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一、概述

1.1. 分布式系統(tǒng)面臨的問題

在微服務(wù)框架中，一個由客戶端發(fā)起的請求在后端系統(tǒng)中會經(jīng)過多個不同的的服務(wù)節(jié)點調(diào)用來協(xié)同產(chǎn)生最后的請求結(jié)果，每一個次請求都會形成一條復(fù)雜的分布式服務(wù)調(diào)用鏈路，鏈路中的任何一環(huán)出現(xiàn)高延時或錯誤都會引起整個請求最后的失敗。

1.2. Sleuth是什么

Spring Cloud Sleuth提供了一套完整的服務(wù)跟蹤的解決方案。他會將服務(wù)與服務(wù)之間的調(diào)用給記錄起來。可以快速的知道調(diào)用用戶服務(wù)，到底涉及到了哪些微服務(wù)，方便我們快速排查問題！

具體的功能如下幾點：

將跟蹤和跨度 ID 添加到 Slf4J，因此您可以從日志聚合器中的給定跟蹤或跨度中提取所有日志。

檢測來自 Spring 應(yīng)用程序的公共入口和出口點（servlet filter, rest template, scheduled ac tions, message channels, feign client）。

如果spring-cloud-sleuth-zipkin可用，則應(yīng)用程序?qū)⑼ㄟ^ HTTP生成和報告與Zipkin兼容的跟蹤。默認情況下，它將它們發(fā)送到 localhost（端口 9411）上的 Zipkin 收集器服務(wù)。使用spring.zipkin.baseUrl配置Zipkin 服務(wù)的位置。

1.3. Zipkin是什么

Spring Cloud Sleuth對于分布式鏈路的跟蹤僅僅是生成一些數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不便于人類閱讀，所以我們一般把這種跟蹤數(shù)據(jù)上傳給Zipkin Server，由Zipkin通過UI頁面統(tǒng)一進行數(shù)據(jù)的展示。

1.4. 鏈路監(jiān)控相關(guān)術(shù)語

這些術(shù)語在官方文檔當中也可以看到的！

span（跨度） ：工作的基本單位。例如，發(fā)送 RPC 是一個新的跨度，發(fā)送響應(yīng)到 RPC 也是如此。Span還有其他數(shù)據(jù)，例如描述、時間戳事件、鍵值注釋（標簽）、導(dǎo)致它們的 Span 的 ID 和進程 ID（通常是 IP 地址）。跨度可以啟動和停止，并且它們會跟蹤它們的時間信息。創(chuàng)建跨度后，您必須在將來的某個時間點停止它。

Trace ：一組跨度形成樹狀結(jié)構(gòu)。

Annotation/Event ：用于及時記錄某個事件的存在，有如下事件類型：

cs ：客戶端發(fā)送。客戶已提出請求。此注釋指示跨度的開始。

sr ：Server Received：服務(wù)器端收到請求并開始處理它。cs從此時間戳中減去時間戳揭示了網(wǎng)絡(luò)延遲。

ss ：服務(wù)器發(fā)送。在請求處理完成時注釋（當響應(yīng)被發(fā)送回客戶端時）。從這個時間戳中減去sr時間戳，可以看出服務(wù)器端處理請求所需的時間。

cr : 客戶收到。表示跨度的結(jié)束。客戶端已成功收到服務(wù)器端的響應(yīng)。cs從這個時間戳中減去時間戳，可以看出客戶端從服務(wù)器接收響應(yīng)所需的全部時間。

下圖顯示了Span和Trace在系統(tǒng)中的外觀： 音符的每種顏色表示一個跨度（有七個跨度 - 從A到G） 。

下圖顯示了 span 的父子關(guān)系的外觀：

您可以繼續(xù)創(chuàng)建跨度（帶有no custom span指示的示例），也可以手動創(chuàng)建子跨度（帶有custom span指示的示例）。

