Spring Cloud Sleuth 整合 Zipkin 进行服务链路追踪

原文链接：https://www.jianshu.com/p/8396aedbb1a5

为何要进行服务链路追踪？

在一个微服务系统架构中，一个完整的请求可能涉及到多个微服务的调用，这个调用形成一个链路。

比如，下单的请求，需要经过网关去调用业务服务，业务服务去调用订单服务，而订单服务同步调用商品服务和用户服务，用户服务又去调用积分服务：

在这里插入图片描述

业务要求整个下单的请求要在 1s 内完成，测试发现请求下单接口耗时超过 2s ，这时我们就需要去定位发现是调用链路上的哪个环节耗时异常，进而去解决问题。

Spring Cloud 就有这样一个组件专门做链路追踪，那就是 Spring Cloud Sleuth ，有如下功能：

跟踪请求的调用情况并将它发送到日志系统，从而可以从日志收集其中看到相关的调用情况。检测请求来自 Spring
应用程序的公共入口和出口点（servlet 过滤器、rest 模板、计划操作、消息通道、feign 客户端）。如果使用了 Zipkin
结合 Sleuth ，则应用程序将通过 HTTP 或者其他方式将 Sleuth 跟踪的请求情况发送到 Zipkin。

这里提到的另一个组件 Zipkin 是一个能够收集所有服务监控数据的跟踪系统。有了 Zipkin 我们可以直观的查看调用链路，并且可以方便的看出服务之间的调用关系以及调用耗时。
Spring Cloud Sleuth 和 Zipkin 的使用非常简单，官网上有很详细的文档：
下面我们来实操一下。

微服务调用链路环境搭建

我们以开篇举的例子来搭建这样一个环境：
在这里插入图片描述

还是以本 Spring Cloud Alibaba 系列文章的代码 SpringCloudAlibabaDemo 为例，目前已有 gatwway-service ，order-service 和 user-service ，我们再创建两个微服务项目 product-service 和 loyalty-service ，并形成一个调用链路。
为了展示，这里贴出了调用逻辑上的关键代码，调用关系如下所示：
在这里插入图片描述

product-service 查询商品信息：

 @RestController
@RequestMapping("/product")
public class ProductController {
    @GetMapping("/price/{id}")
    public BigDecimal getPrice(@PathVariable("id") Long id) {
        if (id == 1) {
            return new BigDecimal("5899");
        }
        return new BigDecimal("5999");
    }
}

loyalty-service 积分服务中获取用户积分和增加积分的 API ：

 @RestController
@Slf4j
public class LoyaltyController {
 
    /**
     * 获取用户当前积分
     * @param id 用户id
     */
    @GetMapping("/score/{id}")
    public Integer getScore(@PathVariable("id") Long id) {
        log.info("获取用户 id={} 当前积分", id);
        return 1800;
    }
 
    /**
     * 为当前用户增加积分
     * @param id 用户id
     * @param lastScore 用户当前积分
     * @param addScore 要增加的积分
     */
    @GetMapping("/addScore")
    public Integer addScore(@RequestParam(value = "id") Long id,
                            @RequestParam(value = "lastScore") Integer lastScore,
                            @RequestParam(value = "addScore") Integer addScore) {
        log.info("用户 id={} 增加 {} 积分", id, addScore);
        return lastScore + addScore;
    }
}

user-service 通过 OpenFeign 调用积分服务：
FeignClient 类：

 @Service
@FeignClient("loyalty-service")
public interface LoyaltyService {
 
    @GetMapping("/score/{id}")
    Integer getScore(@PathVariable("id") Long id);
 
    @GetMapping("/addScore")
    Integer addScore(@RequestParam(value = "id") Long id,
                     @RequestParam(value = "lastScore") Integer lastScore,
                     @RequestParam(value = "addScore") Integer addScore);
}

Controller 调用：

 @Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {
 
    private LoyaltyService loyaltyService;
 
    @GetMapping("/score/{id}")
    public Integer getScore(@PathVariable("id") Long id) {
        return loyaltyService.getScore(id);
    }
 
    @GetMapping("/addScore")
    public Integer addScore(@RequestParam Long id,
                            @RequestParam Integer lastScore,
                            @RequestParam Integer addScore) {
        return loyaltyService.addScore(id, lastScore, addScore);
    }
 
    @Autowired
    public void setLoyaltyService(LoyaltyService loyaltyService) {
        this.loyaltyService = loyaltyService;
    }
}

order-service 订单服务通过 OpenFeign 调用 user-service 和 product-service ：
FeignClient 类：

 @Service
@FeignClient("product-service")
public interface ProductService {
    BigDecimal getPrice(@PathVariable("id") Long id);
}

 @Service
@FeignClient("user-service")
public interface UserService {
    /**
     * 由于 user-service 使用了统一返回结果，所以此处的返回值是 ResponseResult
     * @param id 用户id
     * @return ResponseResult<Integer>
     */
    @GetMapping("/user/score/{id}")
    ResponseResult<Integer> getScore(@PathVariable("id") Long id);
 
