SPRING CLOUD微服务实战笔记--分布式服务跟踪:Spring Cloud Sleuth

拼搏现实的明天。 2022-02-24 06:57 374阅读 0赞

### Spring Cloud Sleuth ###

*  快速入门
 *   *  准备工作
     *  实现跟踪
 *  跟踪原理
 *  与Logstash整合
 *  与ZipKin整合
 *   *  HTTP收集
     *  消息中间件收集
     *  数据存储

# 快速入门 #

## 准备工作 ##

*  服务注册中心：eureka-server，可以直接使用之前的工程
 *  微服务应用：trace-1,实现一个REST接口/trace-1，调用该接口后将触发对trace-2应用的调用  
    具体实现如下：  
    1)创建一个基础的Spring Boot应用，在pom.xml中增加依赖：

<dependencies>
    	<dependency>
    		<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    		<artifactId>spring-cloud-starter-eureka</artifactId>
    		<version>1.4.6.RELEASE</version>
    	</dependency>
    	<dependency>
    		<groupId>org.springframework.boot</groupId>
    		<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    	</dependency>
    	<dependency>
    		<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    		<artifactId>spring-cloud-starter-ribbon</artifactId>
    		<version>1.4.6.RELEASE</version>
    	</dependency>
    	<dependency>
    		<groupId>org.springframework.boot</groupId>
    		<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
    		<scope>test</scope>
    	</dependency>
    </dependencies>

2)创建主类，实现/trace-1接口，并使用RestTemplate调用trace-2应用的接口

@RestController
    @EnableEurekaClient
    @SpringBootApplication
    public class HelloApplication { 
    	private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());
    	@Bean
    	@LoadBalanced
    	RestTemplate restTemplate(){ 
    		return new RestTemplate();
    	}
    	@RequestMapping(value = "/trace-1",method = RequestMethod.GET)
    	public String trace(){ 
    		logger.info("===call trace-1====");
    		return restTemplate().getForEntity("http://trace-2/trace-2",String.class).getBody();
    	}
    	public static void main(String[] args) { 
    		SpringApplication.run(HelloApplication.class, args);
    	}
    }

3)在`application.properties`中，将`eureka.client.serviceUrl.defaultZone`参数指向`eureka-server`地址

spring.application.name=trace-1
    server.port=9101
    eureka.client.service-url.defaultZone=http://localhost:1111/eureka

*  微服务应用：trace-2,实现一个REST接口/trace-2，供trace-1调用  
    1)创建一个基础的SpringBoot应用，pom.xml的依赖与trace-1相同  
    2)创建应用主类，并实现/trace-2接口，具体如下：

@RestController
    @EnableEurekaClient
    @SpringBootApplication
    public class HelloApplication { 
       private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());
       @RequestMapping(value = "/trace-2",method = RequestMethod.GET)
       public String trace(){ 
       	logger.info("===<call trace-2>====");
       	return "Trace";
       }
       public static void main(String[] args) { 
       	SpringApplication.run(HelloApplication.class, args);
       }
    }

3)在application.properties中，将eureka.client.serviceUrl.defaultZone参数指向eureka-server地址，并设置不同的应用名与端口

spring.application.name=trace-2
    server.port=9102
    eureka.client.service-url.defaultZone=http://localhost:1111/eureka

*  启动eureka-server，trace-1,trace-2三个应用，发送请求`http://localhost:9101/trace-1`，可以看到返回值Trace，同时trace-1控制台打印`===call trace-1====`,trace-2控制台打印`===<call trace-2>====`

## 实现跟踪 ##

在trace-1和trace-2的pom.xml依赖管理中增加`spring-cloud-starter-sleuth`依赖即可

<dependency>
    	<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    	<artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
    	<version>1.3.5.RELEASE</version>
    </dependency>

重启trace-1和trace-2后，控制台打印发生变化，

INFO [trace-1,ddcf47da76da68c7,ddcf47da76da68c7,false] 70283 --- [nio-9101-exec-1] ication$$EnhancerBySpringCGLIB$$84347891 : ===call trace-1====
    INFO [trace-2,ddcf47da76da68c7,248958640a14c496,false] 70280 --- [nio-9102-exec-1] ication$$EnhancerBySpringCGLIB$$84347891 : ===<call trace-2>====

可以看到增加了`[trace-2,ddcf47da76da68c7,ddcf47da76da68c7,false]`类似的日志信息，含义如下：

*  第一个值：trace-1，记录应用的名称
 *  第二个值：ddcf47da76da68c7，Spring Cloud Sleuth生成的一个ID，成为TraceID,用来标识一条请求链路。一条请求链路包含一个TraceId
 *  第三个值：248958640a14c496，Spring Cloud Sleuth生成的另一个ID，成为Span ID,表示一个基本的工作单元，比如发送一个HTTP请求
 *  第四个值：false,表示是否要将该信息输出到Zipkin等服务中来收集和展示  
    在一次服务请求链路的调用过程中，会保持并传递同一个Traceid,从而将整个分布于不同微服务进程中的请求跟踪信息串联起来。如上面例子，trace-1与trace-2同属于一个前端服务请求来源，所以它们的TraceID相同，处于同一条请求链路中。