基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 實現(xiàn)的后臺管理系統(tǒng) + 用戶小程序，支持 RBAC 動態(tài)權(quán)限、多租戶、數(shù)據(jù)權(quán)限、工作流、三方登錄、支付、短信、商城等功能

二、實戰(zhàn)練習

2.1. 入門練習

1.創(chuàng)建項目

2.引入依賴


8
8
UTF-8
2.6.8
2021.0.3





org.springframework.boot
spring-boot-dependencies
${springboot.version}
pom
import


org.springframework.cloud
spring-cloud-dependencies
${springcloud.version}
pom
import





org.springframework.boot
spring-boot-starter-web


org.springframework.cloud
spring-cloud-starter-sleuth

3.添加yml配置

server:
port:8989

spring:
application:
name:sleuth-demo

4.添加控制器

@RestController
publicclassExampleController{
privatestaticfinalLoggerlog=LoggerFactory.getLogger(ExampleController.class);

@RequestMapping("/")
publicStringhome(){
log.info("Helloworld!");
return"HelloWorld!";
}
}

5.測試訪問：http://localhost:8989/ 訪問后觀察打印的日志

[sleuth-demo,a79df4de56426209,a79df4de56426209]`此條目對應(yīng)于`[applicationname,traceid,span id]

設(shè)置DispatcherServlet日志級別過后可以看到如下日志：

logging.level.org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet=DEBUG

如果您對這一步還不是很了解他是干什么的，沒關(guān)系，可以接著往下看，下面你就會明白的！學知識要循序漸進，不可急躁！！！

2.2. Zipkin下載與啟動

下載好jar包后直接java -jar啟動：

然后訪問

2.3. 搭建鏈路監(jiān)控步驟

首先我們要至少準備兩個服務(wù)，并且是調(diào)用關(guān)系。這樣我們才可以通過zipkin來查看調(diào)用鏈。

這里我會搭建兩個服務(wù)，一個是8989服務(wù)，一個是8990服務(wù)，然后8989服務(wù)的一個接口當中調(diào)用了8990當中的接口！

遠程調(diào)用的時候我這里使用的是openfeign，openfeign和RestTemplate都是遠程調(diào)用框架，如果您對RestTemplate熟悉，用RestTemplate也是可以的。

第一步：搭建8990提供者

1.創(chuàng)建項目

2.添加pom依賴

這塊有一個點需要注意一下，有的springcloud版本當中是沒有對spring-cloud-starter-zipkin進行版本控制的，所以這時候我們需要自己去聲明版本號，2.2.8.RELEASE是截止到現(xiàn)在最新的版本！spring-cloud-starter-zipkin依賴是集成了spring-cloud-starter-sleuth依賴的，所以我們引用了zipkin就可以不引用sleuth了。


8
8
UTF-8
2.6.8
2021.0.3





org.springframework.boot
spring-boot-dependencies
${springboot.version}
pom
import


org.springframework.cloud
spring-cloud-dependencies
${springcloud.version}
pom
import





org.springframework.boot
spring-boot-starter-web


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


org.springframework.cloud
spring-cloud-starter-openfeign

3.添加yml配置

server:
port:8990

spring:
application:
name:sleuth-provide

logging:
level:
org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet:DEBUG

4.添加控制器，主要是為了測試調(diào)用鏈路，這個接口就隨便寫一下就可以了！

@RestController
@RequestMapping("/user")
publicclassUserController{

@GetMapping("/getUserList")
publicStringgetUserList(){
return"user";
}
}

5.啟動后測試訪問

訪問兩次后打開

第二步：搭建8989消費者

1.創(chuàng)建項目

2.添加pom依賴（這塊跟上面提供者的依賴一樣即可，當然消費者用不到openfeign，可以選擇把openfeign的依賴去掉）

3.添加yml配置

server:
port:8989

spring:
application:
name:sleuth-demo

logging:
level:
org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet:DEBUG

4.使用openfeign就需要開啟openfeign的注解支持，在啟動類添加@EnableFeignClients

5.添加openfeign遠程調(diào)用接口

@FeignClient(value="userService",url="http://localhost:8990")
publicinterfaceUserService{

