22 | 调用链追踪：集成 Sleuth 和 Zipkin，实现链路打标-Spring Cloud微服务项目实战

当前位置:　首页>> 技术小册>> Spring Cloud微服务项目实战

22 | 调用链追踪：集成 Sleuth 和 Zipkin，实现链路打标

在微服务架构中，随着服务数量的增加，服务间的调用关系变得日益复杂。为了有效监控和排查分布式系统中的问题，调用链追踪（Distributed Tracing）成为了一项关键技术。它允许我们追踪一个请求从客户端发起，经过多个服务，直至响应返回客户端的全过程。在Spring Cloud生态中，Spring Cloud Sleuth和Zipkin是实现这一功能的两大核心组件。本章将详细介绍如何在Spring Cloud项目中集成Sleuth和Zipkin，以实现服务调用的链路追踪，并重点讲解如何进行链路打标，以便更精确地追踪和分析问题。

22.1 引言

在微服务架构下，服务间的通信频繁且复杂，一个请求可能跨越多个服务，每个服务又可能调用其他服务。当系统出现问题时，如响应时间过长、请求失败等，快速定位问题源头变得尤为困难。调用链追踪技术通过记录每个请求在各个服务之间的流转信息，帮助开发者快速定位问题，优化系统性能。

22.2 Spring Cloud Sleuth

Spring Cloud Sleuth是Spring Cloud的一个子项目，它提供了一种分布式追踪解决方案。Sleuth通过为每个请求生成一个唯一的追踪ID（Trace ID）和跨进程的传递（Span ID、Parent Span ID等），实现了请求的链路追踪。Sleuth可以自动地将这些追踪信息嵌入到日志、HTTP头部或消息体中，使得开发者可以在日志或监控系统中轻松追踪请求路径。

22.3 Zipkin

Zipkin是一个开源的分布式追踪系统，由Twitter开发并贡献给开源社区。它收集来自各个服务的追踪数据，提供了一个查询界面，允许开发者按时间、服务、请求类型等多种维度查询和展示追踪信息。Zipkin支持多种存储后端，如内存、MySQL、Elasticsearch等，以满足不同规模和需求的生产环境。

22.4 集成Sleuth和Zipkin

22.4.1 添加依赖

首先，在Spring Boot项目中添加Sleuth和Zipkin的依赖。如果使用Maven，可以在pom.xml中添加如下依赖：

<dependencies>
    <!-- Spring Cloud Sleuth -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Zipkin的Spring Boot Starter -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Zipkin的HTTP客户端 -->
    <dependency>
        <groupId>io.zipkin.brave</groupId>
        <artifactId>brave-instrumentation-httpclient</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 其他服务相关依赖 -->
</dependencies>

确保你的pom.xml中包含了Spring Cloud的依赖管理（BOM），以便正确解析版本。

22.4.2 配置Zipkin Server

Zipkin Server负责收集并存储追踪数据。你可以下载Zipkin的官方发布包并运行，或者使用Docker容器快速部署。这里以Docker为例，运行以下命令启动Zipkin Server：

docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin

此命令将启动一个Zipkin Server实例，并监听9411端口。

22.4.3 配置服务以发送追踪数据到Zipkin

在Spring Boot应用的application.yml或application.properties文件中，配置Sleuth以将追踪数据发送到Zipkin Server：

spring:
  zipkin:
    base-url: http://localhost:9411/
  sleuth:
    sampler:
      probability: 1.0  # 设置为1.0表示对所有请求进行追踪

这里的probability设置决定了采样率，即多少比例的请求会被追踪。设置为1.0表示对所有请求进行追踪，这在开发或测试环境中很有用，但在生产环境中可能会因为产生大量追踪数据而影响性能，因此需要谨慎设置。

22.5 实现链路打标

链路打标（Tagging）是在调用链追踪过程中，为特定的追踪信息添加自定义标签或注解的行为。这些标签可以是业务相关的数据，如用户ID、订单号等，也可以是技术相关的数据，如调用结果、异常信息等。通过链路打标，开发者可以更加精确地追踪和分析问题。

在Spring Cloud Sleuth中，可以使用Tracer接口或Span对象来实现链路打标。以下是一个使用Span对象进行链路打标的示例：

import org.springframework.cloud.sleuth.Tracer;
import org.springframework.cloud.sleuth.Span;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
public class SampleController {
    private final Tracer tracer;
    public SampleController(Tracer tracer) {
        this.tracer = tracer;
    }
    @GetMapping("/sample")
    public String sampleMethod() {
        // 获取当前Span
        Span currentSpan = tracer.currentSpan();
        if (currentSpan != null) {
            // 添加自定义标签
            currentSpan.tag("user.id", "12345");
            currentSpan.tag("order.id", "67890");
        }
        // 模拟业务逻辑
        // ...
        return "Sample response";
    }
}

在这个示例中，通过注入Tracer对象并调用其currentSpan()方法获取当前请求的Span对象，然后使用tag()方法添加自定义标签。这些标签随后会被发送到Zipkin Server，并在Zipkin的UI界面中展示，便于开发者进行分析。

22.6 验证与调试

完成上述配置后，启动你的Spring Boot应用和Zipkin Server，然后发送请求到你的应用。在Zipkin的UI界面中，你应该能够看到请求的追踪信息，包括每个服务的调用顺序、时间戳、以及你添加的自定义标签。

如果遇到问题，可以检查以下几个方面：

确保所有服务的spring.zipkin.base-url配置正确指向Zipkin Server。
检查服务的日志输出，确认是否有关于Sleuth或Zipkin的错误信息。
确认Zipkin Server的存储后端配置正确，且服务有权限写入数据。
验证网络设置，确保服务能够访问Zipkin Server的端口。

22.7 总结

通过集成Spring Cloud Sleuth和Zipkin，我们可以有效地实现微服务架构中的调用链追踪。链路打标作为一项重要功能，使我们能够在追踪信息中添加自定义的业务或技术标签，从而更精确地追踪和分析问题。在实际应用中，建议根据业务需求和系统规模合理设置采样率，并定期检查Zipkin Server的性能和存储情况，以确保系统的稳定性和高效性。