Spring Cloud Sleuth 和 Zipkin 搭建分布式链路追踪方案

Spring Cloud Sleuth：

Spring Cloud Sleuth 是 Spring Cloud 生态系统的一部分，它为分布式系统提供了追踪解决方案。Sleuth 主要功能包括：

1. 追踪标识（Trace Id）和跨度标识（Span Id）：Sleuth 为每一个通过系统的服务请求生成一个唯一的 Trace ID，以及一组按层级组织的 Span ID，以此来表示请求在整个服务调用链中的生命周期。

2. 链路追踪：Sleuth 自动为微服务间的 HTTP 请求添加追踪信息（如 Trace ID 和 Span ID）到请求头中，使得在跨服务调用时可以串联起完整的调用链路。

3. 日志增强：Sleuth 可以与 SLF4J 或 Logback 等日志框架集成，将追踪标识信息附加到日志输出中，便于关联日志和调用链路。

Zipkin：

Zipkin 是一个开源的分布式追踪系统，最初由 Twitter 开发，现在隶属于 OpenZipkin 社区。它主要功能包括：

1. 数据收集：Zipkin 收集来自各个服务的追踪数据（Spans），这些数据由 Sleuth 或其他兼容 Zipkin 的客户端库产生。

2. 存储和检索：Zipkin 提供了存储 Spans 的后端存储解决方案，可以存储在内存、MySQL、Cassandra 或 Elasticsearch 等多种存储介质中。

3. 可视化分析：Zipkin 提供了一个 Web UI，用户可以通过 UI 查看、搜索和分析请求的调用链路，了解服务间的调用关系、请求耗时、是否存在性能瓶颈等问题。

技术原理：

当一个请求从客户端发起，贯穿整个微服务体系时，Spring Cloud Sleuth 会在每个服务节点上生成相应的 Span，并将 Trace ID 和 Span ID 传递给下一个服务节点。每个 Span 记录了服务调用的基本信息，如开始时间、结束时间、服务名、操作名以及请求参数等。

当所有的 Span 数据收集完成后，Sleuth 会将其发送给 Zipkin Server。Zipkin Server 接收到这些数据后，存储并整理这些 Span 信息，最后在前端界面展示出完整的请求调用链路图，帮助开发者定位问题、优化性能和理解系统的整体运行状况。

Spring Cloud Sleuth+Zipkin的搭建步骤及Java代码示例： 1. 搭建Zipkin Server 首先，你需要安装并运行Zipkin Server。可以选择Docker快速部署： shell

docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin 这将在本地主机的9411端口启动一个Zipkin服务器。 2. 在Spring Cloud应用中引入Sleuth和Zipkin依赖 在你的Spring Boot应用的`pom.xml`中添加如下依赖： <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin</artifactId> </dependency> 3. 配置Spring Cloud Sleuth与Zipkin 在应用的`application.yml`或`application.properties`中配置Zipkin服务器地址： yaml

spring: sleuth: sampler: probability: 1.0 # 设置采样率为100% zipkin: baseUrl: http://localhost:9411 sender: type: web 4. 使用Spring Cloud Sleuth的注解进行链路跟踪 import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.http.ResponseEntity; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import brave.Span; import brave.Tracer; @RestController @RequestMapping("/api") public class SampleController { @Autowired private Tracer tracer; @GetMapping("/trace") public ResponseEntity<String> traceRequest() { Span currentSpan = tracer.currentSpan(); // 添加自定义标签或日志 currentSpan.tag("custom_tag", "value"); currentSpan.annotate("Doing some processing..."); // 业务逻辑... String response = "This is a traced request."; return ResponseEntity.ok(response); } } 现在，每次对`/api/trace`的请求都将被Sleuth自动跟踪，并将跟踪信息发送至Zipkin Server。你可以在Zipkin UI中查看完整的请求链路和时间消耗。 注意 - 以上示例仅展示了基本的链路跟踪配置和使用，实际项目中可能需要根据具体需求进行更详尽的配置和调整。 - 在大型微服务环境中，通常会结合服务注册发现组件（如Eureka、Consul）自动配置Sleuth和Zipkin。