Spring Cloud Sleuth —— 链路监控

Sleuth简介
出发点：

微服务架构上通过业务来划分服务的，通过REST调用，对外暴露的一个接口，可能需要很多个服务协同才能完成这个接口功能，如果链路上任何一个服务出现问题或者网络超时，都会形成导致接口调用失败。随着业务的不断扩张，服务之间互相调用会越来越复杂，在项目中引入sleuth可以方便程序进行调试。

sleuth中的一些术语

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，一些核心annotations用来定义一个请求的开始和结束
cs - Client Sent -客户端发起一个请求，这个annotion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延迟
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
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

Zipkin是什么

Zipkin分布式跟踪系统；它可以帮助收集时间数据，解决在microservice架构下的延迟问题；它管理这些数据的收集和查找；Zipkin的设计是基于谷歌的Google
Dapper论文。 每个应用程序向Zipkin报告定时数据，Zipkin
UI呈现了一个依赖图表来展示多少跟踪请求经过了每个应用程序；如果想解决延迟问题，可以过滤或者排序所有的跟踪请求，并且可以查看每个跟踪请求占总跟踪时间的百分比。

为什么使用Zipkin

随着业务越来越复杂，系统也随之进行各种拆分，特别是随着微服务架构和容器技术的兴起，看似简单的一个应用，后台可能有几十个甚至几百个服务在支撑；一个前端的请求可能需要多次的服务调用最后才能完成；当请求变慢或者不可用时，我们无法得知是哪个后台服务引起的，这时就需要解决如何快速定位服务故障点，Zipkin分布式跟踪系统就能很好的解决这样的问题。

Zipkin下载和启动
官网提供了两种方式：一种是Docker启动、另一种是直接下载Jar包启动，写的很详细
直达链接
我这里就直接按照官网下载Jar包了

curl -sSL https://zipkin.io/quickstart.sh | bash -s
java -jar zipkin.jar

启动后访问：http://localhost:9411/

然后服务那边需要添加依赖

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

这个依赖包含了

其次需要配置一下zipkin的url

spring:
  application:
    name: service-demo
  zipkin:
    base-url: http://localhost:9411/
  sleuth:
    sampler:
      probability: 1

其中sleuth中的probability属性代表请求抽样 0 - 100% 值是浮点型

再次请求查看zipkin控制台，调用关系和时间都显示的很清楚