在分布式服务架构中，需要对分布式服务进行治理——在分布式服务协同向用户提供服务时，每个请求都被哪些服务处理？在遇到问题时，在调用哪个服务上发生了问题？在分析性能时，调用各个服务都花了多长时间？哪些调用可以并行执行？…… 为此，分布式服务平台就需要提供这样一种基础服务——可以记录每个请求的调用链；调用链上调用每个服务的时间；各个服务之间的拓扑关系…… 我们把这种行为称为“分布式服务跟踪”。(了解源码可+求求: 1791743380)
1. 背景
现今业界分布式服务跟踪的理论基础主要来自于 Google 的一篇论文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》，使用最为广泛的开源实现是 Twitter 的 Zipkin，为了实现平台无关、厂商无关的分布式服务跟踪，CNCF 发布了布式服务跟踪标准 Open Tracing。国内，淘宝的“鹰眼”、京东的“Hydra”、大众点评的“CAT”、新浪的“Watchman”、唯品会的“Microscope”、窝窝网的“Tracing”都是这样的系统。
2. Spring Cloud Sleuth
一般的，一个分布式服务跟踪系统，主要有三部分：数据收集、数据存储和数据展示。根据系统大小不同，每一部分的结构又有一定变化。譬如，对于大规模分布式系统，数据存储可分为实时数据和全量数据两部分，实时数据用于故障排查（troubleshooting），全量数据用于系统优化；数据收集除了支持平台无关和开发语言无关系统的数据收集，还包括异步数据收集（需要跟踪队列中的消息，保证调用的连贯性），以及确保更小的侵入性；数据展示又涉及到数据挖掘和分析。虽然每一部分都可能变得很复杂，但基本原理都类似。
服务追踪的追踪单元是从客户发起请求（request）抵达被追踪系统的边界开始，到被追踪系统向客户返回响应（response）为止的过程，称为一个“trace”。每个 trace 中会调用若干个服务，为了记录调用了哪些服务，以及每次调用的消耗时间等信息，在每次调用服务时，埋入一个调用记录，称为一个“span”。这样，若干个有序的 span 就组成了一个 trace。在系统向外界提供服务的过程中，会不断地有请求和响应发生，也就会不断生成 trace，把这些带有span 的 trace 记录下来，就可以描绘出一幅系统的服务拓扑图。附带上 span 中的响应时间，以及请求成功与否等信息，就可以在发生问题的时候，找到异常的服务；根据历史数据，还可以从系统整体层面分析出哪里性能差，定位性能优化的目标。
Spring Cloud Sleuth为服务之间调用提供链路追踪。通过Sleuth可以很清楚的了解到一个服务请求经过了哪些服务，每个服务处理花费了多长。从而让我们可以很方便的理清各微服务间的调用关系。此外Sleuth可以帮助我们：
耗时分析: 通过Sleuth可以很方便的了解到每个采样请求的耗时，从而分析出哪些服务调用比较耗时;
可视化错误: 对于程序未捕捉的异常，可以通过集成Zipkin服务界面上看到;
链路优化: 对于调用比较频繁的服务，可以针对这些服务实施一些优化措施。
spring cloud sleuth可以结合zipkin，将信息发送到zipkin，利用zipkin的存储来存储信息，利用zipkin ui来展示数据。
2. ZipKin
Zipkin 是一个开放源代码分布式的跟踪系统，由Twitter公司开源，它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。
每个服务向zipkin报告计时数据，zipkin会根据调用关系通过Zipkin UI生成依赖关系图，显示了多少跟踪请求通过每个服务，该系统让开发者可通过一个 Web 前端轻松的收集和分析数据，例如用户每次请求服务的处理时间等，可方便的监测系统中存在的瓶颈。
Zipkin提供了可插拔数据存储方式：In-Memory、MySql、Cassandra以及Elasticsearch。接下来的测试为方便直接采用In-Memory方式进行存储，生产推荐Elasticsearch。
3. 快速上手
3.1 zipkin
3.1.1 zipkin下载
根据全球最大同性交友网站（github）搜索zipkin后发现，zipkin现在已经不在推荐使用maven引入jar的方式构建了，目前推荐的方案是直接down他们打好包的jar，用java -jar的方式启动，传送门在这里：https://github.com/openzipkin/zipkin。
The quickest way to get started is to fetch the latest released server as a self-contained executable jar. Note that the Zipkin server requires minimum JRE 8. For example:
curl -sSL https://zipkin.io/quickstart.sh | bash -s
java -jar zipkin.jar
You can also start Zipkin via Docker.
docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin
Once the server is running, you can view traces with the Zipkin UI at http://your_host:9411/zipkin/.