# 跟踪原理 #

TraceID和SpanID是Spring Cloud Sleuth实现分布式服务跟踪的核心

*  通过唯一跟踪标识TraceID的记录，能将所有请求过程的日志关联起来
 *  SpanID可以统计各处理单元的时间延迟，还可以包含一些其他数据，比如事件名称，请求信息等  
    `spring-cloud-starter-sleuth`组件在转发请求的Header中增加实现跟踪需要的重要信息，主要有下面几个：
 *  X-B3-TraceId：一条请求链路（Trace）的唯一标识，必需的值
 *  X-B3-SpanId：一个工作单元（Span）的唯一标识，必需的值
 *  X-B3-ParentSpanId：标识当前工作单元所属的上一个工作单元，RootSpan（请求链路的第一个工作单元）的该值为空
 *  X-Span-Name：工作单元的名称  
    1.对trace-1和trace-2的实现进行修改

@RequestMapping(value = "/trace-1",method = RequestMethod.GET)
    	public String trace(HttpServletRequest request){ 
    		logger.info("====<call trace-1>=====,TraceId={},SpanId={}，ParentSpanId={},Sampled={},SpanName={}"
    				,request.getHeader("X-B3-TraceId"),request.getHeader("X-B3-SpanId")
    				,request.getHeader("X-B3-ParentSpanId"),request.getHeader("X-B3-Sampled"),request.getHeader("X-Span-Name"));
    		return restTemplate().getForEntity("http://trace-2/trace-2",String.class).getBody();
    	}

@RequestMapping(value = "/trace-2",method = RequestMethod.GET)
    	public String trace(HttpServletRequest request){ 
    		logger.info("====<call trace-2>=====,TraceId={},SpanId={}，ParentSpanId={},Sampled={},SpanName={}"
    				,request.getHeader("X-B3-TraceId"),request.getHeader("X-B3-SpanId")
    				,request.getHeader("X-B3-ParentSpanId"),request.getHeader("X-B3-Sampled"),request.getHeader("X-Span-Name"));
    		return "Trace";
    	}

2.在trace-1和trace-2的`application.properties`中加入配置,可以更加直观的观察跟踪信息

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

重启trace-1和trace-2的应用，可以看到  
trace-1的控制台  
![trace-1][]  
trace-2的控制台  
![trace-2][]  
trace-2中的`ParentSpanId`就是trace-1中的`SpanId`，trace-2中的`TraceId`与trace-1中的`TraceId`相同

# 与Logstash整合 #

由于日志文件都离散地存储在各个服务实例的文件系统之上，引入基于日志的分析系统是一个不错的选择，比如ELK平台，它可以轻松地收集和存储跟踪日志，同时还可以根据TraceId搜索出对应请求链路相关的明细日志  
ELK平台主要由ElasticSearch、Logstash和Kibana三个工具组成

*  ElasticSearch是一个开源分布式搜索引擎，它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，RESTful风格接口，多数据源，自动搜索负载等
 *  Logstash是一个完全开源的工具，它可以对日志进行收集、过滤，并将其存储供以后使用
 *  Kibana也是一个开源和免费的工具，可以为Logstash和ElasticSearch提供日志分析友好的Web界面，可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志  
    如何实现面向Logstash的日志输出配置
 *  在pom.xml中新增依赖

<dependency>
    	<groupId>net.logstash.logback</groupId>
    	<artifactId>logstash-logback-encoder</artifactId>
    	<version>4.6</version>
    </dependency>

*  在工程/resource目录下创建bootstrap.properties配置，并将`spring.application.name=trace-1`加到配置中
 *  在工程/resource目录下创建logback配置文件logback-spring.xml

# 与ZipKin整合 #

![Zipkin基础架构][Zipkin]  
Collector:收集器组件，它主要处理从外部系统发过来的跟踪信息，将这些信息转换为Zipkin内部处理的Span格式，以支持后续的存储、分析、展示等功能  
Storage:存储组件，它主要处理收集器接收到的跟踪信息，默认会将这些信息存储在内存中。我们也可以修改此存储策略，通过使用其他存储组件将跟踪信息存储到数据库中。  
RESTful API:API组件，它主要用来提供外部访问接口。比如给客户端展示跟踪信息，或是外接系统访问以实现监控等。  
Web UI:UI组件，基于API组件实现的上层应用。通过UI组件，用户可以方便而又直观地查询和分析跟踪信息。