@GetMapping("/user/getUserList")
StringgetUserList();
}

6.添加控制器

@RestController
publicclassExampleController{

privatestaticfinalLoggerlog=LoggerFactory.getLogger(ExampleController.class);

@Resource
privateUserServiceuserService;

@RequestMapping("/")
publicStringhome(){
log.info("Helloworld!");
returnuserService.getUserList();
}
}

第三步：測試訪問

首先我們觀察兩個服務(wù)的日志：會發(fā)現(xiàn)一個問題trace id是一致的！原因就是8989調(diào)用了8990服務(wù)，他們屬于是一個鏈路的。記住這一切并不是zipkin幫我們實現(xiàn)的，而是Sleuth。

您也可以通過將zipkin的依賴改為sleuth然后執(zhí)行鏈路，他id仍然是一樣的。zipkin可以把它當做就是一個帶有可視化界面的jar包，項目當中集成zipkin依賴主要是將sleuth鏈路跟蹤的數(shù)據(jù)，上傳到zipkin，由zipkin對數(shù)據(jù)進行整理并在頁面上展示了出來，真正實現(xiàn)鏈路跟蹤的是sleuth

然后我們再觀察一下zipkin的日志：

第四步：故意制造異常

在消費服務(wù)的接口上故意制造異常：

@GetMapping("/getUserList")
publicStringgetUserList(){
inti=1/0;
return"user";
}

制造完異常后重啟，再進行訪問，然后觀察日志：可以很直觀的看到是哪些鏈路出現(xiàn)了問題。

通過這里我們可以拿到Trace ID，有了Trace ID我們可以去日志文件當中搜索Trace ID快速定位bug原因！

然后我們還可以查看鏈路詳情：通過下圖可以很直觀的看到是由SLEUTH-DEMO調(diào)用SLEUTH-PROVIDE服務(wù)的時候，SLEUTH-DEMO服務(wù)接口產(chǎn)生的異常！

假如不使用Sleuth，在我們進行遠程調(diào)用的時候報錯了，實際上我們是看不到他是因為什么報錯的，我們只知道調(diào)用他報錯了，日志如下，要想真正知道報的什么異常還得去查看遠程調(diào)用的服務(wù)日志，而且還得比對服務(wù)調(diào)用時間，來查看當時報錯的日志。

2.4. sleuth相關(guān)配置

問題：默認情況下，它將它們發(fā)送到 localhost（端口 9411）上的 Zipkin 收集器服務(wù)，假設(shè)我們微服務(wù)并不是都部署在一臺機器，那應(yīng)該怎么辦呢？使用spring.zipkin.baseUrl配置Zipkin 服務(wù)的位置。

spring:
application:
name:sleuth-demo
zipkin:
base-url:http://localhost:9411/#指定zipkin地址
sleuth:
sampler:
#采樣率值介于0到1之間，1則表示全部采集
probability:1
#每秒采集的數(shù)量，默認是10，通過設(shè)置這個可以有效的避免消息過大
rate:10

2.5. 向Zipkin發(fā)送消息的方式

這個是什么意思呢？首先我們要明白一點，zipkin當中所展示的數(shù)據(jù)實際上都是由我們服務(wù)發(fā)送給zipkin他才將數(shù)據(jù)清洗，并展示出來的。默認采用的是HTTP請求方式來進行向zipkin發(fā)送的。

在實際開發(fā)當中HTTP請求方式，有時候勢必會給我們服務(wù)器帶來一些壓力，并發(fā)量特別大的情況下，會占用大量線程。HTTP請求講究的是，我發(fā)送給你，然后并且收到你的消息回復(fù)，這條連接才算結(jié)束。

