【SpringCloud】Micrometer + ZipKin 分布式链路追踪_springcloud micrometer

【SpringCloud】Micrometer + ZipKin 分布式链路追踪

1. 分布式链路追踪概述

在微服务框架中，一个由客户端发起的请求在后端系统中会经过多个不同的的服务节点调用来协同产生最后的请求结果，每一个前段请求都会形成一条复杂的分布式服务调用链路，链路中的任何一环出现高延时或错误都会引起整个请求最后的失败。

在分布式与微服务场景下，我们需要解决如下问题：

• 在大规模分布式与微服务集群下，如何实时观测系统的整体调用链路情况。
• 在大规模分布式与微服务集群下，如何快速发现并定位到问题。
• 在大规模分布式与微服务集群下，如何尽可能精确的判断故障对系统的影响范围与影响程度。
• 在大规模分布式与微服务集群下，如何尽可能精确的梳理出服务之间的依赖关系，并判断出服务之间的依赖关系是否合理。
• 在大规模分布式与微服务集群下，如何尽可能精确的分析整个系统调用链路的性能与瓶颈点。
• 在大规模分布式与微服务集群下，如何尽可能精确的分析系统的存储瓶颈与容量规划。

分布式链路追踪技术要解决的问题，分布式链路追踪（Distributed Tracing），就是将一次分布式请求还原成调用链路，进行日志记录，性能监控并将一次分布式请求的调用情况集中展示。比如各个服务节点上的耗时、请求具体到达哪台机器上、每个服务节点的请求状态等等。

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假设三个微服务调用的链路如上图所示：Service1 调用 Service2，Service2 调用 Service3 和 Service4。

每一条链路追踪会在每个服务调用的时候加上 TraceI ID 和 Span ID。链路通过 TraceId 唯一标识，Span标识发起的请求信息，各 Span 通过 parent id 关联起来。

注意：Span:表示调用链路来源，通俗的理解 span 就是一次请求信息。

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2. ZipKin

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Zipkin是一种分布式链路跟踪系统图形化的工具，Zipkin 是 Twitter 开源的分布式跟踪系统，能够收集微服务运行过程中的实时调用链路信息，并能够将这些调用链路信息展示到Web图形化界面上供开发人员分析，开发人员能够从ZipKin中分析出调用链路中的性能瓶颈，识别出存在问题的应用程序，进而定位问题和解决问题。

根据官方文档指示下载并运行ZipKin，并访问 http://127.0.0.1:9411/ 地址。

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2.1 Micrometer + ZipKin 搭建连露露监控案例

• Micrometer：负责数据采样
• ZipKin ：负责图形展示

1）在父工程配置依赖版本：

<properties>
    <micrometer-tracing.version>1.2.0</micrometer-tracing.version>
    <micrometer-observation.version>1.12.0</micrometer-observation.version>
    <feign-micrometer.version>12.5</feign-micrometer.version>
    <zipkin-reporter-brave.version>2.17.0</zipkin-reporter-brave.version>
</properties>

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <!--micrometer-tracing-bom导入链路追踪版本中心  1-->
        <dependency>
            <groupId>io.micrometer</groupId>
            <artifactId>micrometer-tracing-bom</artifactId>
            <version>${micrometer-tracing.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
        <!--micrometer-tracing指标追踪  2-->
        <dependency>
            <groupId>io.micrometer</groupId>
            <artifactId>micrometer-tracing</artifactId>
            <version>${micrometer-tracing.version}</version>
        </dependency>
        <!--micrometer-tracing-bridge-brave适配zipkin的桥接包 3-->
        <dependency>
            <groupId>io.micrometer</groupId>
            <artifactId>micrometer-tracing-bridge-brave</artifactId>
            <version>${micrometer-tracing.version}</version>
        </dependency>
        <!--micrometer-observation 4-->
        <dependency>
            <groupId>io.micrometer</groupId>
            <artifactId>micrometer-observation</artifactId>
            <version>${micrometer-observation.version}</version>
        </dependency>
        <!--feign-micrometer 5-->
        <dependency>
            <groupId>io.github.openfeign</groupId>
            <artifactId>feign-micrometer</artifactId>
            <version>${feign-micrometer.version}</version>
        </dependency>
        <!--zipkin-reporter-brave 6-->
        <dependency>
            <groupId>io.zipkin.reporter2</groupId>
            <artifactId>zipkin-reporter-brave</artifactId>
            <version>${zipkin-reporter-brave.version}</version>
        </dependency>
     </dependencies>
</dependencyManagement>
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2）在服务提供方引入如下依赖：

<!--micrometer-tracing指标追踪  1-->
<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-tracing</artifactId>
</dependency>
<!--micrometer-tracing-bridge-brave适配zipkin的桥接包 2-->
<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-tracing-bridge-brave</artifactId>
</dependency>
<!--micrometer-observation 3-->
<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-observation</artifactId>
</dependency>
<!--feign-micrometer 4-->
<dependency>
    <groupId>io.github.openfeign</groupId>
    <artifactId>feign-micrometer</artifactId>
</dependency>
<!--zipkin-reporter-brave 5-->
<dependency>
    <groupId>io.zipkin.reporter2</groupId>
    <artifactId>zipkin-reporter-brave</artifactId>
</dependency>
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3）在服务提供方配置yml文件：

# ========================zipkin===================
management:
  zipkin:
    tracing:
      endpoint: http://localhost:9411/api/v2/spans
  tracing:
    sampling:
      probability: 1.0 #采样率默认为0.1(0.1就是10次只能有一次被记录下来)，值越大收集越及时。
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4）编写服务提供方测试接口：

@RestController
public class PayMicrometerController {
    /**
     * Micrometer(Sleuth)进行链路监控的例子
     *
     * @param id
     * @return
     */
    @GetMapping(value = "/pay/micrometer/{id}")
    public String myMicrometer(@PathVariable("id") Integer id) {
        return "Hello, 欢迎到来myMicrometer inputId:  " + id + " \t    服务返回:" + IdUtil.simpleUUID();
    }
}
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5）在公用模块编写Feign接口：

/**
 * Micrometer(Sleuth)进行链路监控的例子
 *
 * @param id
 * @return
 */
@GetMapping(value = "/pay/micrometer/{id}")
public String myMicrometer(@PathVariable("id") Integer id);
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6）在服务调用方引入依赖：

<!--micrometer-tracing指标追踪  1-->
<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-tracing</artifactId>
</dependency>
<!--micrometer-tracing-bridge-brave适配zipkin的桥接包 2-->
<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-tracing-bridge-brave</artifactId>
</dependency>
<!--micrometer-observation 3-->
<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-observation</artifactId>
</dependency>
<!--feign-micrometer 4-->
<dependency>
    <groupId>io.github.openfeign</groupId>
    <artifactId>feign-micrometer</artifactId>
</dependency>
<!--zipkin-reporter-brave 5-->
<dependency>
    <groupId>io.zipkin.reporter2</groupId>
    <artifactId>zipkin-reporter-brave</artifactId>
</dependency>
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7）在服务调用方编写测试接口：

@RestController
@Slf4j
public class OrderMicrometerController {
    @Resource
    private PayFeignApi payFeignApi;

    @GetMapping(value = "/feign/micrometer/{id}")
    public String myMicrometer(@PathVariable("id") Integer id) {
        return payFeignApi.myMicrometer(id);
    }
}
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8）测试地址 http://localhost/feign/micrometer/1，结果如下：

点击 SHOW 按钮，查看具体信息；