一、整合 Seluth
Spring Cloud Sleuth是一个用于追踪的工具，它可以将微服务调用的追踪信息（trace ID、parent ID、span ID、timestamp等）进行收集和传输。
微服务的pom.xml中引入Sleuth依赖。
<!--sleuth链路追踪-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
<version>2.2.0.RELEASE</version>
</dependency>
在微服务的配置文件application.yml中添加日志级别。
logging:
level:
org.springframework.cloud.sleuth: DEBUG
重启服务，调用相关接口，查看控制台输出。
二、日志信息分析
- 方括号[ ]中的两个数字，第一个是traceID，后面的是spanID。
- 一次调用有一个全局的traceID。
- 后面的true，和抽样比例有关，为false时，不会被后面的zipkin处理。
使用traceID和spanID将整个链路串起来，就是请求的具体过程，但当调用关系复杂时，这样查看日志，效率太低了。因此，可使用Zipkin将日志信息进行聚合，然后进行一个可视化的展示和全文检索。
三、Zipkin
Zipkin 是 Twitter 的一个开源项目，基于 Google Dapper 实现，致力于收集服务的定时数据，以解决微服务架构中的延迟问题，包括数据的收集、存储、查找和展现。
# 官方文档
https://zipkin.io/pages/quickstart
Zipkin的架构中，有四大块：
- Controller：收集器，处理从外部系统发送过来的跟踪信息，将这些跟踪信息处理成Zipkin需要的Span格式，以便后面的存储、分析、展示。
- Storage：存储，处理收集器接收到的跟踪信息，默认存于内存，可改为MySQL、ES等。
- RESTful API：API，用来提供外部访问接口，如给客户端展示跟踪信息，或外接系统访问以实现监控。
- Web UI：可视化界面，方便直观地查询和分析跟踪信息。
Zipkin 分为两端，一个是 Zipkin 服务端，一个是 Zipkin 客户端。客户端也就是微服务自身，客户端会配置服务端的 URL 地址，一旦发生服务间的调用的时候，会被配置在微服务里面的 Sleuth 的监听器监听，并生成相应的 Trace 和 Span 数据发送给Zipkin服务端。发送的方式主要有两种，一种是 HTTP 报文的方式，还有一种是消息总线的方式如 RabbitMQ。
四、Zipkin服务端安装
这里可以jar包启动，也可以在容器里启动，具体看官方文档，采用jar包：
下载编译好的Zipkin-server的jar包。
# zipkin-server-2.12.9-exec.jar版本下载
https://search.maven.org/remote_content?g=io.zipkin.java&a=zipkin-server&v=LATEST&c=exec
cmd窗口运行jar包。
# -Dserver.xxx=xxx参数按需自加
java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar
访问localhost:9411查看Zipkin服务端的管理控制台。
五、搭配Sleuth整合客户端Zipkin
前面提到了，仅靠Sleuth收集到的链路日志信息来分析，相当低效，这里继续整合Zipkin来进行链路信息的存储、查找和可视化分析。
需要追踪的微服务中添加Zipkin客户端依赖。
<!--zipkin依赖-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
<version>2.2.0.RELEASE</version>
</dependency>
修改application.yaml配置文件：
spring:
zipkin:
base-url: http://127.0.0.1:9411/ #zipkin server端的请求地址
sender:
type: web #请求方式,默认以http的方式向zipkin server发送追踪数据
sleuth:
sampler:
probability: 1.0 #采样的百分比，默认0.1，即10%，我这里写1，不想调那么多次，就看个效果
重启微服务，调用一次接口，查看Zipkin控制台，点击链路，查看细节：
六、收集数据
在默认情况下，Zipkin客户端和服务端之间是使用HTTP请求的方式进行通信（即同步的请求方式），在网络波动，Server端异常等情况下可能存在信息收集不及时的问题。Zipkin支持与rabbitMQ整合完成异步消息传输。
起个RabbitMQ的容器，并把端口映射到宿主机上：
docker run -d -p 5672:5672 -p 15672:15672 rabbitmq:3-management
# 访问host:15672，用户和密码为默认的guest
重新启动Zipkin的Server端，这次加参数，指定RabbitMQ的信息。
java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar --RABBIT_ADDRESSES=127.0.0.1:5672
# RABBIT_ADDRESSES ： 指定RabbitMQ地址
# RABBIT_USER： 用户名（默认guest）
# RABBIT_PASSWORD ： 密码（默认guest）
# 起RabbitMQ容器时我就用默认账户，这里启动Zipkin不再加USER参数
此时登录15672端口查看RabbitMQ，可以看到新多了个队列叫zipkin：
在微服务中整合SpringAMQP，引入依赖：
<!--AMQP依赖，包含RabbitMQ-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>
在application.yaml配置文件中配置RabbitMQ的相关信息：
spring:
rabbitmq:
host: 192.168.150.101 # MQ服务器主机名
port: 5672 # 端口
virtual-host: / # 虚拟主机
username: guest # 用户名
password: guest # 密码
别忘了把zipkin的sender.type改为rabbit，而不是web：
spring:
zipkin:
# base-url: http://127.0.0.1:9411/ #zipkin server端的请求地址，此时可有可无，
# 因为client向MQ写，server从MQ拿，启动zipkin时注意关联MQ的信息就行
sender:
type: rabbit
接下来做测试，先关闭Zipkin服务端，防止队列中的消息被立马消费，再调用一次微服务的某个接口：
再启动Zipkin的服务端，可以看到MQ中的消息被成功消费：
如此，即使Zipkin Server端不可用，或者网络不通，也不会丢失追踪信息。且Client端只要把信息丢MQ就算自己任务完成，耗时缩短。
七、存储trace数据
追踪的相关数据，Zipkin服务端默认存于内存中，Service重启或者异常会导致历史追踪数据消息，生产环境中应该将追踪数据持久化到MySQL或者ES中。
这里展示下存储到MySQL，在Zipkin官网复制MySQL建表语句并执行：
/*
SQLyog Ultimate v11.33 (64 bit)
MySQL - 5.5.58 : Database - zipkin
*********************************************************************
*/
/*!40101 SET NAMES utf8 */;
/*!40101 SET SQL_MODE=''*/;
/*!40014 SET @OLD_UNIQUE_CHECKS=@@UNIQUE_CHECKS, UNIQUE_CHECKS=0 */;
/*!40014 SET @OLD_FOREIGN_KEY_CHECKS=@@FOREIGN_KEY_CHECKS, FOREIGN_KEY_CHECKS=0 */;
/*!40101 SET @OLD_SQL_MODE=@@SQL_MODE, SQL_MODE='NO_AUTO_VALUE_ON_ZERO' */;
/*!40111 SET @OLD_SQL_NOTES=@@SQL_NOTES, SQL_NOTES=0 */;
CREATE DATABASE /*!32312 IF NOT EXISTS*/`zipkin` /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET utf8 */;
USE `zipkin`;
/*Table structure for table `zipkin_annotations` */
DROP TABLE IF EXISTS `zipkin_annotations`;
CREATE TABLE `zipkin_annotations` (
