本文介紹微服務(wù)架構(gòu)中最重要的設(shè)計(jì)模式:微服務(wù)之間的數(shù)據(jù)通訊衡便。更多請(qǐng)看全文。

第一章：微服務(wù)的架構(gòu)介紹發(fā)展
第二章：微服務(wù)環(huán)境搭建
第三章：Nacos Discovery--服務(wù)治理
第四章：Sentinel--服務(wù)容錯(cuò)
第五章：Gateway--服務(wù)網(wǎng)關(guān)
第六章：Sleuth--鏈路追蹤
第七章：Rocketmq--消息驅(qū)動(dòng)

6.1 鏈路追蹤介紹

在大型系統(tǒng)的微服務(wù)化構(gòu)建中，一個(gè)系統(tǒng)被拆分成了許多模塊矾瑰。這些模塊負(fù)責(zé)不同的功能淋淀，組合成系統(tǒng)鲸拥，最終可以提供豐富的功能顷啼。在這種架構(gòu)中贷掖，一次請(qǐng)求往往需要涉及到多個(gè)服務(wù)藕夫。

互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用構(gòu)建在不同的軟件模塊集上孽糖，這些軟件模塊，有可能是由不同的團(tuán)隊(duì)開發(fā)毅贮、可能使用不同的編程語言來實(shí)現(xiàn)办悟、有可能布在了幾千臺(tái)服務(wù)器，橫跨多個(gè)不同的數(shù)據(jù)中心滩褥，也就意味著這種架構(gòu)形式也會(huì)存在一些問題

于是就出現(xiàn)了下面幾個(gè) 問題

如何快速發(fā)現(xiàn)問題病蛉？
如何判斷故障影響范圍？
如何梳理服務(wù)依賴以及依賴的合理性瑰煎？
如何分析鏈路性能問題以及實(shí)時(shí)容量規(guī)劃铺然？

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分布式鏈路追蹤（Distributed Tracing），就是將一次分布式請(qǐng)求還原成調(diào)用鏈路酒甸，進(jìn)行日志記錄魄健，性能監(jiān)控并將一次分布式請(qǐng)求的調(diào)用情況集中展示。比如各個(gè)服務(wù)節(jié)點(diǎn)上的耗時(shí)插勤、請(qǐng)求具體到達(dá)哪臺(tái)機(jī)器上沽瘦、每個(gè)服務(wù)節(jié)點(diǎn)的請(qǐng)求狀態(tài)等等革骨。

常見的鏈路追蹤技術(shù)有下面這些：

cat 由大眾點(diǎn)評(píng)開源，基于Java開發(fā)的實(shí)時(shí)應(yīng)用監(jiān)控平臺(tái)析恋，包括實(shí)時(shí)應(yīng)用監(jiān)控良哲，業(yè)務(wù)監(jiān)控 。 集成方案是通過代碼埋點(diǎn)的方式來實(shí)現(xiàn)監(jiān)控助隧，比如： 攔截器臂外，過濾器等。 對(duì)代碼的侵入性很大喇颁，集成成本較高漏健。風(fēng)險(xiǎn)較大。

zipkin 由Twitter公司開源橘霎，開放源代碼分布式的跟蹤系統(tǒng)蔫浆，用于收集服務(wù)的定時(shí)數(shù)據(jù)，以解決微服務(wù)架構(gòu)中的延遲問題姐叁，包括：數(shù)據(jù)的收集瓦盛、存儲(chǔ)、查找和展現(xiàn)外潜。該產(chǎn)品結(jié)合spring-cloud-sleuth使用較為簡單原环， 集成很方便， 但是功能較簡單处窥。

pinpoint Pinpoint 是韓國人開源的基于字節(jié)碼注入的調(diào)用鏈分析嘱吗，以及應(yīng)用監(jiān)控分析工具。特點(diǎn)是支持多種插件滔驾，UI功能強(qiáng)大谒麦，接入端無代碼侵入。

SkyWalking 是本土開源的基于字節(jié)碼注入的調(diào)用鏈分析哆致，以及應(yīng)用監(jiān)控分析工具绕德。特點(diǎn)是支持多種插件，UI功能較強(qiáng)摊阀，接入端無代碼侵入耻蛇。目前已加入Apache孵化器。

Sleuth 是 Spring Cloud 提供的分布式系統(tǒng)中鏈路追蹤解決方案胞此。

注意：Spring Cloud Alibaba 技術(shù)棧中并沒有提供自己的鏈路追蹤技術(shù)的臣咖，我們可以采用 Sleuth + Zinkin 來做鏈路追蹤解決方案

6.2 Sleuth 入門

6.2.1 Sleuth 介紹

Spring Cloud Sleuth 主要功能就是在分布式系統(tǒng)中提供追蹤解決方案。它大量借用了 Google Dapper 的設(shè)計(jì)豌鹤， 先來了解一下Sleuth中的術(shù)語和相關(guān)概念亡哄。

