springcloud alibaba(八)链路追踪

文章目录

- - - - 1、链路追踪Sleuth+Zipkin
      - 2、Zipkin介绍
      - 2.1、下载Zipkin
      - [3、Spring Cloud Alibaba 实现链路追踪（Sleuth 、Zipkin 集成）](#3、Spring Cloud Alibaba 实现链路追踪（Sleuth 、Zipkin 集成）)
      - 3.1、添加依赖
        
        3.2、application.yml配置文件
        
        3.3、验证
      - [4、Zipkin 持久化](#4、Zipkin 持久化)
      - 4.1、使用MySQL实现数据持久化

1、链路追踪Sleuth+Zipkin

链路追踪（Tracing）主要用于分布式系统中，尤其是微服务架构下，目的是为了跟踪一个请求在各个微服务之间的调用链路。它能够帮助开发者了解请求的执行流程、耗时情况以及各个服务之间的依赖关系，从而便于性能优化、故障排查和系统监控。以下是链路追踪的主要原因和优势：

分布式系统的复杂性
在微服务架构中，一个简单的请求可能会经过多个服务的处理。例如，一个在线购物系统的订单请求可能需要经过订单服务、库存服务、支付服务等多个服务的处理。由于各个服务之间相互调用，形成了复杂的调用链路，很难直观地了解整个请求的执行流程。
链路追踪能够将这些分散的调用记录整合起来，形成一个完整的调用链路图，帮助开发者清晰地看到请求在各个服务之间的流转过程。

性能优化
通过链路追踪，可以精确地了解每个服务的处理时间，从而找出性能瓶颈所在。例如，如果某个服务的处理时间过长，就可以针对性地进行优化。

故障排查
当系统出现故障时，链路追踪可以帮助开发者快速定位问题所在的服务或环节。通过查看链路追踪数据，可以了解请求在哪个服务中出现了异常或超时，从而快速进行修复。

系统监控
链路追踪数据可以作为系统监控的重要指标，帮助运维人员实时了解系统的运行状态。例如，通过监控链路追踪数据，可以及时发现服务之间的调用异常或性能下降，从而采取相应的措施。

服务依赖分析
链路追踪能够清晰地展示各个服务之间的依赖关系，帮助团队更好地理解和管理微服务架构。这对于系统的架构设计和优化非常重要。

2、Zipkin介绍

Zipkin 是一个分布式追踪系统，通过收集微服务间的请求数据，帮助开发者发现服务调用延迟的来源和理解分布式系统的运作。其基本原理如下：

追踪ID：为每个请求分配一个全局唯一的追踪ID，以便在整个调用链路中标识请求。

跨度（Span）：表示请求在系统中的某个服务节点的一次调用过程，包括开始时间和结束时间。

调用关系：通过记录不同跨度之间的调用关系，构建调用链路。

2.1、下载Zipkin

1.1 下载 zipkin-server-2.12.9-exec.jar 服务端;

1.2 启动jar包, java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar

1.3 通过浏览器访问 http://localhost:9411访问

3、Spring Cloud Alibaba 实现链路追踪（Sleuth 、Zipkin 集成）

可以使用 Spring Cloud Sleuth 和 Zipkin Server 组件。

3.1、添加依赖

在各个微服务中pom.xml文件中引入 Sleuth 和 Zipkin的坐标依赖

xml 复制代码

<!--链路追踪 Sleuth-->
<dependency>
	<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
	<artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>
<dependency>
     <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
     <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
 </dependency>

3.2、application.yml配置文件

在各个微服务application.yml文件中添加如下配置:

yaml 复制代码

spring: 
  zipkin:
    base-url: http://127.0.0.1:9411
    # discoveryClientEnabled: false # 让nacos把它当成一个URL, 而不是当做服务名
    sender:
      type: web
  sleuth:
    sampler:
      probability: 1.0 # 采样率, 1.0表示全部采集

3.3、验证

启动微服务, 请求 http://localhost:7000/order-serv/order/2/1/1

上面是请求了3次接口, 每次请求显示一次。
点击上面的信息，可以查看具体详情

4、Zipkin 持久化

Zipkin Server默认会将追踪数据信息保存到内存，但这种方式不适合生产环境。Zipkin支持将追踪数据持久化到mysql数据库或elasticsearch中。

