SpringCloudSleuth和zipkin微服务跟踪
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2021-01-27
13:08:57
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SpringCloudSleuth和和zipkin微服务跟踪微服务跟踪
Spring Cloud Sleuth是为Spring Cloud实现了分布式追踪解决方案。
Spring Cloud Sleuth借用了Dapper的术语：
跨度（Span）：基本的工作单位。例如，发送一个RPC是一个新的跨度，就像向RPC发送响应一样。跨度由跨度的唯一64位
ID和跨度所包含的另一个64位ID标识。Spans还具有其他数据，例如描述，时间戳事件，键值注释（标记），导致它们的跨度
的ID以及进程ID（通常为IP地址）。
跨度启动和停止，并跟踪他们的时间信息。一旦你创建了一个跨度，你必须在将来某个时候停止它。
开始追踪的初始跨度被称为root span。该跨度的span id的值等于trace id。
痕迹（Trace）：一组形成树状结构的跨度。例如，如果您正在运行分布式大数据存储，则跟踪可能由放入请求组成。
标注（Annotation）：用于及时记录事件的存在。用于定义请求开始和结束的一些核心注释是：
cs- 客户端发送 - 客户端发出请求。这个注释描述了跨度的开始。
sr- 服务器已收到 - 服务器端收到请求并开始处理。如果从这个时间戳中减去cs时间戳，将会收到网络延迟。
ss- 服务器发送 - 在请求处理完成时（当响应被发送回客户端时）注释。如果从这个时间戳中减去sr时间戳，将会收到服务器
端处理请求所需的时间。
cr- 客户端收到 - 表示跨度结束。客户端已经成功接收到服务器端的响应。如果从这个时间戳中减去cs时间戳，那么将会收到
客户端接收服务器响应所需的全部时间。
Span和Trace在系统中与Zipkin Annotation一起显示的可视化示例：
Zipkin：
官方介绍：Zipkin是一个分布式追踪系统。它有助于收集解决微服务架构中延迟问题所需的时序数据。它管理这些数据的收集
和查找。
应用程序用于向Zipkin报告时间数据。Zipkin UI还提供了一个依赖关系图，显示每个应用程序有多少跟踪请求。如果你正在解
决延迟问题或错误问题，则可以根据应用程序，跟踪长度，注释或时间戳过滤或排序所有跟踪。一旦选择了一个跟踪，你可以
看到每个跨度所花费的总跟踪时间的百分比，从而可以确定问题应用程序。
在SpringCloud中使用Zipkin：
1.springcloud创建zipkin-server
依赖除了springcloud的基础依赖外再添加zipkin依赖，如下
启动类添加标签@EnableZipkinServer启动zipkin，代码如下
配置文件，如下
启动后可直接访问localhost:9994，可看到zipkin的页面
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