Trace：由一組 Trace Id 相同的 Span 串聯(lián)形成一個(gè)樹狀結(jié)構(gòu)。為了實(shí)現(xiàn)請(qǐng)求跟蹤布疙，當(dāng)請(qǐng)求到達(dá)分布式系統(tǒng)的入口端點(diǎn)時(shí)蚊惯，只需要服務(wù)跟蹤框架為該請(qǐng)求創(chuàng)建一個(gè)唯一的標(biāo)識(shí)（即 TraceId ）愿卸，同時(shí)在分布式系統(tǒng)內(nèi)部流轉(zhuǎn)的時(shí)候，框架始終保持傳遞該唯一值截型，直到整個(gè)請(qǐng)求的返回趴荸。那么我們就可以使用該唯一標(biāo)識(shí)將所有的請(qǐng)求串聯(lián)起來，形成一條完整的請(qǐng)求鏈路宦焦。

Span：代表了一組基本的工作單元发钝。為了統(tǒng)計(jì)各處理單元的延遲，當(dāng)請(qǐng)求到達(dá)各個(gè)服務(wù)組件的時(shí)候波闹，也通過一個(gè)唯一標(biāo)識(shí)（ SpanId ）來標(biāo)記它的開始酝豪、具體過程和結(jié)束。通過 SpanId 的開始和結(jié)束時(shí)間戳精堕，就能統(tǒng)計(jì)該 span 的調(diào)用時(shí)間孵淘，除此之外，我們還可以獲取如事件的名稱歹篓。請(qǐng)求信息等元數(shù)據(jù)瘫证。

Annotation：用它記錄一段時(shí)間內(nèi)的事件，內(nèi)部使用的重要注釋：

• cs（Client Send）客戶端發(fā)出請(qǐng)求庄撮，開始一個(gè)請(qǐng)求的生命
• sr（Server Received）服務(wù)端接受到請(qǐng)求開始進(jìn)行處理背捌， sr－cs = 網(wǎng)絡(luò)延遲（服務(wù)調(diào)用的時(shí)間）
• ss（Server Send）服務(wù)端處理完畢準(zhǔn)備發(fā)送到客戶端，ss - sr = 服務(wù)器上的請(qǐng)求處理時(shí)間
• cr（Client Reveived）客戶端接受到服務(wù)端的響應(yīng)洞斯，請(qǐng)求結(jié)束毡庆。 cr - sr = 請(qǐng)求的總時(shí)間

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6.2.2 Sleuth入門

微服務(wù)名稱, traceId, spanid, 是否將鏈路的追蹤結(jié)果輸出到第三方平臺(tái)

[api-gateway,3977235f83191553,3977125f73391553s,false]

[service-order,3977125f75391553,57547b5bf71s8s242,false]

[service-product,3977125f73391553,449f5b3f4ef8ds5c5,false]

1）接下來通過之前的項(xiàng)目案例整合Sleuth，完成入門案例的編寫巡扇。

<!--鏈路追蹤 Sleuth-->
<dependency>
  <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
  <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>

2）啟動(dòng)微服務(wù)扭仁，調(diào)用之后，我們可以在控制臺(tái)觀察到sleuth的日志輸出

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其中5399d5cb061971bd 是 TraceId 厅翔， 5399d5cb061971bd 是 SpanId，依次調(diào)用有一個(gè)全局的 TraceId搀突，將調(diào)用鏈路串起來刀闷。仔細(xì)分析每個(gè)微服務(wù)的日志，不難看出請(qǐng)求的具體過程仰迁。

6.3 Zipkin 的集成

6.3.1 ZipKin 介紹

Zipkin 是 Twitter 的一個(gè)開源項(xiàng)目甸昏，它基于 Google Dapper 實(shí)現(xiàn)，它致力于收集服務(wù)的定時(shí)數(shù)據(jù)徐许，以解決微服務(wù)架構(gòu)中的延遲問題施蜜，包括數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)雌隅、查找和展現(xiàn)翻默。

我們可以使用它來收集各個(gè)服務(wù)器上請(qǐng)求鏈路的跟蹤數(shù)據(jù)缸沃，并通過它提供的REST API接口來輔助我們查詢跟蹤數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)對(duì)分布式系統(tǒng)的監(jiān)控程序，從而及時(shí)地發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中出現(xiàn)的延遲升高問題并找出系統(tǒng)性能瓶頸的根源修械。

除了面向開發(fā)的 API 接口之外趾牧，它也提供了方便的 UI組件 來幫助我們直觀的搜索跟蹤信息和分析請(qǐng)求鏈路明細(xì)，比如：可以查詢某段時(shí)間內(nèi)各用戶請(qǐng)求的處理時(shí)間等肯污。

Zipkin 提供了可插拔數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式：In-Memory翘单、MySql、Cassandra 以及 Elasticsearch蹦渣。

