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SpringCloud集成sleuth和zipkin实现微服务链路追踪

文章目录

    • 前言
    • 技术积累
      • spring cloud sleuth介绍
      • zipkin介绍
      • Zipkin与Sleuth的协作
    • SpringCloud多模块搭建
    • Zipkin Server部署
      • docker pull 镜像
      • 启动zipkin server
    • SpringCloud 接入 Sleuth 与 Zipkin
      • pom引入依赖 (springboot2.6+)
      • appilication.yml配置修改
      • 增加测试链路代码
    • 调用微服务进行验证

前言

最近项目上准备引入接口调用链路追踪,说到这个我们就不得不想到springcloud全家桶中的sleuth了。他可以将跨多个服务请求链路记录下来,供我们查询分析。然后,我们在此基础上用zipkin来采集和上报分析请求链路,简直不要太爽。那么今天就分享一期微服务架构接入sleuth+zipkin实战演示。

技术积累

spring cloud sleuth介绍

Sleuth是Spring cloud的分布式跟踪解决方案。
在这里插入图片描述

1.span(跨度),基本工作单元。一次链路调用,创建一个span,span用一个64位id唯一标识。包括:id,描述,时间戳事件,spanld,span父id.span被启动和停止时,记录了时间信息,初始化span叫:rootspan,它的span id和trace id相等。
2.trace(跟踪),一组共享"root span”的span组成的树状结构称为 trace,trace也有一个64位ID,trace中所有span共享一个trace id。类似于一颗 span 树。
3.annotation (标签),annotation用来记录事件的存在,其中,核心annotation用来定义请求的开始和结束CS(Client Send客户端发起请求)。客户端发起请求描述了span开始,
SR(Server Received服务端接到请求)。服务端获得请求并准备处理它。SR-CS=网络延迟SS(Server Send服务器端处理完成,并将结果发送给客户端)。表示服务器完成请求处理,响应客户端时。SS-SR=服务器处理请求的时间,
CR(Client Received 客户端接受服务端信息)。span结束的标识。客户端接收到服务器的响应。CR-CS=客户端发出请求到服务器响应的总时间。
其实数据结构是一颗树,从root span 开始。

工具定位
Spring Cloud Sleuth是一个用于Spring Cloud应用程序的分布式追踪工具,它主要专注于在服务间传播追踪信息。

主要功能
传播追踪上下文:在服务调用间传递Trace ID和Span ID,确保整个请求链路的追踪信息保持一致。
集成日志框架:修改日志框架的配置,使得日志记录中包含Trace和Span的ID。
与Spring Cloud生态集成:与Spring Cloud的其他组件(如Ribbon、Hystrix、Zuul等)无缝集成。
依赖性:Sleuth是为Spring Cloud应用程序设计的,它依赖于Spring框架和Spring Boot。

zipkin介绍

Zipkin是一款开源的分布式实时数据追踪系统(Distributed Tracking System),基于 Google Dapper的论文设计而来,由 Twitter 公司开发贡献。其主要功能是聚集来自各个异构系统的实时监控数据。
工具定位
Zipkin是一个分布式追踪系统,它提供了追踪数据的收集、存储、查找和展示功能。
主要功能
收集追踪数据:Zipkin通过其客户端库(如Brave)收集追踪数据。
存储追踪数据:支持多种存储方案,如内存、MySQL、Cassandra、Elasticsearch等。
查询和展示:提供Web界面,用于查询追踪数据,并以可视化的方式展示服务间的调用关系和延迟。
独立性:Zipkin可以独立于任何应用程序或框架运行,并且可以与多种编程语言和框架集成。
zipkin 官网
https://zipkin.io/pages/quickstart.html
在这里插入图片描述

Zipkin与Sleuth的协作

数据收集:Sleuth负责在Spring Cloud应用程序中生成和传播追踪数据,而Zipkin负责收集这些数据。
数据展示:Sleuth生成的追踪数据可以通过Zipkin的Web界面进行查询和展示。
集成:在Spring Cloud应用程序中,Sleuth通常与Zipkin一起使用,Sleuth负责追踪信息的生成和传播,Zipkin负责存储和展示。

SpringCloud多模块搭建

多模块微服务项目结构
在这里插入图片描述

新增父项目来管理微服务各个模块
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

#父模块pom必须声明
pom
新增子模块
在这里插入图片描述

Zipkin Server部署

由于springcloud F版本不支持自定义zipkin server,故我们采用docker镜像进行部署zipkin server。

docker pull 镜像

docker pull openzipkin/zipkin:latest

启动zipkin server

未持久化(内存):
docker run --name zipkin-server -d --restart=always -p 9411:9411 openzipkin/zipkin:latest
http://127.0.0.1:9411/zipkin/

