1.簡述

最近在學習spring cloud構建微服務，研究追蹤微服務rest服務呼叫鏈路的問題，接觸到zipkin，而spring cloud也提供了spring-cloud-sleuth來方便整合zipkin實現。

我們準備了三個必要的程式來做測試，分別是
1、microservice-zipkin-server
負責資料收集以及資訊展示功能。
2、microservice-zipkin-client-backend
負責微服務的生產者，對外提供 “http://127.0.0.1:11010/call/1” 的地址來完成一個簡單的功能rest請求。
3、microservice-zipkin-client
負責微服務的呼叫，對外提供 "http://localhost:11009/call/1" 的rest地址，當訪問此地址時，使用feign方式呼叫provider的rest服務地址。得到計算結果後，顯示在介面上。

2.準備工作

三個程式功能非常簡單，接下來我們看看每個程式的具體程式碼和配置。為了方便我們對三個模組開發，我們在父POM檔案中添加了spring-boot和spring-cloud的依賴,避免子模組中需要寫版本號

<parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>1.5.2.RELEASE</version>
</parent>

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>Dalston.RELEASE</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>
 

接下來我們看看三個程式中的相關配置

3.具體實現

3.1 microservice-zipkin-server

首先，我們新增maven依賴配置

    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.zipkin.java</groupId>
    <artifactId>zipkin-server</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.zipkin.java</groupId>
    <artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
    <scope>test</scope>
</dependency>
 

在這裡為了測試方便，我們可以將資料儲存到記憶體中，但是生產環境還是需要將資料持久化中。原生支援了很多產品，例如ES、資料庫等，本例中我們採用將資料儲存到記憶體中的方式來演示。

我們寫一個啟動類ZipkinServer，程式碼非常簡單，如下

package com.yangyang.cloud;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import zipkin.server.EnableZipkinServer;

/**
 * Created by chenshunyang on 2017/5/24.
 */
@EnableZipkinServer
@SpringBootApplication
public class ZipkinServerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ZipkinServerApplication.class,args);
    }
}

接下來我們配置application.ym配置檔案

server:
  port: 11008
spring:
  application:
    name : microservice-zipkin-server

啟動後 無異常輸出，這樣我們的server程式就OK了

3.2 microservice-zipkin-client-backend 與microservice-zipkin-client

這兩個程式，與其他基礎程式碼我們就不多講了（相信學些到這一步的童鞋，都已經對spring cloud建立微服務以上手了），兩個程式在spring-cloud-sleuth相關的配置都是一樣。
首先，我們要在二者的POM檔案中新增依賴，引入zipkin客戶端自動配置相關依賴

<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>

其次，在配置檔案application中，我們加入zipkin server收集資訊的地址

spring:
  application:
    name: microservice-zipkin-client-backend
  zipkin:
    base-url: http://localhost:11008

這樣我們的兩個微服務就配置好了(注意這裡我們並不會再說明如何寫rest介面和使用feign呼叫rest介面),具體參考程式碼

4 測試

先後啟動我們的三個程式

先啟動microservice-zipkin-server 然後訪問在瀏覽器中訪問UI介面地址http://127.0.0.1:11008，

可以看到如下效果

其中Span Name選項為灰色不可選，說明目前沒有資料，我們檢視資料庫也可以看到沒有任何資料資訊。

接下來我們訪問consumer提供的訪問地址 http://localhost:11009/call/1

重新整理幾次之後，我們再次重新整理我們的zipkin介面，可以看到Span Name已經可以選擇了。

點選Find Traces按鈕，我們可以看到呼叫的鏈路和耗時情況，點選Dependencies，我們可以看到provider和consumer的呼叫圖

OK，我們的簡單實用spring-cloud-sleuth+zipkin的例子就完成了。

5.拓展

在測試的過程中我們會發現，有時候，程式剛剛啟動後，重新整理幾次，並不能看到任何資料，原因就是我們的spring-cloud-sleuth收集資訊是有一定的比率的，預設的取樣率是0.1，配置此值的方式在配置檔案中增加spring.sleuth.sampler.percentage引數配置（如果不配置預設0.1），如果我們調大此值為1，可以看到資訊收集就更及時。但是當這樣調整後，我們會發現我們的rest介面呼叫速度比0.1的情況下慢了很多，即時在0.1的取樣率下，我們多次重新整理consumer的介面，會發現對同一個請求兩次耗時資訊相差非常大，如果取消spring-cloud-sleuth後我們再測試，會發現並沒有這種情況，可以看到這種方式追蹤服務呼叫鏈路會給我們業務程式效能帶來一定的影響。

其實，我們仔細想想也可以總結出這種方式的幾種缺陷
缺陷1：zipkin客戶端向zipkin-server程式傳送資料使用的是http的方式通訊，每次傳送的時候涉及到連線和傳送過程。
缺陷2：當我們的zipkin-server程式關閉或者重啟過程中，因為客戶端收集資訊的傳送採用http的方式會被丟失。

針對以上兩個明顯的缺陷，改進的辦法是
1、通訊採用socket或者其他效率更高的通訊方式。
2、客戶端資料的傳送儘量減少業務執行緒的時間消耗，採用非同步等方式傳送收集資訊。
3、客戶端與zipkin-server之間增加快取類的中介軟體，例如redis、MQ等，在zipkin-server程式掛掉或重啟過程中，客戶端依舊可以正常的傳送自己收集的資訊。

相信採用以上三種方式會很大的提高我們的效率和可靠性。其實spring-cloud以及為我們提供採用MQ或redis等其他的採用socket方式通訊，利用訊息中介軟體或資料庫快取的實現方式。下一次我們再來測試spring-cloud-sleuth-zipkin-stream方式的實現。

6.專案原始碼：

https://git.oschina.net/shunyang/spring-cloud-microservice-study.git

https://github.com/shunyang/spring-cloud-microservice-study.git

7.參考文件：

spring cloud 官方文件：https://github.com/spring-cloud/spring-cloud-sleuth

第三方：https://yq.aliyun.com/articles/78128?utm_campaign=wenzhang&utm_medium=article&utm_source=QQ-qun&201758&utm_content=m_19862