一、Sleuth概念
- 为什么需要Spring Cloud Sleuth# 微服务架构是一个分布式架构，它按业务划分服务单元，一个分布式系统往往有很多个服务单元。由于服务单元数量众多，业务的复杂性，如果出现了错误和异常，很难去定位。主要体现在，一个请求可能需要调用很多个服务，而内部服务的调用复杂性，决定了问题难以定位。所以微服务架构中，必须实现分布式链路追踪，去跟进一个请求到底有哪些服务参与，参与的顺序又是怎样的，从而达到每个请求的步骤清晰可见，出了问题，很快定位。
举个例子，在微服务系统中，一个来自用户的请求，请求先达到前端A（如前端界面），然后通过远程调用，达到系统的中间件B、C（如负载均衡、网关等），最后达到后端服务D、E，后端经过一系列的业务逻辑计算最后将数据返回给用户。对于这样一个请求，经历了这么多个服务，怎么样将它的请求过程的数据记录下来呢？这就需要用到服务链路追踪。
Google开源的 Dapper链路追踪组件，并在2010年发表了论文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》，这篇文章是业内实现链路追踪的标杆和理论基础，具有非常大的参考价值。 目前，链路追踪组件有Google的Dapper，Twitter 的Zipkin，以及阿里的Eagleeye （鹰眼）等，它们都是非常优秀的链路追踪开源组件。
本文主要讲述如何在Spring Cloud Sleuth（点击查看官网文档）中集成Zipkin。在Spring Cloud Sleuth中集成Zipkin非常的简单，只需要引入相应的依赖和做相关的配置即可。
Spring Cloud Sleuth官方文档： https://docs.spring.io/spring-cloud-sleuth/docs/current-SNAPSHOT/reference/html/
说明：Sleuth 是 Spring Cloud 开源的组件，而不属于 Spring Cloud Alibaba，之前还以为是阿里开源的组件。
基本术语 Spring Cloud Sleuth采用的是Google的开源项目Dapper的专业术语。
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Span：基本工作单元，发送一个远程调度任务 就会产生一个Span，Span是一个64位ID唯一标识的，Trace是用另一个64位ID唯一标识的，Span还有其他数据信息，比如摘要、时间戳事件、Span的ID、以及进度ID。
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Trace：一系列Span组成的一个树状结构。请求一个微服务系统的API接口，这个API接口，需要调用多个微服务，调用每个微服务都会产生一个新的Span，所有由这个请求产生的Span组成了这个Trace。
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Annotation：用来及时记录一个事件的，一些核心注解用来定义一个请求的开始和结束 。这些注解包括以下：
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- cs - Client Sent -客户端发送一个请求，这个注解描述了这个Span的开始
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- sr - Server Received -服务端获得请求并准备开始处理它，如果将其sr减去cs时间戳便可得到网络传输的时间。
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- ss - Server Sent （服务端发送响应）–该注解表明请求处理的完成(当请求返回客户端)，如果ss的时间戳减去sr时间戳，就可以得到服务器请求的时间。
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- cr - Client Received （客户端接收响应）-此时Span的结束，如果cr的时间戳减去cs时间戳便可以得到整个请求所消耗的时间。
二、整合Sleuth#
- 服务提供者与消费者导入依赖
<!-- spring cloud sleuth 链路追踪 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>
#打开debug日志
# 开启debug日志（上线关掉）
logging.level.org.springframework.cloud.openfeign=debug
logging.level.org.springframework.cloud.sleuth=debug
三、整合zipkin可视化观察#
通过Sleuth 产生的调用链监控信息，可以得知微服务之间的调用链路，但监控信息只输出到控制台不方便查看。我们需要一个图形化的工具-zipkin。Zipkin是 Twitter 开源的分布式跟踪系统，主要用来收集系统的时序数据，从而追踪系统的调用问题。zipkin官网地址如下：https://zipkin.io/ 。
1、docker安装zipkin服务器 docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin 2、导入依赖 zipkin依赖也同时包含了 sleuth，可以省略 sleuth 的依赖引用。
<!-- spring cloud sleuth 链路追踪 -->
<!-- <dependency>-->
<!-- <groupId>org.springframework.cloud</groupId>-->
<!-- <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>-->
<!-- </dependency>-->
<!-- zipkin依赖也同时包含了 sleuth，可以省略上边sleuth 的依赖引用 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
</dependency>
3、添加zipkin相关配置
## 服务追踪
#zipkin 的服务器地址
spring.zipkin.base-url=http://192.168.56.10:9411/
#zipkin 关闭服务器 否则springcloud 会把zipkin的url当做服务名称
spring.zipkin.discovery-client-enabled=false
#zipkin 传输方式
spring.zipkin.sender.type=web
#采样器
spring.sleuth.sampler.probability=1
4、发送远程请求测试
四、zipkin数据持久化#
默认zipkin是保存在内存中，我们也可以保存在MySQL或Elasticsearch中，因为日志数据比较庞大，所以推荐保存在Elasticsearch中。
通过 docker的方式
docker run --env STORAGE_TYPE=elasticsearch --env ES_HOSTS=192.168.10.10:9200 openzipkin/zipkin-dependencies