欢迎来到Spring Cloud Sleuth分布式追踪讲座
大家好，欢迎来到今天的讲座。今天我们将一起探讨如何利用Spring Cloud Sleuth进行分布式追踪。在现代微服务架构中，系统被拆分为多个独立的服务，每个服务都可能运行在不同的服务器或容器中。这带来了许多好处，比如可扩展性和灵活性，但也带来了一个新的挑战：如何追踪请求在各个服务之间的流动？这就是分布式追踪的作用。
什么是分布式追踪？
分布式追踪（Distributed Tracing）是一种用于监控和调试分布式系统的工具。它通过记录请求在不同服务之间的传递路径，帮助我们理解系统的整体行为。具体来说，分布式追踪可以回答以下几个问题：
- 请求从哪里来？
- 请求经过了哪些服务？
- 每个服务的处理时间是多少？
- 请求是否遇到了错误？
- 错误发生在哪个服务中？
这些问题在单体应用中相对容易回答，但在微服务架构中，由于服务之间的调用链路复杂且动态变化，传统的日志和监控手段往往难以满足需求。因此，分布式追踪成为了微服务架构中的一个关键组件。
Spring Cloud Sleuth简介
Spring Cloud Sleuth是Spring Cloud生态系统中的一个分布式追踪工具。它基于OpenTracing规范，并与Zipkin、Jaeger等追踪系统集成，提供了开箱即用的分布式追踪功能。Sleuth的主要作用是为每个请求生成唯一的追踪ID（Trace ID），并在服务之间传递这个ID，从而形成完整的调用链路。
Sleuth的核心概念包括：
- Trace ID：唯一标识一个请求的全局ID。
- Span ID：标识请求在某个服务中的处理阶段，每个服务都会生成一个新的Span ID。
- Parent Span ID：标识当前Span的父级Span，用于构建调用链路。
- Annotations：用于标记请求的关键事件，如开始、结束、错误等。
通过这些概念，Sleuth能够将请求在不同服务之间的调用关系串联起来，形成一个完整的追踪链路。接下来，我们将详细介绍如何使用Spring Cloud Sleuth进行分布式追踪。
准备工作
在开始之前，我们需要准备一些基础环境。假设你已经熟悉Spring Boot和Spring Cloud的基本概念，那么接下来的操作将会非常简单。如果你还没有准备好，建议先了解一下Spring Boot的基础知识。
1. 创建Spring Boot项目
首先，我们需要创建一个Spring Boot项目。你可以使用Spring Initializr来快速生成项目结构。选择以下依赖项：
- Spring Web
- Spring Cloud Sleuth
- Spring Cloud Starter Zipkin（如果你打算使用Zipkin作为追踪系统）
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
</dependency>
</dependencies>2. 配置Zipkin服务器
为了收集和展示追踪数据，我们需要一个追踪服务器。在这里，我们选择使用Zipkin。你可以通过Docker轻松启动一个Zipkin实例：
docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin启动后，访问http://localhost:9411，你将看到Zipkin的Web界面。
3. 配置应用程序
接下来，我们需要配置应用程序以连接到Zipkin。在application.yml中添加以下配置：
spring:
application:
name: my-service
sleuth:
sampler:
probability: 1.0 # 采样率设置为100%
zipkin:
base-url: http://localhost:9411这里的probability参数决定了有多少比例的请求会被追踪。通常情况下，我们会将其设置为1.0（即100%），但在生产环境中，为了减少性能开销，可能会将其设置为一个较低的值，例如0.1（即10%）。
使用Spring Cloud Sleuth进行分布式追踪
现在，我们已经完成了准备工作，接下来让我们看看如何在实际代码中使用Spring Cloud Sleuth进行分布式追踪。
1. 创建简单的微服务
我们将创建两个简单的微服务：Service A和Service B。Service A会调用Service B，并通过Sleuth记录整个调用链路。
Service A
首先，我们创建Service A。在Service A中，我们将定义一个REST控制器，用于接收外部请求，并调用Service B。
@RestController
@RequestMapping("/api")
public class ServiceAController {
private final RestTemplate restTemplate;
public ServiceAController(RestTemplateBuilder restTemplateBuilder) {
this.restTemplate = restTemplateBuilder.build();
}
@GetMapping("/hello")
public String hello() {
// 调用Service B
String response = restTemplate.getForObject("http://localhost:8081/api/hello", String.class);
return "Hello from Service A, and " + response;
}
}Service B
接下来，我们创建Service B。Service B将提供一个简单的REST接口，返回一个字符串。
@RestController
@RequestMapping("/api")
public class ServiceBController {
@GetMapping("/hello")
public String hello() {
return "Hello from Service B";
}
}2. 启动服务
分别启动Service A和Service B，并访问http://localhost:8080/api/hello。此时，Service A会调用Service B，并返回结果。
3. 查看追踪数据
打开Zipkin的Web界面（http://localhost:9411），你将看到刚刚发起的请求的追踪数据。点击其中一条追踪记录，可以看到详细的调用链路信息，包括每个服务的处理时间、请求参数等。
4. 自定义追踪信息
除了默认的追踪信息外，我们还可以通过Sleuth提供的API自定义追踪内容。例如，在Service A中，我们可以在调用Service B之前添加一些自定义的注解：
@Autowired
private Tracer tracer;
@GetMapping("/hello")
public String hello() {
// 添加自定义注解
Span span = tracer.nextSpan().name("custom-span").start();
try (Tracer.SpanInScope spanInScope = tracer.withSpan(span)) {
