SpringCloudSleuth整合zipkin的示例分析

这篇文章主要介绍Spring Cloud Sleuth整合zipkin的示例分析，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

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SpringCloud Sleuth 简介

Spring Cloud Sleuth为Spring Cloud实现了分布式跟踪解决方案。

Spring Cloud Sleuth借鉴了Dapper的术语。

Span：基本的工作单元。Span包括一个64位的唯一ID，一个64位trace码，描述信息，时间戳事件，key-value 注解(tags)，span处理者的ID（通常为IP）。

Trace：一组Span形成的树形结构。

Annotation：用于及时记录存在的事件。常用的Annotation如下：

cs：客户端发送(client send) 客户端发起一个请求，表示span开始
sr：服务器接收(server received) 服务器接收到客户端的请求并开始处理，sr - cs 的时间为网络延迟
ss：服务器发送(server send) 服务器处理完请求准备返回数据给客户端。ss - sr 的时间表示服务器端处理请求花费的时间
cr：客户端接收(client received) 客户端接收到处理结果，表示span结束。 cr - cs 的时间表示客户端接收服务端数据的时间

下图展示了Span和Trace在系统中的联系

Spring Cloud Sleuth整合zipkin的示例分析

Sleuth 默认采用 Http 方式将 span 传输给 Zipkin

在application.properties文件中指定

spring.zipkin.sender.type=web

使用 RabbitMQ 异步发送 span 信息

为什么选择 RabbitMQ 消息中间件发送 span 信息

sleuth 默认采用 http 通信方式，将数据传给 zipkin 作页面渲染，但是 http 传输过程中如果由于不可抗因素导致 http 通信中断，那么此次通信的数据将会丢失。而使用中间件的话，RabbitMQ 消息队列可以积压千万级别的消息，下次重连之后可以继续消费。
随着线程增多，并发量提升之后，RabbitMQ 异步发送数据明显更具有优势。
RabbitMQ 支持消息、队列持久化，可以通过消息状态落库、重回队列、镜像队列等技术手段保证其高可用。

示例

示例简介

示例包含sleuth-search、sleuth-cart、sleuth-order三个系统，用来模拟电商系统中下单的流程，用户可以搜索商品然后立即下单，也可以搜索多个商品后加入购物车，然后下单，调用情况即 search -> cart -> order，或 search -> order。

示例使用 RestTemplate 来完成三个系统间的 http 请求响应，请求方式也都遵循Restful风格。

版本说明

版本一定要对应好，一些低版本的SpringBoot无法兼容新版本的SpringCloud和zipkin

工具	版本
SpringBoot	2.1.6.RELEASE
SpringCloud	Greenwich.SR3
zipkin	2.16.2

项目结构

demo-cloudsleuth
  |- sleuth-search
  |- sleuth-cart
  |- sleuth-order
  pom.xml

导入依赖

  
  
    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-parent
    2.1.6.RELEASE
    
  
  
    
      
        org.springframework.cloud
        spring-cloud-dependencies
        Greenwich.SR3
        pom
        import
      
    
  

  
    
      org.springframework.cloud
      spring-cloud-starter-zipkin
    
    
      org.springframework.amqp
      spring-rabbit
    
    
    
      org.springframework.boot
      spring-boot-starter-web
    
    
      org.springframework.boot
      spring-boot-starter-test
      test

配置 RestTemplate，RestTemplate是SpringBoot提供的封装好的http工具类，可以帮助我们简化http的使用。

package com.anqi.cart.resttmplate;

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.http.client.ClientHttpRequestFactory;
import org.springframework.http.client.SimpleClientHttpRequestFactory;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;

@Configuration
public class RestTemplateConfig {
  @Bean
  public RestTemplate restTemplate(ClientHttpRequestFactory factory) {
    return new RestTemplate(factory);
  }

  @Bean
  public ClientHttpRequestFactory clientHttpRequestFactory() {
    SimpleClientHttpRequestFactory factory = new SimpleClientHttpRequestFactory();
    factory.setConnectTimeout(5000);
    factory.setReadTimeout(5000);
    return factory;
  }
}

