1、基本概念和整合
1.1、为什么用
微服务架构是一个分布式架构，它按业务划分服务单元，一个分布式系统往往有很多个服务单元。由于服务单元数量众多，业务的复杂性，如果出现了错误和异常，很难去定位 。主要体现在，一个请求可能需要调用很多个服务 ，而内部服务的调用复杂性，决定了问题难以定位。所以微服务架构中，必须实现分布式链路追踪，去跟进一个请求到底有哪些服务参与，参与的顺序又是怎样的，从而达到每个请求的步骤清晰可见，出了问题，很快定位 。
链路追踪组件有 Google 的 Dapper ， Twitter 的 Zipkin ，以及阿里的 Eagleeye （鹰眼）等，它们都是非常优秀的链路追踪开源组件。
1.2、基本术语
Span（跨度）：基本工作单元，发送一个远程调度任务 就会产生一个 Span，Span 是一个 64 位 ID 唯一标识的，Trace 是用另一个 64 位 ID 唯一标识的，Span 还有其他数据信息，比如摘要、时间戳事件、Span 的 ID、以及进度 ID。
Trace（跟踪）：一系列 Span 组成的一个树状结构。请求一个微服务系统的 API 接口，这个 API 接口，需要调用多个微服务，调用每个微服务都会产生一个新的 Span，所有由这个请求产生的 Span 组成了这个 Trace。
Annotation（标注）：用来及时记录一个事件的，一些核心注解用来定义一个请求的开始和结束 。这些注解包括以下：
cs - Client Sent -客户端发送一个请求，这个注解描述了这个 Span 的开始
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传输的时间。
ss - Server Sent （服务端发送响应）--该注解表明请求处理的完成(当请求返回客户端)，如果 ss 的时间戳减去 sr 时间戳，就可以得到服务器请求的时间。
cr - Client Received （客户端接收响应）-此时 Span 的结束，如果 cr 的时间戳减去cs 时间戳便可以得到整个请求所消耗的时间。
官方文档：GitHub - spring-cloud/spring-cloud-sleuth at 2.2.x
如果服务调用顺序如下
那么用以上概念完整的表示出来如下：
Span 之间的父子关系如下：
2、整合 Sleuth
1、gulimall-common导入依赖
<!--链路追踪 sleuth-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>
2 、每个微服务配置：打开 debug 日志
logging:
level:
org.springframework.cloud.openfeign: debug
org.springframework.cloud.sleuth: debug
3、发起一次远程调用，观察控制台
查看商品详情：http://item.gulimall.com/10.html
DEBUG [gulimall-product,541450f08573fff5,541450f08573fff5,false]
gulimall-product：服务名
541450f08573fff5：是 TranceId，一条链路中，只有一个 TranceId
541450f08573fff5：是 spanId，链路中的基本工作单元 id
false：表示是否将数据输出到其他服务，true 则会把信息输出到其他可视化的服务上观察
3、整合 zipkin 可视化观察
通过 Sleuth 产生的调用链监控信息，可以得知微服务之间的调用链路，但监控信息只输出到控制台不方便查看。我们需要一个图形化的工具-zipkin 。 Zipkin 是 Twitter 开源的分布式跟踪系统，主要用来收集系统的时序数据，从而追踪系统的调用问题。
zipkin 官网地址如下： OpenZipkin · A distributed tracing system
1、docker 安装 zipkin 服务器
docker run --name zipkin-server -d --restart=always -p 9411:9411 openzipkin/zipkin
2、导入
<!--链路追踪 zipkin-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
</dependency>
zipkin 依赖也同时包含了 sleuth，可以省略 sleuth 的引用
3、添加 zipkin 相关配置
spring:
application:
name: gulimall-product
zipkin:
base-url: http://192.168.56.10:9411/ # zipkin 服务器的地址
# 关闭服务发现，否则 Spring Cloud 会把 zipkin 的 url 当做服务名称
discoveryClientEnabled: false
sender:
type: web # 设置使用 http 的方式传输数据
sleuth:
sampler:
probability: 1 # 设置抽样采集率为 100%，默认为 0.1，即 10%
发送远程请求，测试 zipkin。
服务调用链追踪信息统计
使用本地zipkin
Central Repository: io/zipkin/java/zipkin-server
java -jar zipkin-server-2.9.4-exec.jar
启动成功：
spring:
application:
name: gulimall-product
zipkin:
base-url: http://127.0.0.1:9411/ # zipkin 服务器的地址
# 关闭服务发现，否则 Spring Cloud 会把 zipkin 的 url 当做服务名称
discoveryClientEnabled: false
sender:
type: web # 设置使用 http 的方式传输数据
sleuth:
sampler:
probability: 1 # 设置抽样采集率为 100%，默认为 0.1，即 10%
4、Zipkin 数据持久化
Zipkin 默认是将监控数据存储在内存的，如果 Zipkin 挂掉或重启的话，那么监控数据就会丢失。所以如果想要搭建生产可用的 Zipkin，就需要实现监控数据的持久化。而想要实现数据持久化，自然就是得将数据存储至数据库。好在 Zipkin 支持将数据存储至：
内存（默认）
MySQL
Elasticsearch
Cassandra
Zipkin 数据持久化相关的官方文档地址如下：
GitHub - openzipkin/zipkin: Zipkin is a distributed tracing system
Zipkin 支持的这几种存储方式中，内存显然是不适用于生产的，这一点开始也说了。
而使用MySQL 的话，当数据量大时，查询较为缓慢，也不建议使用。
Twitter 官方使用的是 Cassandra作为 Zipkin 的存储数据库，但国内大规模用 Cassandra 的公司较少，而且 Cassandra 相关文档也不多。
综上，故采用 Elasticsearch 是个比较好的选择，关于使用 Elasticsearch 作为 Zipkin 的存储数据库的官方文档如下：
elasticsearch-storage ：
zipkin/zipkin-server at master · openzipkin/zipkin · GitHub
zipkin-storage/elasticsearch
zipkin/zipkin-storage/elasticsearch at master · openzipkin/zipkin · GitHub
通过 docker 的方式
docker run --env STORAGE_TYPE=elasticsearch --env ES_HOSTS=192.168.56.10:9200
openzipkin/zipkin-dependencies
使用 es 时 Zipkin Dependencies 支持的环境变量