注：这里仅展示使用MySQL实现数据持久化

4.1、使用MySQL实现数据持久化

执行zipkin的持久化sql，个人觉得，可以有单独的数据库服务来完成，不与项目数据库在同一个服务器。

sql 复制代码

CREATE DATABASE zipkin;

USE zipkin;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_spans (
  `trace_id_high` BIGINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'If non zero, this means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit',
  `trace_id` BIGINT NOT NULL,
  `id` BIGINT NOT NULL,
  `name` VARCHAR(255) NOT NULL,
  `remote_service_name` VARCHAR(255),
  `parent_id` BIGINT,
  `debug` BIT(1),
  `start_ts` BIGINT COMMENT 'Span.timestamp(): epoch micros used for endTs query and to implement TTL',
  `duration` BIGINT COMMENT 'Span.duration(): micros used for minDuration and maxDuration query',
  PRIMARY KEY (`trace_id_high`, `trace_id`, `id`)
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE utf8_general_ci;

ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`) COMMENT 'for getTracesByIds';
ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`name`) COMMENT 'for getTraces and getSpanNames';
ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`remote_service_name`) COMMENT 'for getTraces and getRemoteServiceNames';
ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`start_ts`) COMMENT 'for getTraces ordering and range';

CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_annotations (
  `trace_id_high` BIGINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'If non zero, this means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit',
  `trace_id` BIGINT NOT NULL COMMENT 'coincides with zipkin_spans.trace_id',
  `span_id` BIGINT NOT NULL COMMENT 'coincides with zipkin_spans.id',
  `a_key` VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.key or Annotation.value if type == -1',
  `a_value` BLOB COMMENT 'BinaryAnnotation.value(), which must be smaller than 64KB',
  `a_type` INT NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.type() or -1 if Annotation',
  `a_timestamp` BIGINT COMMENT 'Used to implement TTL; Annotation.timestamp or zipkin_spans.timestamp',
  `endpoint_ipv4` INT COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null',
  `endpoint_ipv6` BINARY(16) COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null, or no IPv6 address',
  `endpoint_port` SMALLINT COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null',
  `endpoint_service_name` VARCHAR(255) COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null'
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE utf8_general_ci;

ALTER TABLE zipkin_annotations ADD UNIQUE KEY(`trace_id_high`, `trace_id`, `span_id`, `a_key`, `a_timestamp`) COMMENT 'Ignore insert on duplicate';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`, `span_id`) COMMENT 'for joining with zipkin_spans';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`) COMMENT 'for getTraces/ByIds';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`endpoint_service_name`) COMMENT 'for getTraces and getServiceNames';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`a_type`) COMMENT 'for getTraces and autocomplete values';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`a_key`) COMMENT 'for getTraces and autocomplete values';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`trace_id`, `span_id`, `a_key`) COMMENT 'for dependencies job';

CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_dependencies (
  `day` DATE NOT NULL,
  `parent` VARCHAR(255) NOT NULL,
  `child` VARCHAR(255) NOT NULL,
  `call_count` BIGINT,
  `error_count` BIGINT,
  PRIMARY KEY (`day`, `parent`, `child`)
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE utf8_general_ci;

在启动ZipKin Server的时候,指定数据保存的mysql的信息

java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar --STORAGE_TYPE=mysql --MYSQL_HOST=127.0.0.1 --MYSQL_TCP_PORT=3306 --MYSQL_DB=zipkin --MYSQL_USER=root --MYSQL_PASS=root

参数解释:

MYSQL_HOST: 数据库服务器ip地址

MYSQL_TCP_PORT: 数据库端口号

MYSQL_DB: 数据库名称

MYSQL_USER: 数据库用户名

MYSQL_PASS: 数据库用户密码

再次请求链接

验证

在命令窗口中, Ctrl + C 停止zipkin服务端, 然后再次启动 zipkin服务端, 进入http://localhost:9411/

如果还能看到上面图片的内容, 说明持久化成功。