三个系统下的application.properties，端口分别是8081 8082 8083

#server.port=8081 server.port=8082
server.port=8083 
server.servlet.context-path=/

spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411/
spring.zipkin.service.name=sleuth-cart

#使用默认 http 方式收集 span 需要配置此项
#spring.zipkin.sender.type=web

#sleuth 使用 rabbitmq 来向 zipkin 发送数据
spring.zipkin.sender.type=rabbit
spring.rabbitmq.host=localhost
spring.rabbitmq.port=5672
spring.rabbitmq.username=guest
spring.rabbitmq.password=guest

#设置采样率默认为 0.1 注意之前的版本是percentage 新版本中更换为 probability
spring.sleuth.sampler.probability=1

三个系统下的RestTemplate的配置，用来简化 http 请求

package com.anqi.cart.resttmplate;

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.http.client.ClientHttpRequestFactory;
import org.springframework.http.client.SimpleClientHttpRequestFactory;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;

@Configuration
public class RestTemplateConfig {
  @Bean
  public RestTemplate restTemplate(ClientHttpRequestFactory factory) {
    return new RestTemplate(factory);
  }

  @Bean
  public ClientHttpRequestFactory clientHttpRequestFactory() {
    SimpleClientHttpRequestFactory factory = new SimpleClientHttpRequestFactory();
    factory.setConnectTimeout(5000);
    factory.setReadTimeout(5000);
    return factory;
  }
}

@RequestMapping("cart")
@RestController
public class CartController {
  @Autowired
  RestTemplate restTemplate;
  @Autowired
  CartService cartService;
  private static final String orderUrl = "http://localhost:8084/order/create";

  @GetMapping("/add/{cartId}")
  public String addToCart(@PathVariable("cartId") String cartId) {
    cartService.addProductToCart(cartId, "小米8");
    ResponseEntity res = restTemplate.getForEntity(orderUrl, String.class);
    return res.getBody();
  }
}

@RequestMapping("order")
@RestController
public class OrderController {
  @GetMapping("/create")
  public String creatOrder() {
    System.out.println("create order");
    return "create_order";
  }
}

@RestController
public class SearchController {
  @Autowired
  RestTemplate restTemplate;

  private static final String cartUrl = "http://localhost:8083/cart/add/1";
  private static final String orderUrl = "http://localhost:8084/order/create";

  @GetMapping("/search")
  public String search() {
    ResponseEntity cartRes = restTemplate.getForEntity(cartUrl, String.class);
    ResponseEntity orderRes = restTemplate.getForEntity(orderUrl, String.class);
    return "cart:" + cartRes.getBody() + "- order:" + orderRes.getBody();

  }
}

运行结果分析

默认 http 传输 span 信息

启动Zipkin

java -jar zipkin-server-2.16.2-exec.jar

网页中手动访问

http://localhost:8082/search

我们访问zipkin站点查询调用情况

http://localhost:9411/zipkin/traces/94b954d843012ca9

可以从下图中完整清晰的看到三个系统的调用关系

Spring Cloud Sleuth整合zipkin的示例分析

下图为zipkin调用预览，我们请求四次http://localhost:8082/search来更直观的观察数据。在以下界面中，较为简洁的显示Span的个数以及调用总时延。