持久化到MySQL5:
docker run --name zipkin-server-mysql -d --restart=always -p 19411:9411 -e MYSQL_USER=root -e MYSQL_PASS=12345678 -e MYSQL_HOST=127.0.0.1 -e STORAGE_TYPE=mysql -e MYSQL_DB=zipkin -e MYSQL_TCP_PORT=13306 openzipkin/zipkin:3.3
mysql DD语句如下:

https://github.com/openzipkin/zipkin/blob/master/zipkin-storage/mysql-v1/src/main/resources/mysql.sql
--
-- Copyright The OpenZipkin Authors
-- SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
--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;

持久化到ES:
docker run --name zipkin-server-es -d -p 19411:9411 --restart=always -e STORAGE_TYPE=elasticsearch -e ES_HOSTS=127.0.0.1:9200 openzipkin/zipkin:latest

JAR运行:
curl -sSL https://zipkin.io/quickstart.sh | bash -s
java -jar zipkin.jar --STORAGE_TYPE=mysql --MYSQL_HOST=127.0.0.1 --MYSQL_TCP_PORT=3306 --MYSQL_DB=zipkin --MYSQL_USER=root --MYSQL_PASS=12345678

我们测试选择不持久化
docker run -d -p 9411:9411 --name zipkinServer --restart=always openzipkin/zipkin
3、启动完成
在这里插入图片描述
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SpringCloud 接入 Sleuth 与 Zipkin

pom引入依赖 (springboot2.6+)

<properties><spring-cloud.version>2021.0.5</spring-cloud.version>
</properties>
<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId><version>${spring-cloud.version}</version><type>pom</type><scope>import</scope></dependency><dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId><version>3.1.10</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin</artifactId><version>3.1.10</version></dependency>
</dependencies>

appilication.yml配置修改

spring:zipkin:#zipkin服务所在地址base-url: http://127.0.0.1:9411/sender:type: web #使用http的方式传输数据#配置采样百分比sleuth:sampler:probability: 1 # 将采样比例设置为 1.0,也就是全部都需要。默认是0.1也就是10%,一般情况下,10%就够用了
##打开debug日志
logging:level:org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet: Debug

type=web也就是通过 HTTP 的方式发送数据到 Zipkin 。
如果请求量比较大,这种方式其实性能是比较低的,一般情况下我们都是通过消息中间件来发送,比如 RabbitMQ 。如果日志数据量比较大,一般推荐拥有更高吞吐量的 Kafka 来进行日志推送。这种方式就是让服务将 Sleuth 收集的日志推给 MQ ,让 Zipkin 去监控 MQ 的信息,通过 MQ 的队列获取到服务的信息。这样就提高了性能。

而日志的存储则可以采用mysql、 Elasticsearch 对数据进行持久化,这样可以保证 Zipkin 重启后,链路信息不会丢失。

增加测试链路代码

链路为:
user-service --> order-service --> finance-service
user-service增加请求入口getOrderAmount:

/*** 计算订单金额* @param orderId* @author senfel* @date 2024/12/9 18:25* @return java.lang.String*/
@RequestMapping("/getOrderAmount")
public String getOrderAmount(@RequestParam(name = "orderId") String orderId) {return orderService.getOrderAmount(orderId);
}

user-service增加feign调用order-service:

/*** FeeService* @author senfel* @version 1.0* @date 2024/12/9 18:02*/
@FeignClient(name = "order-service",fallback = OrderServiceFallback.class)
public interface getOrderAmount {/*** 获取订单金额* @param orderId* @author senfel* @date 2024/12/9 18:06* @return java.lang.String*/@RequestMapping(value = "/order/getOrderAmount",method = RequestMethod.GET)String getOrderAmount(@RequestParam(name = "orderId") String orderId);
}

order-service增加调用入口getOrderAmount:

/*** 获取订单金额* @param orderId* @author senfel* @date 2024/12/9 18:06* @return java.lang.String*/
@RequestMapping(value = "/getOrderAmount",method = RequestMethod.GET)
public String getOrderAmount(@RequestParam(name = "orderId") String orderId){return financeService.getFee(orderId);
}

order-service增加feign调用finance-service:

/*** FinanceService* @author senfel* @version 1.0* @date 2024/12/9 18:10*/
@FeignClient(name = "finance-service",fallback = FinanceServiceFallback.class)
public interface FinanceService {/*** 获取费用* @param orderId* @author senfel* @date 2024/12/9 18:12* @return java.lang.String*/@RequestMapping(value = "/finance/getFee",method = RequestMethod.GET)String getFee(@RequestParam(name = "orderId") String orderId);
}

finance-service增加请求入口getFee:

/*** 获取费用* @param orderId* @author senfel* @date 2024/12/9 18:12* @return java.lang.String*/
@RequestMapping(value = "/getFee",method = RequestMethod.GET)
public String getFee(@RequestParam(name = "orderId") String orderId) {return "100";
}

调用微服务进行验证

启动微服务调用getOrderAmount()

在这里插入图片描述

进入zipkin界面查看请求调用链路和各个阶段耗时
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

至此,我们已经完微服务链路追踪实战.。

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