一、介紹

        SpringCloud Sleuth為微服務提供了呼叫鏈路追蹤解決方案，並且相容支援了Zipkin，只需要引入相應的依賴，配置，即可實現對鏈路的監控。

       SpringCloud Sleuth可以追蹤10種元件：async、Hystrix、messaging、websocket、rxjava、scheduling、web（Spring MVC Controller, Servlet）、webclient（Spring RestTemplate）、Feign、Zuul 。可以參考 Spring Cloud Sleuth訊息追蹤原理，該部落格介紹了Sleuth對8中常用元件的追蹤原理。

        SpringCloud對Zipkin進行了有效的整合，Zipkin是Twitter開源的輕量級分散式鏈路呼叫監控系統。Zipkin易於搭建，但是監控的東西很簡單。pinpoint以及skywalking不僅僅提供了分散式服務的跟蹤能力，還提供了其他效能監控，是一個APM解決方案。

        分散式服務追蹤系統主要有一下三個關鍵點：

        1. Span。一個基礎工作單元（例如服務呼叫）。為了統計各處理單元的時間延遲，當請求到達各服務元件時，也通過一個唯一標識（Span ID）標記它的開始、具體過程、結束。通過Span的開始和結束的時間戳，就能統計這個Span的時間延遲，獲取事件名稱、請求資訊等元資料。

        2. Trace。 一系列Span組成的樹狀結構。所有Span通過相同的Trace串聯組成。為了實現請求跟蹤，當請求到一個分散式系統的入口端點時，只需要服務跟蹤框架為該請求建立一個唯一的跟蹤標識（Trace ID），同時在服務內部流轉時始終保持傳遞該唯一標識，直到請求返回為止。框架通過它將請求過程中的日誌關聯起來。

        3. Annotation。用來及時記錄一個事件的存在，一些核心Annotation用來定義請求的開始和結束。

        ● cs（Client Sent）：客戶端發出一個請求，這個Annotation描述了這個Span的開始。

        ● sr（Server Received）：服務端收到請求並開始處理。timestampsr-timesampcs=網路延遲。

        ● ss（Server Sent）：伺服器處理完並準備返回給客戶端。timestampss-timesampsr=伺服器處理時間。

        ● cr（Client Received）：客戶端收到響應，表明Span的結束。timestampcr-timestampcs=請求總時間。

二、Zipkin結構與傳輸

下圖更能體現Zipkin的工作流程。

跟蹤工具報告是非同步的，避免跟蹤系統對服務造成延時或故障。

Client收到服務的響應後，非同步傳送給Zipkin，Zipkin Collecter守護程式收到追蹤資料，Zipkin Collecter就會對追蹤資料進行驗證、儲存、索引。

Transport

    追蹤資料要從Span傳輸到Zipkin Collector服務，有三種主要的傳輸方式：Http，MQ（kafka），Scribe。

Components

    Collector：一旦資料到達了Zipkin Collector的守護程式，就會被收集。

    Storage：預設記憶體。Cassandra最初是為了存Zipkin資料而建立的，因為Cassandra可拓展。Cassandra可插拔，所以通常用ES，Mysql等替代。

    Query Service：一旦資料被儲存或者索引，我們就要用一種方法提取資料。查詢守護程序提供一個簡單的JSON API用於查詢和檢索跟蹤。這個API的主要使用者是Web UI。

    Web UI：提供了基於服務、時間、註釋檢視跟蹤的方法。（沒有內建的身份驗證機制）

三、建立一個Zipkin Server

        1. 匯入web依賴，以及Zipkin Server、Zipkin UI的依賴

<dependency>
			<groupId>io.zipkin.java</groupId>
			<artifactId>zipkin-server</artifactId>
		</dependency>

		<dependency>
			<groupId>io.zipkin.java</groupId>
			<artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId>
		</dependency>

@SpringBootApplication
@EnableZipkinServer
public class ZipkinApplication {
	public static void main(String[] args) {
		SpringApplication.run(ZipkinApplication.class, args);
	}
}

spring.application.name=sleuth-service
server.port=8770

四、建立service-1，service-2, service-1通過RestTemplate呼叫service-2

        1. 引入web、Sleuth、Zipkin依賴

		<dependency>
			<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
			<artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin</artifactId>
		</dependency>

		<dependency>
			<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
			<artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
		</dependency>

        2. 兩個工程建立兩個介面，service-1的介面呼叫service-2的介面

service-1：

@SpringBootApplication
@RestController
public class Service1Application {

	public static void main(String[] args) {
		SpringApplication.run(Service1Application.class, args);
	}

	@Autowired
	RestTemplate restTemplate;

	@Bean
	RestTemplate getRestTemplate(){
		return new RestTemplate();
	}

	@RequestMapping("/service2")
	public String callService2(){
		return restTemplate.getForObject("http://localhost:8772/call", String.class);
	}
}

@SpringBootApplication
@RestController
public class Service2Application {
	@Autowired
	RestTemplate restTemplate;

	@Bean
	RestTemplate getRestTemplate() {
		return new RestTemplate();
	}

	public static void main(String[] args) {
		SpringApplication.run(Service2Application.class, args);
	}

	@RequestMapping("/call")
	public String call(){
		return "service-2 called..";
	}
}

        3. 增加配置

service-1：

server.port=8771

spring.application.name=service-1
spring.zipkin.base-url=http://localhost:8770
spring.sleuth.sampler.percentage=1

server.port=8772

spring.application.name=service-2
spring.zipkin.base-url=http://localhost:8770
spring.sleuth.sampler.percentage=1

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注意：這裡要配置取樣率spring.sleuth.sampler.percentage=1，如果不配置這裡預設為0.1，如果調大值為1，可以在Web UI上更及時看到資訊。但是調大會影響服務呼叫速率。

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五、測試

先啟動Zipkin Server，訪問 http:localhost:8770/

啟動兩個服務,  訪問service-1中呼叫service-2的介面    localhost:8771/service2

再重新整理Zipkin UI的Dependencies

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