sleuth搭配zipkin追踪服务

 

本文简单介绍了如何利用Zipkin对SpringCloud应用进行服务分析在实际的应用场景中，Zipkin可以结合压力测试工具一起使用，分析系统在大压力下的可用性和性能。

设想这么一种情况，如果你的微服务数量逐渐增大，服务间的依赖关系越来越复杂，怎么分析它们之间的调用关系及相互的影响？

spring boot对zipkin的自动配置可以使得所有RequestMapping匹配到的endpoints得到监控，以及强化了RestTemplate，对其加了一层拦截器，使得由它发起的http请求也同样被监控。

 

sleuth与Zipkin关系

spring cloud提供了spring-cloud-sleuth-zipkin来方便集成zipkin实现（指的是Zipkin Client，而不是Zipkin服务器），该jar包可以通过spring-cloud-starter-zipkin依赖来引入。

Zipkin原理

针对服务化应用全链路追踪的问题，Google发表了Dapper论文，介绍了他们如何进行服务追踪分析。其基本思路是在服务调用的请求和响应中加入ID，标明上下游请求的关系。利用这些信息，可以可视化地分析服务调用链路和服务间的依赖关系。

对应Dpper的开源实现是Zipkin，支持多种语言包括JavaScript，Python，Java, Scala, Ruby, C#, Go等。其中Java由多种不同的库来支持

Spring Cloud Sleuth是对Zipkin的一个封装，对于Span、Trace等信息的生成、接入HTTP Request，以及向Zipkin Server发送采集信息等全部自动完成。这是Spring Cloud Sleuth的概念图

入门实例

追踪服务包含下面几个服务：

1、注册中心 Eureka Server（可选的，只用于服务生产者和调用者注册）

2、Zipkin服务器

3、服务的生产者及服务的调用者：

1）服务的生产者、调用者是相对的，两者之间可以互相调用，即可以同时作为生产者和调用者，两者都是Eureka Client；

2）两者都要注册到注册中心上，这样才可以相互可见，才能通过服务名来调用指定服务，才能使用Feign或RestTemplate+Ribbon来达到负载均衡

3）两者都要注册到Zipkin服务器上，这样Zipkin才能追踪服务的调用链路

 

 

附录

spring-cloud-sleuth+zipkin追踪服务

Spring Cloud Sleuth + Zipkin示例

SpringCloud 基础教程(十一)- Sleuth 调用链追踪简介