通過上一篇《分布式服務(wù)跟蹤（整合logstash）》，我們雖然已經(jīng)能夠利用ELK平臺(tái)提供的收集、存儲(chǔ)眉枕、搜索等強(qiáng)大功能，對(duì)跟蹤信息的管理和使用已經(jīng)變得非常便利。但是齐遵，在ELK平臺(tái)中的數(shù)據(jù)分析維度缺少對(duì)請(qǐng)求鏈路中各階段時(shí)間延遲的關(guān)注寂玲，很多時(shí)候我們追溯請(qǐng)求鏈路的一個(gè)原因是為了找出整個(gè)調(diào)用鏈路中出現(xiàn)延遲過高的瓶頸源，亦或是為了實(shí)現(xiàn)對(duì)分布式系統(tǒng)做延遲監(jiān)控等與時(shí)間消耗相關(guān)的需求梗摇，這時(shí)候類似ELK這樣的日志分析系統(tǒng)就顯得有些乏力了拓哟。對(duì)于這樣的問題，我們就可以引入Zipkin來得以輕松解決伶授。

原文地址：http://blog.didispace.com/spring-cloud-starter-dalston-8-4/

Zipkin簡介

Zipkin是Twitter的一個(gè)開源項(xiàng)目断序，它基于Google Dapper實(shí)現(xiàn)。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)糜烹，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)控程序违诗，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。除了面向開發(fā)的API接口之外疮蹦，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)诸迟，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。

image

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

• Collector：收集器組件阵苇，它主要用于處理從外部系統(tǒng)發(fā)送過來的跟蹤信息，將這些信息轉(zhuǎn)換為Zipkin內(nèi)部處理的Span格式感论，以支持后續(xù)的存儲(chǔ)绅项、分析、展示等功能比肄。
• Storage：存儲(chǔ)組件快耿，它主要對(duì)處理收集器接收到的跟蹤信息，默認(rèn)會(huì)將這些信息存儲(chǔ)在內(nèi)存中芳绩，我們也可以修改此存儲(chǔ)策略掀亥，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。
• RESTful API：API組件示括，它主要用來提供外部訪問接口铺浇。比如給客戶端展示跟蹤信息，或是外接系統(tǒng)訪問以實(shí)現(xiàn)監(jiān)控等垛膝。
• Web UI：UI組件鳍侣，基于API組件實(shí)現(xiàn)的上層應(yīng)用。通過UI組件用戶可以方便而有直觀地查詢和分析跟蹤信息吼拥。

HTTP收集

在Spring Cloud Sleuth中對(duì)Zipkin的整合進(jìn)行了自動(dòng)化配置的封裝倚聚，所以我們可以很輕松的引入和使用它，下面我們來詳細(xì)介紹一下Sleuth與Zipkin的基礎(chǔ)整合過程凿可。主要分為兩步：

第一步：搭建Zipkin Server

• 創(chuàng)建一個(gè)基礎(chǔ)的Spring Boot應(yīng)用惑折，命名為zipkin-server授账，并在pom.xml中引入Zipkin Server的相關(guān)依賴，具體如下：

  <parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>1.5.10.RELEASE</version>
    <relativePath/>
  </parent>
  <dependencies>
    <dependency>
        <groupId>io.zipkin.java</groupId>
        <artifactId>zipkin-server</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>io.zipkin.java</groupId>
        <artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId>
    </dependency>
  </dependencies>
  <dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>Dalston.SR5</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
  </dependencyManagement>

• 創(chuàng)建應(yīng)用主類ZipkinApplication惨驶，使用@EnableZipkinServer注解來啟動(dòng)Zipkin Server白热，具體如下：

@EnableZipkinServer
@SpringBootApplication
public class ZipkinApplication {

  public static void main(String[] args) {
    SpringApplication.run(ZipkinApplication.class, args);
  }

}

• 在application.properties中做一些簡單配置，比如：設(shè)置服務(wù)端口號(hào)為9411（客戶端整合時(shí)候粗卜，自動(dòng)化配置會(huì)連接9411端口屋确，所以在服務(wù)端設(shè)置了端口為9411的話，客戶端可以省去這個(gè)配置）续扔。

spring.application.name=zipkin-server
server.port=9411

創(chuàng)建完上述工程之后攻臀，我們將其啟動(dòng)起來，并訪問http://localhost:9411/纱昧，我們可以看到如下圖所示的Zipkin管理頁面：

image

第二步：為應(yīng)用引入和配置Zipkin服務(wù)