    /**
     * 由于 user-service 使用了统一返回结果，所以此处的返回值是 ResponseResult
     */
    @GetMapping("/user/addScore")
    ResponseResult<Integer> addScore(@RequestParam(value = "id") Long id,
                     @RequestParam(value = "lastScore") Integer lastScore,
                     @RequestParam(value = "addScore") Integer addScore);
}

Controller 调用：

 @Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/order")
public class OrderController {
 
    private UserService userService;
 
    private ProductService productService;
 
    @GetMapping("/create")
    public String createOrder(@RequestParam("userId") Long userId, @RequestParam("productId") Long productId) {
        log.info("创建订单参数，userId={}, productId={}", userId, productId);
        // 商品服务-获取价格
        BigDecimal price = productService.getPrice(productId);
        log.info("获得 price={}", price);
        // 用户服务-查询当前积分，增加积分
        Integer currentScore = userService.getScore(userId).getData();
        log.info("获得 currentScore={}", price);
        // 增加积分
        Integer addScore = price.intValue();
        Integer finalScore = userService.addScore(userId, currentScore, addScore).getData();
        log.info("下单成功，用户 id={} 最终积分：{}", userId, finalScore);
        return "下单成功，用户 id=" + userId + " 最终积分：" + finalScore;
    }
 
    @Autowired
    public void setUserService(UserService userService) {
        this.userService = userService;
    }
 
    @Autowired
    public void setProductService(ProductService productService) {
        this.productService = productService;
    }
}

网关 gateway-service 配置 Nacos 注册中心和路由：

 spring:
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 192.168.242.112:81
    gateway:
      routes:
        - id: order-service
          uri: lb://order-service
          predicates:
            - Path=/order/**

启动网关以及其他四个服务，
在这里插入图片描述
然后可以在 Nacos 中看到注册进来的实例：

在这里插入图片描述
所有服务启动成功之后，通过网关调用下单 API ：

整个调用链路没有问题。

Spring Cloud Sleuth 的使用

要想使用 Sleuth ，只需简单几个操作即可。

除了 gateway-service 网关服务，其他四个服务均执行以下步骤：

1，导入 spring-cloud-starter-sleuth 依赖：

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

2， org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet 日志级别调整为 DEBUG ：

 logging:
  level:
    org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet: DEBUG

然后重启这四个服务，再次通过网关访问下单 API ，看到每个服务都打印了这样的日志：

user-service ：
product-service ：
loyalty-service ：
order-service ：

这样形式的日志：

 # [服务名,总链路ID,子链路ID]
[order-service,5eda5d7bdcca0118,5eda5d7bdcca0118]

就是整体的一个调用链路信息。

Zipkin 服务部署与使用

部署 Zipkin 服务

简单来说， Zipkin 是用来图形化展示 Sleuth 收集来的信息的。

Zipkin 需要单独安装，它是一个 Java 编写的 Web 项目，我们使用 Docker Compose 进行部署安装 Zipkin 。

部署步骤：

1，创建 /usr/local/zipkin 目录，进入到该目录：

 mkdir /usr/local/zipkin
cd /usr/local/zipkin

2，创建 docker-compose.yml 文件，文件内容如下：

 version: "3"
services:
  zipkin:
   image: openzipkin/zipkin
   restart: always
   container_name: zipkin
   ports:
     - 9411:9411

这是简化版的 docker-compose.yml 配置文件，这样的配置就能启动 Zipkin 。
3，使用 docker-compose up -d 命令（-d 表示后台启动）启动：
在这里插入图片描述
部署成功后，访问 Zipkin ，端口为 9411 ，访问地址：http://ip地址:9411/zipkin/

这样，一个 Zipkin 服务就部署完成了。

将 Sleuth 收集到的日志信息发送到 Zipkin

首先，还是需要在微服务项目中导入 spring-cloud-sleuth-zipkin 的依赖：

 <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>

然后，增加一些配置，让 Sleuth 收集的信息发送到 Zipkin 服务上：

 spring:
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 192.168.242.112:81
  sleuth:
    enabled: true
    sampler:
      # 设置 Sleuth 收集信息的百分比，一般情况下，10%就够用了，这里设置100%观察
      rate: 100
  zipkin:
    sender:
      type: web
    base-url: http://192.168.242.112:9411/

好了，再来启动每个服务，然后访问下单接口再看下 Zipkin 的面板。访问 http://ip地址:9411/zipkin/
在这里插入图片描述
以看到有一个请求出来了，点击 SHOW在这里插入代码片 查看详情：

小结

Spring Cloud Sleuth 结合 Zipkin 可以对每个微服务进行链路追踪，从而帮助我们分析服务间调用关系以及调用耗费的时间。

本文只简单介绍了通过 web 方式（配置项：spring.zipkin.sender.type=web）：
在这里插入图片描述
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 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。

posted @ 2023-11-25 18:08 Acegzx 阅读(71) 评论(0) 编辑收藏举报来源

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