所以基于這一點zipkin也給我們提供了可以通過消息中間件來進行發(fā)送，發(fā)送給消息中間件我們就不用管了，這樣可以避免線程擁堵，目前支持RabbitMQ和Kafka、ActiveMQ！

我這里直接使用rabbitmq來進行演示其他同理，不懂可以看官網(wǎng)！

第一步：添加依賴


org.springframework.amqp
spring-rabbit

第二步：添加rabbitmq配置

spring:
application:
name:sleuth-demo
zipkin:
base-url:http://localhost:9411/
sender:
type:rabbit
rabbitmq:
host:127.0.0.1
port:5672
username:guest
password:guest
listener:#這里配置了重試策略
direct:
retry:
enabled:true
sleuth:
sampler:
#采樣率值介于0到1之間，1則表示全部采集
probability:1
rate:10

第三步：修改Zipkin啟動命令

java-jarzipkin-server-2.23.18-exec.jar--RABBIT_ADDRESSES=127.0.0.1:5672--RABBIT_USER=guest--RABBIT_PASSWORD=guest

docker啟動：

dockerrun
--namezipkin-server2-d
--restart=always
-p9411:9411
-eRABBIT_ADDRESSES=162.14.115.18:5672
-eRABBIT_USER=admin
-eRABBIT_PASSWORD=admin
openzipkin/zipkin:2.21.7

第四步：測試，啟動我們的服務(wù)，然后訪問接口http://localhost:8989/

zipkin就是自動創(chuàng)建的隊列，通過這個隊列進行發(fā)送消息的！

打開zipkin仍然可以看到調(diào)用信息。

2.6. Sleuth到底給Zipkin都發(fā)送了哪些數(shù)據(jù)？

想知道這個其實非常簡單，我們只需要將zipkin給停止掉，然后調(diào)用我們的服務(wù)接口即可。這時候隊列當中的消息就沒有人消費了，然后我們就可以通過RabbitMQ管理頁直接獲取消息。

2.7. Zipkin配置持久化

假如不配置zipkin持久化，當我們把jar包給停止后，所有收集到的消息會直接清除！針對于數(shù)據(jù)持久化zipkin提供了好幾種種方式，常用的有兩種，一種存儲到mysql，另一種是Elasticsearch。

方式一：持久化到mysql

配置持久化相當簡單，只需要在mysql創(chuàng)建一個庫和表，然后zipkin啟動的時候指定持久化方式為mysql即可。

java-jarzipkin-server-2.23.18-exec.jar--STORAGE_TYPE=mysql--MYSQL_HOST=127.0.0.1--MYSQL_TCP_PORT=3306--MYSQL_DB=zipkin--MYSQL_USER=root--MYSQL_PASS=root--RABBIT_ADDRESSES=127.0.0.1:5672--RABBIT_USER=guest--RABBIT_PASSWORD=guest

方式二：持久化到Elasticsearch

這一種我就不再演示了

基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + RocketMQ + Vue & Element 實現(xiàn)的后臺管理系統(tǒng) + 用戶小程序，支持 RBAC 動態(tài)權(quán)限、多租戶、數(shù)據(jù)權(quán)限、工作流、三方登錄、支付、短信、商城等功能

三、引入sleuth怎么輸出traceId

首先我們要找到SpringBoot默認的logback配置

base.xml引用了console-appender.xml和defaults.xml

我們之所以不配置日志，springboot也可以控制打印日志主要是以下：

CONSOLE_LOG_PATTERN就是springboot默認的日志格式：日志格式當中使用到了一個LOG_DATEFORMAT_PATTERN變量

主要是由TraceEnvironmentPostProcessor類當中的postProcessEnvironment方法在啟動的時候判斷是否開啟了sleuth，假如開啟了會直接設(shè)置LOG_DATEFORMAT_PATTERN變量。