在完成了Zipkin Server的搭建之后刨啸，我們還需要對(duì)應(yīng)用做一些配置，以實(shí)現(xiàn)將跟蹤信息輸出到Zipkin Server识脆。我們以之前實(shí)現(xiàn)的trace-1和trace-2為例设联，對(duì)它們做以下改造內(nèi)容：

• 在trace-1和trace-2的pom.xml中引入spring-cloud-sleuth-zipkin依賴，具體如下所示存璃。

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

• 在trace-1和trace-2的application.properties中增加Zipkin Server的配置信息仑荐，具體如下所示（如果在zip-server應(yīng)用中雕拼，我們將其端口設(shè)置為9411纵东，并且均在本地調(diào)試的話，該參數(shù)也可以不配置啥寇，因?yàn)槟J(rèn)值就是http://localhost:9411）偎球。

spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411

測(cè)試與分析

到這里我們已經(jīng)完成了接入Zipkin Server的所有基本工作，我們可以繼續(xù)將eureka-server辑甜、trace-1和trace-2啟動(dòng)起來衰絮，然后我們做一些測(cè)試實(shí)驗(yàn)，以對(duì)它的運(yùn)行機(jī)制有一些初步的理解磷醋。

我們先來向trace-1的接口發(fā)送幾個(gè)請(qǐng)求：http://localhost:9101/trace-1猫牡，當(dāng)我們?cè)谌罩局谐霈F(xiàn)跟蹤信息的最后一個(gè)值為true的時(shí)候，說明該跟蹤信息會(huì)輸出給Zipkin Server邓线，所以此時(shí)我們可以去Zipkin Server的管理頁面中選擇合適的查詢條件后淌友，點(diǎn)擊Find Traces，就可以查詢出剛才在日志中出現(xiàn)的跟蹤信息了（也可以根據(jù)日志中的Trace ID骇陈，在頁面的右上角輸入框中來搜索）震庭，具體如下頁面所示：

image

點(diǎn)擊下方trace-1端點(diǎn)的跟蹤信息，我們還可以得到Sleuth收集到的跟蹤到詳細(xì)信息你雌，其中包括了我們關(guān)注的請(qǐng)求時(shí)間消耗等器联。

image

點(diǎn)擊導(dǎo)航欄中的Dependencies菜單，我們還可以查看Zipkin Server根據(jù)跟蹤信息分析生成的系統(tǒng)請(qǐng)求鏈路依賴關(guān)系圖：

image

消息中間件收集

Spring Cloud Sleuth在整合Zipkin時(shí)，不僅實(shí)現(xiàn)了以HTTP的方式收集跟蹤信息拨拓，還實(shí)現(xiàn)了通過消息中間件來對(duì)跟蹤信息進(jìn)行異步收集的封裝肴颊。通過結(jié)合Spring Cloud Stream，我們可以非常輕松的讓應(yīng)用客戶端將跟蹤信息輸出到消息中間件上渣磷，同時(shí)Zipkin服務(wù)端從消息中間件上異步地消費(fèi)這些跟蹤信息苫昌。

接下來，我們基于之前實(shí)現(xiàn)的trace-1和trace-2應(yīng)用以及zipkin-server服務(wù)端做一些改造幸海，以實(shí)現(xiàn)通過消息中間件來收集跟蹤信息祟身。改造的內(nèi)容非常簡單，只需要我們做項(xiàng)目依賴和配置文件做一些調(diào)整就能馬上實(shí)現(xiàn)物独，下面我們分別對(duì)客戶端和服務(wù)端的改造內(nèi)容做詳細(xì)說明：

