spring cloud 入门系列八：使用spring cloud sleuth整合zipkin进行服务链路追踪

spring cloud 入门系列八：使用spring cloud sleuth整合zipkin进行服务链路追踪

好久没有写博客了，主要是最近有些忙，今天忙里偷闲来一篇。

=======我是华丽的分割线==========

微服务架构是一种分布式架构，微服务系统按照业务划分服务单元，一个微服务往往会有很多个服务单元，一个请求往往会有很多个单元参与，一旦请求出现异常，想要去定位问题点真心不容易，因此需要有个东西去跟踪请求链路，记录一个请求都调用了哪些服务单元，调用顺序是怎么样的以及在各个服务单元处理的时间长短。常见的服务链路追踪组件有google的dapper、twitter的zipkin、阿里的鹰眼等，它们都是出众的开源链路追踪组件。

spring cloud 有自己的组件来集成这些开源组件，它就是spring cloud sleuth，它为服务链路追踪提供了一套完整的解决方案。

今天的主题就是如何使用spring cloud sleuth整合zipkin进行服务链路追踪。本博客将围绕下面的线索进行展开：

1. Server端代码实现
2. Client端代码实现
3. 执行测试

 由上面的线索可以发现，zipkin分服务端和客户端。

客户端就是我们的服务单元，用来发送链路信息到服务端；

服务端用来接收客户端发送来的链路信息，并进行处理，它包括4个部分：

• Collector组件：用来接收客户端发送的链路信息然后整理成zipkin能处理的格式，供后续存储或向外部提供查询使用。
• Storage组件：对链路信息进行保存，默认存储在内存，通过配置还可以保存到mysql等地方。
• Restful API组件：对其他服务单元提供api接口进行查询链路信息。
• Web UI组件：调用API 组件的接口并将信息显示到web 画面。

废话不多说，直接上代码。

一、Server端代码实现

 先给出代码结构：

 

　　结构比较简单，搭建过程如下：

1. 新建maven工程sleuth-zipkin
2. 修改pom文件

   
       4.0.0
       com.sam
       sleuth-zipkin
       0.0.1-SNAPSHOT
   
       
           org.springframework.boot
           spring-boot-starter-parent
           1.5.1.RELEASE
       
   
       
           1.8
       
       
       
           
               
                   org.springframework.cloud
                   spring-cloud-dependencies
                   Camden.SR6
                   pom
                   import
               
           
   
       
   
       
           
           
               io.zipkin.java
               zipkin-server
           
           
           
               io.zipkin.java
               zipkin-autoconfigure-ui
           
   
           
           
               org.springframework.cloud
               spring-cloud-starter-eureka
           
           
       
   

    

3. 新建启动类

   /**
    * @EnableZipkinServer
    * 
    * 用于开启Zipkin Server功能
    *
    */
   @EnableZipkinServer
   @SpringBootApplication
   @EnableDiscoveryClient
   public class SleuthZipkinApp {
   
       public static void main(String[] args) {
           SpringApplication.run(SleuthZipkinApp.class, args);
       }
   
   }

    

4. 新建配置文件

   server.port=9411
   spring.application.name=sleuth-zipkin
   #需要使用到eureka服务注册中心
   eureka.client.serviceUrl.defaultZone=http://localhost:1111/eureka

二、Client端代码实现

这里我们准备使用前面的随笔中已经实现好的微服务（网关服务api-gateway、消费者hello-consumer和生产者hello-server，可以点击链接查看搭建过程，这里就不详细描述了）。在这几个微服务中都做如下修改：

1. 引入依赖

   
           
               org.springframework.cloud
               spring-cloud-starter-zipkin
           

    

2. 修改配置文件，追加两项配置

   #指定zipkin服务端的url
   spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411
   #设定样本收集的比率为100%
   spring.sleuth.sampler.percentage=1.0

   由于分布式系统的请求量一般比较大，不可能把所有的请求链路进行收集整理，因此sleuth采用抽样收集的方式，设定一个抽样百分比。在开发阶段，我们一般设定百分比为100%也就是1。

三、执行测试

1. 依次启动微服务：服务注册中心eureka、zipkin服务端sleuth-zipkin、网关服务api-gateway、消费者hello-consumer和生产者hello-server
2. 访问http://localhost:1111/,确认4个微服务已经成功注册到了服务注册中心

    

3. 访问http://localhost:5555/hello-consumer/hello-consumer?accessToken=111，通过zuul 网关进行访问，

   查看api-gateway控制台：

   2018-07-19 18:02:34.999  INFO [api-gateway,4c384ab23da1ae35,4c384ab23da1ae35,true] 9296 --- [nio-5555-exec-3] com.sam.filter.AccessFilter              : send GET request to http://localhost:5555/hello-consumer/hello-consumer
   2018-07-19 18:02:45.088  INFO [api-gateway,,,] 9296 --- [trap-executor-0] c.n.d.s.r.aws.ConfigClusterResolver      : Resolving eureka endpoints via configuration

   请看红字部分，有4部分，以逗号分隔。第一部分是服务名；第二部分是TranceId，每次请求都会有唯一的tranceId；第三部分是spanId，每个工作单元发送一次请求就会产生一个spanId，每个请求会产生一个tranceId和多个spanId，根据tranceId和spanId就能分析出一个完整的请求都经历了哪些服务单元；第四部分是boolean型的，用来标记是否需要将该请求链路进行抽样收集发送到zipkin等进行整理。

4. 访问zipkin服务端http://localhost:9411/，查看UI页面

   选择api-gateway，然后点击 "Find Trances"

   能看到请求都经历了哪些服务节点。再点相关link，可以查看调用顺序，并且还能看到在各个服务节点的处理的时间长度。

   切换到依赖画面，能查看服务节点的依赖关系

    

 

posted @ 2018-07-19 18:23 JAVA开发老菜鸟 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