四、logback日志問題

分布式系統(tǒng)中，如何快速定位某個用戶的請求日志？

據(jù)我了解 zikpin并沒有提供詳細報錯日志，例如是哪行報錯，通過zipkin我們可以知道是鏈路中哪個服務(wù)報錯，這時候我們可以通過traceid去日志文件當中查看詳細報錯信息！

但是有時候我們項目當中使用了logback.xml，日志格式里面并沒有設(shè)置traceid。那到底應(yīng)該如何設(shè)置呢？

我們可以參考springboot默認的日志配置，然后配置如下：

《？xml version=“1.0” encoding=“UTF-8”？》

《configuration scan=“true” scanPeriod=“60 seconds” debug=“false”》

《！-- 參考SpringBoot默認的logback配置，增加了error日志文件 --》

《！-- org/springframework/boot/logging/logback/base.xml --》

《conversionRule conversionWord=“clr” converterClass=“org.springframework.boot.logging.logback.ColorConverter” /》

《conversionRule conversionWord=“wex” converterClass=“org.springframework.boot.logging.logback.WhitespaceThrowableProxyConverter” /》

《conversionRule conversionWord=“wEx” converterClass=“org.springframework.boot.logging.logback.ExtendedWhitespaceThrowableProxyConverter” /》

《property name=“LOG_PATH” value=“。/logs”/》

《property name=“CONSOLE_LOG_PATTERN” value=“${CONSOLE_LOG_PATTERN：-%clr（%d{${LOG_DATEFORMAT_PATTERN：-yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}}）{faint} %clr（${LOG_LEVEL_PATTERN：-%5p}） %clr（${PID：- }）{magenta} %clr（---）{faint} %clr（［%15.15t］）{faint} %clr（%-40.40logger{39}）{cyan} %clr（：）{faint} %m%n${LOG_EXCEPTION_CONVERSION_WORD：-%wEx}}”/》

《property name=“FILE_LOG_PATTERN” value=“${FILE_LOG_PATTERN：-%d{${LOG_DATEFORMAT_PATTERN：-yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}} ${LOG_LEVEL_PATTERN：-%5p} ${PID：- } --- ［%t］ %-40.40logger{39} ： %m%n${LOG_EXCEPTION_CONVERSION_WORD：-%wEx}}”/》

《！-- 控制臺日志 --》

《appender name=“CONSOLE” class=“ch.qos.logback.core.ConsoleAppender”》

《encoder》

《pattern》${CONSOLE_LOG_PATTERN}《/pattern》

《/encoder》

《/appender》

《！--獲取比info級別高（包括info級別）但除error級別的日志--》

《appender name=“file_info” class=“ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender”》

《file》${LOG_PATH}/sys-info.log《/file》

《！-- 循環(huán)政策：基于時間創(chuàng)建日志文件 --》

《rollingPolicy class=“ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy”》

《！-- 日志文件名格式 --》

《fileNamePattern》${LOG_PATH}/sys-info.%d{yyyy-MM-dd}.log《/fileNamePattern》

《！-- 日志最大的歷史 60天 --》

《maxHistory》60《/maxHistory》

《/rollingPolicy》

《encoder》

《pattern》${FILE_LOG_PATTERN}《/pattern》

《/encoder》

《filter class=“ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter”》

《level》ERROR《/level》

《onMatch》DENY《/onMatch》

《onMismatch》ACCEPT《/onMismatch》

《/filter》

《/appender》

《appender name=“file_error” class=“ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender”》