Spring Cloud Sleuth整合zipkin的示例分析

我们进入一个完整的调用链后访问其中的一个节点得到以下数据。

Spring Cloud Sleuth整合zipkin的示例分析

以下为一次全链路追踪的详细信息，包含7个span的所有信息，以上看到的页面展示均有以下数据加以渲染而成。

[
 {
  "traceId": "94b954d843012ca9",
  "parentId": "bab70b1e69a5f3e3",
  "id": "96387b33a823ca8f",
  "kind": "SERVER",
  "name": "get /order/create",
  "timestamp": 1569060494069123,
  "duration": 1161,
  "localEndpoint": {
   "serviceName": "sletuth-order",
   "ipv4": "192.168.0.107"
  },
  "remoteEndpoint": {
   "ipv4": "127.0.0.1",
   "port": 49863
  },
  "tags": {
   "http.method": "GET",
   "http.path": "/order/create",
   "mvc.controller.class": "OrderController",
   "mvc.controller.method": "creatOrder"
  },
  "shared": true
 },
 {
  "traceId": "94b954d843012ca9",
  "parentId": "94b954d843012ca9",
  "id": "90f7e5cfa89e0d80",
  "kind": "SERVER",
  "name": "get /order/create",
  "timestamp": 1569060494076287,
  "duration": 1296,
  "localEndpoint": {
   "serviceName": "sletuth-order",
   "ipv4": "192.168.0.107"
  },
  "remoteEndpoint": {
   "ipv4": "127.0.0.1",
   "port": 49864
  },
  "tags": {
   "http.method": "GET",
   "http.path": "/order/create",
   "mvc.controller.class": "OrderController",
   "mvc.controller.method": "creatOrder"
  },
  "shared": true
 },
 {
  "traceId": "94b954d843012ca9",
  "parentId": "94b954d843012ca9",
  "id": "bab70b1e69a5f3e3",
  "kind": "CLIENT",
  "name": "get",
  "timestamp": 1569060494063693,
  "duration": 10374,
  "localEndpoint": {
   "serviceName": "sleuth-search",
   "ipv4": "192.168.0.107"
  },
  "tags": {
   "http.method": "GET",
   "http.path": "/cart/add/1"
  }
 },
 {
  "traceId": "94b954d843012ca9",
  "parentId": "94b954d843012ca9",
  "id": "90f7e5cfa89e0d80",
  "kind": "CLIENT",
  "name": "get",
  "timestamp": 1569060494074966,
  "duration": 2848,
  "localEndpoint": {
   "serviceName": "sleuth-search",
   "ipv4": "192.168.0.107"
  },
  "tags": {
   "http.method": "GET",
   "http.path": "/order/create"
  }
 },
 {
  "traceId": "94b954d843012ca9",
  "id": "94b954d843012ca9",
  "kind": "SERVER",
  "name": "get /search",
  "timestamp": 1569060494062631,
  "duration": 16332,
  "localEndpoint": {
   "serviceName": "sleuth-search",
   "ipv4": "192.168.0.107"
  },
  "remoteEndpoint": {
   "ipv6": "::1",
   "port": 49859
  },
  "tags": {
   "http.method": "GET",
   "http.path": "/search",
   "mvc.controller.class": "SearchController",
   "mvc.controller.method": "search"
  }
 },
 {
  "traceId": "94b954d843012ca9",
  "parentId": "bab70b1e69a5f3e3",
  "id": "96387b33a823ca8f",
  "kind": "CLIENT",
  "name": "get",
  "timestamp": 1569060494067090,
  "duration": 3197,
  "localEndpoint": {
   "serviceName": "sleuth-cart",
   "ipv4": "192.168.0.107"
  },
  "tags": {
   "http.method": "GET",
   "http.path": "/order/create"
  }
 },
 {
  "traceId": "94b954d843012ca9",
  "parentId": "94b954d843012ca9",
  "id": "bab70b1e69a5f3e3",
  "kind": "SERVER",
  "name": "get /cart/add/{cartid}",
  "timestamp": 1569060494066140,
  "duration": 8150,
  "localEndpoint": {
   "serviceName": "sleuth-cart",
   "ipv4": "192.168.0.107"
  },
  "remoteEndpoint": {
   "ipv4": "127.0.0.1",
   "port": 49862
  },
  "tags": {
   "http.method": "GET",
   "http.path": "/cart/add/1",
   "mvc.controller.class": "CartController",
   "mvc.controller.method": "addToCart"
  },
  "shared": true
 }
]

使用 RabbitMQ 情况

启动 zipkin，注意参数

java -jar zipkin-server-2.16.2-exec.jar --RABBIT_ADDRESSES=localhost:5672 --RABBIT_USER=guest --RABBIT_PASSWORD=guest --RABBIT_VIRTUAL_HOST=/

启动 rabbitmq

rabbitmq-server

在测试的时候发现 mq 和以上方式时延相差无几，但是随着线程数的增加也就是并发量的增加，mq 传输时延将会大大低于 http。

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