`trace_id_high` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT 'If non zero, this means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit',
`trace_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT 'coincides with zipkin_spans.trace_id',
`span_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT 'coincides with zipkin_spans.id',
`a_key` varchar(255) NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.key or Annotation.value if type == -1',
`a_value` blob COMMENT 'BinaryAnnotation.value(), which must be smaller than 64KB',
`a_type` int(11) NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.type() or -1 if Annotation',
`a_timestamp` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT 'Used to implement TTL; Annotation.timestamp or zipkin_spans.timestamp',
`endpoint_ipv4` int(11) DEFAULT NULL COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null',
`endpoint_ipv6` binary(16) DEFAULT NULL COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null, or no IPv6 address',
`endpoint_port` smallint(6) DEFAULT NULL COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null',
`endpoint_service_name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null',
UNIQUE KEY `trace_id_high` (`trace_id_high`,`trace_id`,`span_id`,`a_key`,`a_timestamp`) COMMENT 'Ignore insert on duplicate',
KEY `trace_id_high_2` (`trace_id_high`,`trace_id`,`span_id`) COMMENT 'for joining with zipkin_spans',
KEY `trace_id_high_3` (`trace_id_high`,`trace_id`) COMMENT 'for getTraces/ByIds',
KEY `endpoint_service_name` (`endpoint_service_name`) COMMENT 'for getTraces and getServiceNames',
KEY `a_type` (`a_type`) COMMENT 'for getTraces',
KEY `a_key` (`a_key`) COMMENT 'for getTraces',
KEY `trace_id` (`trace_id`,`span_id`,`a_key`) COMMENT 'for dependencies job'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=COMPRESSED;
/*Data for the table `zipkin_annotations` */
/*Table structure for table `zipkin_dependencies` */
DROP TABLE IF EXISTS `zipkin_dependencies`;
CREATE TABLE `zipkin_dependencies` (
`day` date NOT NULL,
`parent` varchar(255) NOT NULL,
`child` varchar(255) NOT NULL,
`call_count` bigint(20) DEFAULT NULL,
UNIQUE KEY `day` (`day`,`parent`,`child`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=COMPRESSED;
/*Data for the table `zipkin_dependencies` */
/*Table structure for table `zipkin_spans` */
DROP TABLE IF EXISTS `zipkin_spans`;
CREATE TABLE `zipkin_spans` (
`trace_id_high` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT 'If non zero, this means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit',
`trace_id` bigint(20) NOT NULL,
`id` bigint(20) NOT NULL,
`name` varchar(255) NOT NULL,
`parent_id` bigint(20) DEFAULT NULL,
`debug` bit(1) DEFAULT NULL,
`start_ts` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT 'Span.timestamp(): epoch micros used for endTs query and to implement TTL',
`duration` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT 'Span.duration(): micros used for minDuration and maxDuration query',
UNIQUE KEY `trace_id_high` (`trace_id_high`,`trace_id`,`id`) COMMENT 'ignore insert on duplicate',
KEY `trace_id_high_2` (`trace_id_high`,`trace_id`,`id`) COMMENT 'for joining with zipkin_annotations',
KEY `trace_id_high_3` (`trace_id_high`,`trace_id`) COMMENT 'for getTracesByIds',
KEY `name` (`name`) COMMENT 'for getTraces and getSpanNames',
KEY `start_ts` (`start_ts`) COMMENT 'for getTraces ordering and range'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=COMPRESSED;
/*Data for the table `zipkin_spans` */
/*!40101 SET SQL_MODE=@OLD_SQL_MODE */;
/*!40014 SET FOREIGN_KEY_CHECKS=@OLD_FOREIGN_KEY_CHECKS */;
/*!40014 SET UNIQUE_CHECKS=@OLD_UNIQUE_CHECKS */;
/*!40111 SET SQL_NOTES=@OLD_SQL_NOTES */;
重启Zipkin的服务端：
java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar --STORAGE_TYPE=mysql --MYSQL_HOST=127.0.0.1 --MYSQL_TCP_PORT=3306 --MYSQL_DB=zipkin --MYSQL_USER=root --MYSQL_PASS=root123
# STORAGE_TYPE : 存储类型
此时调用微服务某个接口，可以看到trace数据已被持久化到MqSQL表中：
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