tracer.addTag("custom-tag", "custom-value");
// 调用Service B
String response = restTemplate.getForObject("http://localhost:8081/api/hello", String.class);
return "Hello from Service A, and " + response;
} finally {
span.end();
}
}在这个例子中，我们使用Tracer对象创建了一个自定义的Span，并为其添加了一个标签。这些自定义信息将会出现在Zipkin的追踪记录中，帮助我们更好地理解请求的执行过程。
进阶用法
掌握了基本的分布式追踪之后，我们可以进一步探索Sleuth的进阶用法，提升系统的可观测性。
1. 异步调用追踪
在微服务架构中，异步调用是非常常见的。Sleuth支持对异步任务进行追踪，确保即使在多线程环境下，追踪信息也不会丢失。
使用@Async注解
假设我们在Service A中有一个异步任务，可以通过@Async注解来实现异步调用。为了确保追踪信息能够正确传递，我们需要使用TraceableExecutorService来包装默认的线程池。
@Configuration
public class AsyncConfig {
@Bean
public TaskExecutor taskExecutor(Tracer tracer) {
ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
executor.setCorePoolSize(5);
executor.setMaxPoolSize(10);
executor.setQueueCapacity(25);
executor.initialize();
return new TraceableExecutorService(tracer, executor);
}
}
@Service
public class AsyncService {
@Autowired
private TaskExecutor taskExecutor;
@Async
public void asyncMethod() {
// 模拟异步任务
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("Async method completed");
}
}在这个例子中，我们通过TraceableExecutorService确保了异步任务的追踪信息能够正确传递。你可以在Zipkin中查看异步任务的追踪记录，了解其执行情况。
2. 数据库操作追踪
除了HTTP请求和异步调用，Sleuth还支持对数据库操作进行追踪。通过集成HikariCP或DataSource代理，Sleuth可以自动记录SQL查询的时间和参数，帮助我们分析数据库性能瓶颈。
配置HikariCP
首先，我们需要在application.yml中配置HikariCP数据源：
spring:
datasource:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/mydb
username: root
password: root
hikari:
maximum-pool-size: 10
minimum-idle: 5接下来，我们需要引入spring-cloud-sleuth-jdbc依赖：
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-sleuth-jdbc</artifactId>
</dependency>有了这个依赖，Sleuth将自动为每个SQL查询生成一个Span，并记录查询的时间和参数。你可以在Zipkin中查看这些追踪记录，分析数据库操作的性能。
3. 消息队列追踪
在微服务架构中，消息队列（如RabbitMQ、Kafka）是常见的异步通信方式。Sleuth支持对消息队列进行追踪，确保消息的发送和接收都能够被记录下来。
使用RabbitMQ
假设我们在Service A中使用RabbitMQ发送消息，并在Service B中接收消息。为了确保追踪信息能够正确传递，我们需要使用Sleuth提供的MessageChannelInterceptor。
@Configuration
public class RabbitMQConfig {
@Bean
public MessageChannelInterceptor messageChannelInterceptor(Tracer tracer) {
return new BraveMessageChannelInterceptor(tracer);
}
}在这个例子中，我们通过BraveMessageChannelInterceptor确保了消息的追踪信息能够正确传递。你可以在Zipkin中查看消息的发送和接收记录，了解消息队列的执行情况。
性能优化
虽然Sleuth为我们提供了强大的分布式追踪功能，但它也会带来一定的性能开销。特别是在高并发场景下，追踪信息的采集和传输可能会对系统性能产生影响。因此，我们需要采取一些优化措施，确保Sleuth不会成为系统的瓶颈。
1. 采样策略
Sleuth允许我们通过配置采样策略来控制追踪的频率。默认情况下，Sleuth会对每个请求进行追踪，但这可能会导致大量的追踪数据，增加系统的负担。我们可以通过调整采样率来减少追踪的频率。
spring:
sleuth:
sampler:
probability: 0.1 # 采样率为10%通过将采样率设置为0.1，我们只对10%的请求进行追踪，从而减少了追踪数据的数量，降低了系统的性能开销。
2. 异步日志传输
Sleuth默认会将追踪数据同步发送到追踪服务器（如Zipkin）。在高并发场景下，这种同步传输可能会导致性能瓶颈。为了避免这种情况，我们可以配置Sleuth使用异步日志传输。
spring:
zipkin:
sender:
type: web # 使用异步HTTP传输通过将sender.type设置为web，Sleuth将使用异步HTTP传输方式将追踪数据发送到Zipkin，避免了同步传输带来的性能问题。
3. 日志级别优化
Sleuth会将追踪信息记录到日志文件中，默认的日志级别为DEBUG。在生产环境中，过多的DEBUG日志可能会占用大量的磁盘空间。我们可以通过调整日志级别来减少不必要的日志输出。
logging:
level:
org.springframework.cloud.sleuth: INFO # 将Sleuth的日志级别设置为INFO通过将Sleuth的日志级别设置为INFO，我们只记录重要的追踪信息，减少了日志文件的大小，提升了系统的性能。
总结
通过今天的讲座，我们深入了解了如何使用Spring Cloud Sleuth进行分布式追踪。Sleuth为我们提供了一个简单易用的工具，帮助我们在微服务架构中追踪请求的流动，分析系统的性能瓶颈。无论是HTTP请求、异步调用、数据库操作还是消息队列，Sleuth都能为我们提供详细的追踪信息。
当然，Sleuth也并非没有缺点。在高并发场景下，追踪信息的采集和传输可能会对系统性能产生一定的影响。因此，我们需要根据实际情况采取相应的优化措施，确保Sleuth不会成为系统的瓶颈。
希望今天的讲座对你有所帮助。如果你有任何问题或建议，欢迎随时交流。谢谢大家！