第一步：修改客戶端trace-1和trace-2

• 為了讓trace-1和trace-2在產(chǎn)生跟蹤信息之后袜硫，能夠?qū)⒊闃佑涗涊敵龅较⒅虚g件中，我們除了需要之前引入的spring-cloud-starter-sleuth依賴之外挡篓，還需要引入zipkin對(duì)Spring Cloud Stream的擴(kuò)展依賴spring-cloud-sleuth-stream以及基于Spring Cloud Stream實(shí)現(xiàn)的消息中間件綁定器依賴婉陷，以使用RabbitMQ為例，我們可以加入如下依賴：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-sleuth-stream</artifactId>
</dependency>

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

• 在application.properties配置中去掉HTTP方式實(shí)現(xiàn)時(shí)使用的spring.zipkin.base-url參數(shù)官研，并根據(jù)實(shí)際部署情況秽澳，增加消息中間件的相關(guān)配置，比如下面這些關(guān)于RabbitMQ的配置信息：

spring.rabbitmq.host=localhost
spring.rabbitmq.port=5672
spring.rabbitmq.username=springcloud
spring.rabbitmq.password=123456

第二步：修改zipkin-server服務(wù)端

為了讓zipkin-server服務(wù)端能夠從消息中間件中獲取跟蹤信息戏羽，我們只需要在pom.xml中引入針對(duì)消息中間件收集封裝的服務(wù)端依賴spring-cloud-sleuth-zipkin-stream担神，同時(shí)為了支持具體使用的消息中間件，我們還需要引入針對(duì)消息中間件的綁定器實(shí)現(xiàn)始花，比如以使用RabbitMQ為例妄讯，我們可以在依賴中增加如下內(nèi)容：

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

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

<dependency>
    <groupId>io.zipkin.java</groupId>
    <artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId>
</dependency>

其中，spring-cloud-sleuth-zipkin-stream依賴是實(shí)現(xiàn)從消息中間件收集跟蹤信息的核心封裝酷宵，其中包含了用于整合消息中間件的核心依賴亥贸、zipkin服務(wù)端的核心依賴、以及一些其他通常會(huì)被使用的依賴（比如：用于擴(kuò)展數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的依賴浇垦、用于支持測(cè)試的依賴等）炕置。但是，需要注意的是這個(gè)包里并沒有引入zipkin的前端依賴zipkin-autoconfigure-ui男韧，為了方便使用朴摊，我們?cè)谶@里也引用了它。

測(cè)試與分析

在完成了上述改造內(nèi)容之后煌抒，我們繼續(xù)將eureka-server仍劈、trace-1和trace-2、zipkin-server都啟動(dòng)起來寡壮，同時(shí)確保RabbitMQ也處于運(yùn)行狀態(tài)贩疙。此時(shí)讹弯，我們可以在RabbitMQ的控制頁面中看到一個(gè)名為sleuth的交換器，它就是zipkin的消息中間件收集器實(shí)現(xiàn)使用的默認(rèn)主題这溅。

image

最后组民，我們使用之前的驗(yàn)證方法，通過向trace-1的接口發(fā)送幾個(gè)請(qǐng)求：http://localhost:9101/trace-1悲靴，當(dāng)有被抽樣收集的跟蹤信息時(shí)（調(diào)試時(shí)我們可以設(shè)置AlwaysSampler抽樣機(jī)制來讓每個(gè)跟蹤信息都被收集）臭胜，我們可以在RabbitMQ的控制頁面中發(fā)現(xiàn)有消息被發(fā)送到了sleuth交換器中，同時(shí)我們?cè)俚絲ipkin服務(wù)端的Web頁面中也能夠搜索到相應(yīng)的跟蹤信息癞尚，那么我們使用消息中間件來收集跟蹤信息的任務(wù)到這里就完成了耸三。

完整示例：

讀者可以根據(jù)喜好選擇下面的兩個(gè)倉庫中查看trace-1和trace-2兩個(gè)項(xiàng)目：

• Github：https://github.com/dyc87112/SpringCloud-Learning/
• Gitee：https://gitee.com/didispace/SpringCloud-Learning/

如果您對(duì)這些感興趣，歡迎star浇揩、follow仪壮、收藏、轉(zhuǎn)發(fā)給予支持胳徽！

本文內(nèi)容部分節(jié)選自我的《Spring Cloud微服務(wù)實(shí)戰(zhàn)》积锅，但對(duì)依賴的Spring Boot和Spring Cloud版本做了升級(jí)。