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上圖展示了 Zipkin 的基礎(chǔ)架構(gòu)哄芜，它主要由 4 個(gè)核心組件構(gòu)成：

• Collector：收集器組件，它主要用于處理從外部系統(tǒng)發(fā)送過來的跟蹤信息柬唯，將這些信息轉(zhuǎn)換為 Zipkin 內(nèi)部處理的 Span 格式认臊，以支持后續(xù)的存儲(chǔ)、分析权逗、展示等功能美尸。
• Storage：存儲(chǔ)組件，它主要對(duì)處理收集器接收到的跟蹤信息斟薇，默認(rèn)會(huì)將這些信息存儲(chǔ)在內(nèi)存中师坎，我們也可以修改此存儲(chǔ)策略，通過使用其他存儲(chǔ)組件將跟蹤信息存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫中堪滨。
• RESTful API：API 組件胯陋，它主要用來提供外部訪問接口。比如給客戶端展示跟蹤信息袱箱，或是外接系統(tǒng)訪問以實(shí)現(xiàn)監(jiān)控等遏乔。
• Web UI：UI 組件，

Zipkin 分為兩端发笔，一個(gè)是 Zipkin 服務(wù)端盟萨，一個(gè)是 Zipkin 客戶端，客戶端也就是微服務(wù)的應(yīng)用了讨。 客戶端會(huì)配置服務(wù)端的 URL 地址捻激，一旦發(fā)生服務(wù)間的調(diào)用的時(shí)候，會(huì)被配置在微服務(wù)里面的 Sleuth 的監(jiān)聽器監(jiān)聽前计，并生成相應(yīng)的 Trace 和 Span 信息發(fā)送給服務(wù)端胞谭。

6.3.2 ZipKin 服務(wù)端安裝

服務(wù)端也分兩種方式一種是自己導(dǎo)依賴做一個(gè)服務(wù)端，還有就是直接使用第三方男杈，由于時(shí)間關(guān)系丈屹，這里我直接使用第三方，一般開發(fā)也是使用這種用的較多

1）下載 ZipKin 的 jar 包

訪問上面的網(wǎng)址伶棒，即可得到一個(gè)jar包旺垒，這就是 ZipKin 服務(wù)端的jar包

2）通過命令行彩库，輸入下面的命令啟動(dòng)ZipKin Server 就像啟動(dòng) jar 包一樣啟動(dòng) zipkin 服務(wù)端，

java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar

3）通過瀏覽器訪問 http://localhost:9411 訪問

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6.3.3 Zipkin客戶端集成

ZipKin 客戶端 和 Sleuth 的集成非常簡單袖牙，只需要在微服務(wù)中添加其依賴和配置即可侧巨。

1）在每個(gè)微服務(wù)上添加依賴

 <dependency>
  <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
  <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
</dependency>

2）添加配置

spring:
  zipkin:
    base-url: http://127.0.0.1:9411/  #zipkin server的請(qǐng)求地址
    discovery-client-enabled: false
  sleuth:
    sampler:
      probability: 1.0 #采樣的百分比

3）訪問微服務(wù)

http://localhost:7000/order-serv/order/prod/1

4）訪問 zipkin 的 UI 界面，觀察效果

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5）點(diǎn)擊其中一條記錄鞭达，可觀察一次訪問的詳細(xì)線路司忱。

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6.4 ZipKin 數(shù)據(jù)持久化

Zipkin Server 默認(rèn)會(huì)將追蹤數(shù)據(jù)信息保存到內(nèi)存，但這種方式不適合生產(chǎn)環(huán)境畴蹭。Zipkin 支持將追蹤數(shù)據(jù)持久化到 mysql 數(shù)據(jù)庫或 elasticsearch 中坦仍。

6.4.1 使用 mysql 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)持久化

1）創(chuàng)建 mysql 數(shù)據(jù)環(huán)境

新建數(shù)據(jù)庫：zipkin，因?yàn)樗J(rèn)數(shù)據(jù)庫名稱是zipkin叨襟。

如果想使用其他名稱也可以繁扎。下面會(huì)介紹如何配置自定義的數(shù)據(jù)庫名稱。

SQL參考: 官網(wǎng)

image

2）在啟動(dòng) ZipKin Server 的時(shí)候,指定數(shù)據(jù)保存的 mysql 的信息

java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar --STORAGE_TYPE=mysql --MYSQL_HOST=127.0.0.1 --MYSQL_TCP_PORT=3306 --MYSQL_DB=zipkin --MYSQL_USER=root --MYSQL_PASS=root

6.4.2 使用 elasticsearch 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)持久化

1）下載 elasticsearch

下載地址

2）啟動(dòng) elasticsearch

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3）在啟動(dòng) ZipKin Server 的時(shí)候糊闽，指定數(shù)據(jù)保存的 elasticsearch 的信息

java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar --STORAGE_TYPE=elasticsearch --ESHOST=localhost:9200