《file》${LOG_PATH}/sys-error.log《/file》

《！-- 循環(huán)政策：基于時間創(chuàng)建日志文件 --》

《rollingPolicy class=“ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy”》

《！-- 日志文件名格式 --》

《fileNamePattern》${LOG_PATH}/sys-error.%d{yyyy-MM-dd}.log《/fileNamePattern》

《！-- 日志最大的歷史 60天 --》

《maxHistory》60《/maxHistory》

《/rollingPolicy》

《encoder》

《pattern》${FILE_LOG_PATTERN}《/pattern》

《/encoder》

《filter class=“ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter”》

《！-- 過濾的級別 --》

《level》ERROR《/level》

《！-- 匹配時的操作：接收（記錄） --》

《onMatch》ACCEPT《/onMatch》

《！-- 不匹配時的操作：拒絕（不記錄） --》

《onMismatch》DENY《/onMismatch》

《/filter》

《/appender》

《！-- 異步輸出 --》

《appender name=“ASYNC-INFO” class=“ch.qos.logback.classic.AsyncAppender”》

《！-- 不丟失日志。默認的，如果隊列的80%已滿，則會丟棄TRACT、DEBUG、INFO級別的日志 --》

《discardingThreshold》0《/discardingThreshold》

《！-- 更改默認的隊列的深度，該值會影響性能。默認值為256 --》

《queueSize》512《/queueSize》

《！-- 添加附加的appender，最多只能添加一個 --》

《appender-ref ref=“file_info”/》

《/appender》

《appender name=“ASYNC-ERROR” class=“ch.qos.logback.classic.AsyncAppender”》

《！-- 不丟失日志。默認的，如果隊列的80%已滿，則會丟棄TRACT、DEBUG、INFO級別的日志 --》

《discardingThreshold》0《/discardingThreshold》

《！-- 更改默認的隊列的深度，該值會影響性能。默認值為256 --》

《queueSize》512《/queueSize》

《！-- 添加附加的appender，最多只能添加一個 --》

《appender-ref ref=“file_error”/》

《/appender》

《！-- 日志總開關(guān) --》

《root level=“INFO”》

《appender-ref ref=“CONSOLE” /》

《appender-ref ref=“ASYNC-INFO” /》

《appender-ref ref=“ASYNC-ERROR” /》

《/root》

《！-- 日志過濾 --》

《logger name=“org.apache.catalina.startup.DigesterFactory” level=“ERROR”/》

《logger name=“org.apache.catalina.util.LifecycleBase” level=“ERROR”/》

《logger name=“org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol” level=“WARN”/》

《logger name=“org.apache.sshd.common.util.SecurityUtils” level=“WARN”/》

《logger name=“org.apache.tomcat.util.net.NioSelectorPool” level=“WARN”/》

《logger name=“org.eclipse.jetty.util.component.AbstractLifeCycle” level=“ERROR”/》

《logger name=“org.hibernate.validator.internal.util.Version” level=“WARN”/》

《/configuration》

五、除了Zipkin還有哪些鏈路跟蹤

CAT是一個更綜合性的平臺,提供的監(jiān)控功能最全面，國內(nèi)幾個大廠生產(chǎn)也都在使用。但研發(fā)進度及版本更新相對較慢。

Zipkin由Twitter開源，調(diào)用鏈分析工具，基于spring-cloud-sleuth得到廣泛使用，非常輕量，使用部署簡單。

Skywalking專注于鏈路和性能監(jiān)控，國產(chǎn)開源，埋點無侵入，UI功能較強。能夠加入Apache孵化器，設(shè)計思想及代碼得到一定認可，后期應(yīng)該也會有更多的發(fā)展空間及研發(fā)人員投入。目前使用廠商最多。版本更新較快。

Pinpoint專注于鏈路和性能監(jiān)控，韓國研發(fā)團隊開源，埋點無侵入，UI功能較強，但畢竟是小團隊，不知道會不會一直維護著，目前版本仍在更新中

支持的存儲：

審核編輯：劉清

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原文標題：Spring Cloud Sleuth 全鏈路日志跟蹤解決方案（強烈推薦）

文章出處：【微信號：芋道源碼，微信公眾號：芋道源碼】歡迎添加關(guān)注！文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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搜索歷史

Spring Cloud Sleuth到底給Zipkin都發(fā)送了哪些數(shù)據(jù)？

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