简述
: 一个请求跨越了多少个微服务,各服务花费了多少时间,发现某个服务特别慢,直接将其降级使用 Spring Sleuth Zipkin 搭配使用 Spring Sleuth: 追踪操作 Zipkin: 可视化 就是每到达一个节点都会记录时间,然后计算差值就可以得到传输时间,某个节点处理请求的时间
一、概念
官方文档:https://cloud.spring.io/spring-cloud-static/spring-cloud-sleuth/2.1.3.RELEASE/single/spring-cloud-sleuth.html![1599524692313](https://img.yuanmabao.com/zijie/pic/2022/09/08/a3gnm0vrkno.png)
代码语言:javascript复制1、为什么用
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。
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。
2、基本术语
Span(跨度),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。
Trace(跟踪):一系列Span组成的一个树状结构。请求一个微服务系统的AP接口,这个AP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Traceo
Annotation(标注):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:
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
sr-Server Received -服务端获得请求并准备开始处理它,如果将其5r减去cs时间戳便可得到网络传输的时间。
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。
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
代码语言:javascript复制在 common 中导入依赖
<!-- 引入链路追踪sleuth -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>
<dependencyManagement>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
<version>${spring-cloud.version}</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
</dependencies>
</dependencyManagement>
开启 debug
在 product 和 seckill 服务开启
代码语言:javascript复制#开启服务追踪debug日志
logging.level.org.springframework.cloud.openfeign=debug
logging.level.org.springframework.cloud.sleuth=debug
访问看控制台: http://item.gulimall.com/6.html
三、整合 ZipKin 可视化
通过 Sleuth 产生的调用链监控信息,可以的知微服务之间的调用链路,但监控信息只输出,到控制台不方便查看。我们需要一个图形的工具 zipkin。zipkin 是 Twitter 开源的分布式跟踪系统,主要用收集系统的时序数据,从而追踪系统的调用问题。zipkin 官网地址如下: https://zipkin.io/
1、安装 zipkin 服务器
代码语言:javascript复制docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin
2、依赖
代码语言:javascript复制<properties>
<java.version>1.8</java.version>
<spring-cloud.version>Greenwich.SR3</spring-cloud.version>
</properties>
<!--链路追踪可视化,包含了sleuth的依赖-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
</dependency>
<dependencyManagement>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
<version>${spring-cloud.version}</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
</dependencies>
</dependencyManagement>
3、配置
代码语言:javascript复制#链路追踪可视化zipkin服务器
spring.zipkin.base-url=http://192.168.56.10:9411/
#关闭服务发现,否则spring cloud会把zipkin的url当做服务名称
spring.zipkin.discovery-client-enabled=false
#设置使用http的方式传输数据
spring.zipkin.sender.type=web
#设置抽样采集率为100%,默认0.1
spring.sleuth.sampler.probability=1
4、访问http://192.168.56.10:9411/zipkin/ 查看超过 100ms 的请求,是否可以优化 结合 zipkin 找到慢请求,该降级的降级,该限流的限流