## HTTP收集 ##

第一步：搭建Zipkin Server

*  创建一个基础的SpringBoot应用，命名为zipkin-server，并修改pom.xml引入依赖

<dependency>
    	<groupId>io.zipkin.java</groupId>
    	<artifactId>zipkin-server</artifactId>
    	<version>2.0.1</version>
    </dependency>
    
    <dependency>
    	<groupId>io.zipkin.java</groupId>
    	<artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId>
    	<version>2.0.1</version>
    </dependency>

*  创建应用主类，使用@EnableZipkinServer注解来启动ZipkinServer，具体如下：

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

*  修改application.properties中的配置

spring.application.name=zipkin-server
    server.port=9411

创建完成后，启动工程，并访问`http://localhost:9411/`,可以看到如下Zipkin管理页面:  
![Zipkin][Zipkin 1]  
第二步：为应用引入和配置Zipkin服务  
在完成了Zipkin Server的搭建之后，还需要对应用做一些配置，以实现将跟踪信息输出到Zipkin Server。

*  在trace-1和trace-2的pom.xml中引入`spring-cloud-sleuth-zipkin`依赖,具体如下所示：

<dependency>
    	<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    	<artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin</artifactId>
    	<version>1.3.5.RELEASE</version>
    </dependency>

*  在trace-1和trace-2的application.properties中增加Zipkin Server的配置信息。

spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411

重启eureka-server、trace-1、trace-2，发送请求`http://localhost:9101/trace-1`,可以查询出在日志中出现的跟踪信息  
![Find Traces][]  
单击每一条记录，还能看到具体的跟踪信息  
![跟踪信息][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poZW5nZG9uZzEyMzQ1_size_16_color_FFFFFF_t_70]

## 消息中间件收集 ##

第一步：修改客户端trace-1 和trace-2

*  修改客户端的pom.xml,引入

<dependency>
    	<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    	<artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
    	<version>1.3.5.RELEASE</version>
    </dependency>
    
    
    <dependency>
    	<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    	<artifactId>spring-cloud-sleuth-stream</artifactId>
    	<version>1.3.5.RELEASE</version>
    </dependency>
    <dependency>
    	<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    	<artifactId>spring-cloud-starter-stream-rabbit</artifactId>
    	<version>1.3.4.RELEASE</version>
    </dependency>

*  application.properties配置修改,增加消息中间件的相关配置

spring.rabbitmq.host=localhost
    spring.rabbitmq.port=5672
    spring.rabbitmq.username=springcloud
    spring.rabbitmq.password=123456

第二步：修改zipkin-server服务端

<dependencies>
    	<dependency>
    		<groupId>io.zipkin.java</groupId>
    		<artifactId>zipkin-server</artifactId>
    		<version>2.0.1</version>
    	</dependency>
    	<dependency>
    		<groupId>io.zipkin.java</groupId>
    		<artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId>
    		<version>2.0.1</version>
    	</dependency>
    	<dependency>
    		<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    		<artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin-stream</artifactId>
    		<version>1.3.5.RELEASE</version>
    	</dependency>
    	<dependency>
    		<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    		<artifactId>spring-cloud-starter-stream-rabbit</artifactId>
    		<version>1.3.4.RELEASE</version>
    	</dependency>
    </dependencies>

*  重新启动eureka-server、trace-1、trace-2、zipkin-server，同时确保RabbitMQ也处于运行状态,可以在RabbitMQ的管理页面看到一个名为sleuth的交换器  
    通过向trace-1的接口发送几个请求`http://localhost:9101/trace-1`，可以看到管理页面中的统计曲线变化  
    ![sleuth][]

## 数据存储 ##

默认情况下，Zipkin Server会将跟踪信息存储在内存中，一方面每次重启Zipkin Server都会使之前收集的跟踪信息丢失，另一方面当有大量跟踪信息时内存存储会成为瓶颈，所以通常情况下都会将跟踪信息对接到外部存储组件中去，比如使用MySQL存储

[trace-1]: /images/20220224/ba6baff439004774bb8f7a5adfda950f.png
[trace-2]: /images/20220224/570e8689ea2249a49a573ee91bb2940b.png
[Zipkin]: /images/20220224/3491effa64064069bcd52d3402305e2e.png
[Zipkin 1]: /images/20220224/a70ecde380234438b58d52cb4961f51a.png
[Find Traces]: /images/20220224/34a9ca0331cc46d4aad5bdadf8a8d57d.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poZW5nZG9uZzEyMzQ1_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220224/6ef073ada887432793693cad09448607.png
[sleuth]: /images/20220224/98dcaeaa5f06481eb79db384da1b5c3b.png