各个服务节点上的耗时、请求具体到达哪台机器IP上、每个服务节点的请求状态200、500等
常见的链路追踪技术有：
cat 由大众点评开源，基于Java开发的实时应用监控平台，包括实时应用监控，业务监控 。 集成方案是通过代码埋点【代码】的方式来实现监控，比如： 拦截器，过滤器等。 对代码的侵入性很大，集成成本较高。风险较大。
zipkin 由Twitter公司开源，开放源代码分布式的跟踪系统。收集链路日志，并以图形化展示。
pinpointPinpoint是韩国人开源的基于字节码注入的调用链分析，以及应用监控分析工具。特点是支持多种插件，UI功能强大，接入端无代码侵入。 没开源
skywalking 【未来企业会使用的多】
SkyWalking是本土开源的基于字节码注入的调用链分析，以及应用监控分析工具。特点是支持多种插件，UI功能较强，接入端无代码侵入。目前已加入Apache孵化器。 ---火。
- Sleuth （日志记录每一条链路上的所有节点，以及这些节点所在的机器，和耗时。）log4j
在微服务端生成链路日志的。[只生成日志]
实现分布式链路追踪：sleuth【生成链路日志】+zipkin【收集链路日志，以图像化显示】
1.1 Sleuth介绍
SpringCloud Sleuth主要功能就是在分布式系统中提供追踪解决方案。它大量借用了Google Dapper的设计， 先来了解一下Sleuth中的术语和相关概念。
- Trace[一条完整链路-包含很多span(微服务接口)]
由一组Trace Id（贯穿整个链路）相同的Span串联形成一个树状结构。为了实现请求跟踪，当请求到达分布式系统的入口端点时，只需要服务跟踪框架为该请求创建一个唯一的标识（即TraceId），同时在分布式系统内部流转的时候，框架始终保持传递该唯一值，直到整个请求的返回。那么我们就可以使用该唯一标识将所有的请求串联起来，形成一条完整的请求链路。
- Span
代表了一组基本的工作单元。为了统计各处理单元的延迟，当请求到达各个服务组件的时候，也通过一个唯一标识（SpanId）来标记它的开始、具体过程和结束。通过SpanId的开始和结束时间戳，就能统计该span的调用时间，除此之外，我们还可以获取如事件的名称、请求信息等元数据。
- Annotation
用它记录一段时间内的事件，内部使用的重要注释：
==cs（Client Send）==客户端发出请求，开始一个请求的命令
==sr（Server Received）==服务端接受到请求开始进行处理， sr－cs = 网络延迟（服务调用的时间）
==ss（Server Send）==服务端处理完毕准备发送到客户端，ss - sr = 服务器上的请求处理时间
cr（Client Reveived）客户端接受到服务端的响应，请求结束。 cr - cs = 请求的总时间
1.2 使用sleuth
-
引入依赖-避免代码重复，该依赖可以添加到父工程下
xml<dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId> </dependency> </dependencies>
访问资源后，会在控制台打印生成的日志相关信息
1.3 使用zipkin
观察上面的sleuth日志非常不方便，使用zipkin来收集上面的日志并形成ui图形化界面
1.4 使用zipkin软件
- 在官网下载zipkin软件
https://repo1.maven.org/maven2/io/zipkin/zipkin-server/
-
启动zipkin软件服务------在命令行窗口启动
java -jar zipkin.jar
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微服务连接到zipkin服务器端
-
在父工程下添加依赖
xml<!--zipkin--> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId> </dependency> -
在配置文件中添加zipkin的配置-加在所有微服务上
properties#zipkin的配置 spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411
-
-
展示
2. 配置中心
对微服务中配置文件的统一管理
2.1 为什么使用配置中心
思考: （1）每个微服务可能要搭建n台集群。这个集群中的微服务配置都是一样。如果需要修改服务的配置，就需要每个都要修改。 （2）各个微服务他们可能拥有相同的配置。
思路: 交给一个组件来统一管理。----配置中心。
2.2 常用的配置中心组件
- Apollo
Apollo是由携程开源的分布式配置中心。特点有很多，比如：配置更新之后可以实时生效，支持灰度发布功能，并且能对所有的配置进行版本管理、操作审计等功能，提供开放平台API。并且资料 也写的很详细。----很好用--开源
- Disconf
Disconf是由百度开源的分布式配置中心。它是基于Zookeeper来实现配置变更后实时通知和生效的。
- SpringCloud Config
这是Spring Cloud中带的配置中心组件。它和Spring是无缝集成，使用起来非常方便，并且它的配置存储支持Git<git没学>。不过它没有可视化的操作界面，配置的生效也不是实时的，需要重启或去刷新。
- Nacos
这是SpingCloud alibaba技术栈中的一个组件，前面我们已经使用它做过服务注册中心。其实它也集成了服务配置的功能，我们可以直接使用它作为服务配置中心。
2.3 如何使用nacos配置中心
1. 在配置中心中创建一个配置文件
2. 在微服务中使用
在微服务中添加nacos配置中心的依赖
xml
<!--nacos配置中心的依赖-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId>
</dependency>3. 创建一个配置文件bookstrap.properties
properties
#微服务的名称
spring.application.name=qy174-product
#配置中心的地址
spring.cloud.nacos.config.server-addr=127.0.0.1:8848配置文件中需要包含：
- 微服务的名称
- 配置中心的地址
2.4 application和bootstrap的区别
bootstrap(.yml或者.properties)：bootstrap由父ApplicationContext加载的，比application优先加载，且boostrap里面的属性不能被覆盖。一般用于加载外边配置内容
application(.yml或者.properties)：用于spring boot项目的自动化配置
2.5 实时刷新
在读取配置中心内容的位置类上添加注解
@RefreshScope
2.6 集群项目共享一个配置文件
将微服务中application.properties配置文件中的内容复制粘贴到nacos对应微服务配置中心的文件中即可，并将原来配置文件中的内容注释
此时，端口号就固定了，8002端口号不会被使用了
2.7 不同微服务共享相同的配置
1. 创建一个公共配置
2. 在微服务中的bootstrap.properties配置文件中使用公共配置
properties
#扩展配置的名称
spring.cloud.nacos.config.extension-configs[0].data-id=datasource.properties
#扩展配置文件的组名
spring.cloud.nacos.config.extension-configs[0].group=DEFAULT_GROUP
#扩展配置文件是否实时刷新
spring.cloud.nacos.config.extension-configs[0].refresh=true
#扩展配置文件的后缀
spring.cloud.nacos.config.extension-configs[0].file-extension=properties3. 在公共配置中添加公共的配置