If your applications aren’t sending traces, yet, configure them with Zipkin instrumentation or try one of our examples.
Check out the zipkin-server documentation for configuration details, or docker-zipkin for how to use docker-compose.
以上内容来自zipkin官方github摘录。简单解释就是可以使用https下载的方式下载zipkin.jar，并使用java -jar的方式启动，还有一种就是使用docker的方式进行启动。
具体搭建过程我这里就不在赘述，有不懂的可以私信或者关注公众号留言问我。
3.1.2 zipkin启动
zipkin的启动命令就比较谜了。
最简单的启动命令为：nohup java -jar zipkin.jar >zipkin.out 2>&1 &，这时，我们使用的是zipkin的In-Memory，含义是所有的数据都保存在内存中，一旦重启数据将全部清空，这肯定不是我们想要的，我们更想数据可以保存在磁盘中，可以被抽取到大数据平台上，方便我们后续的相关性能、服务状态分析、实时报警等功能。
这里我把使用mysql的启动语句分享出来，有关ES的启动语句基本相同：
STORAGE_TYPE=mysql MYSQL_DB=zipkin MYSQL_USER=name MYSQL_PASS=password MYSQL_HOST=172.19.237.44 MYSQL_TCP_PORT=3306 MYSQL_USE_SSL=false nohup java -jar zipkin.jar --zipkin.collector.rabbitmq.addresses=localhost --zipkin.collector.rabbitmq.username=username --zipkin.collector.rabbitmq.password=password --logging.level.zipkin2=DEBUG >zipkin.out 2>&1 &
注意： 因为链路追踪的数据上报量是非常大的，如果上报数据直接使用http请求的方式推送到zipkin中，很有可能会把zipkin服务或者数据库冲崩掉，所以我在这里增加了rabbitmq的相关配置，上报数据先推送至rabbitmq中，再由rabbitmq讲数据推送至zipkin服务，这样达到一个请求削峰填谷的作用。
有关zipkin的启动命令可以配置的参数可以看这里：https://github.com/apache/incubator-zipkin/tree/master/zipkin-server
有关zipkin配置mysql基础建表语句可以看这里：https://github.com/apache/incubator-zipkin/blob/master/zipkin-storage/mysql-v1/src/main/resources/mysql.sql
有关zipkin本身配置文件可以看这里：https://github.com/apache/incubator-zipkin/blob/master/zipkin-server/src/main/resources/zipkin-server-shared.yml
至此，zipkin服务应该已经搭建并完成，现在我们可以访问一下默认端口，看一下zipkin-ui具体长什么样子了。
3.2 Spring Cloud Sleuth 使用
我们先将上一篇用到的zuul-simple、Eureka和producer copy到本篇文章使用的文件夹中。
3.2.1 增加依赖：
<dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-stream-rabbit</artifactId> </dependency>
在zuul-simple和producer两个项目中增加sleuth和rabbitmq的依赖。
3.2.2 配置文件
增加有关rabbitmq和sleuth的配置，这里我仅给出zuul的配置文件，producer的配置同理。
server: port:8080spring: application: name:spring-cloud-zuul rabbitmq: host:host port:port username:username password:password sleuth: sampler: probability:1.0zuul: FormBodyWrapperFilter: pre: disable:trueeureka: client: service-url: defaultZone:http://localhost:8761/eureka/
注：spring.sleuth.sampler.probability的含义是链路追踪采样率，默认是0.1，我这里为了方便测试，将其改成1.0，意思是百分之百采样。
3.2.3 测试
这里我们依次启动Eureka、producer和zuul-simple。
打开浏览器，访问测试连接：http://localhost:8080/spring-cloud-producer/hello?name=spring&token=123
这时我们先看zuul的日志，如下图：
2019-07-07 23:09:28.529 INFO [spring-cloud-zuul,0596a362d604fb01,0596a362d604fb01,true] 20648 --- [nio-8080-exec-1] c.s.zuulsimple.filter.TokenFilter
注：这里的0596a362d604fb01就是这个请求的traceID，0596a362d604fb01是spanID。
我们打开zipkin-ui的界面，如下图：
这里我们可以看到这个请求的整体耗时，点击这个请求，可以进入到详情页面，查看每个服务的耗时：
点击对应的服务，我们可以看到相应的访问时间，http请求类型、路径、IP、tranceID、spanId等内容，如下图：
