我把「链路追踪」整明白了
以下文章来源于悟空聊架构 ，作者悟空聊架构
用故事讲解分布式、架构。 《 JVM 性能调优实战》专栏作者， 《Spring Cloud 实战 PassJava》开源作者， 自主开发了 PMP 刷题小程序。
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转自：悟空聊架构
本篇主要内容
这篇主要是理论 + 实践相结合。实践部分涉及到如何把链路追踪组件 Sleuth + Zipkin 加到我的 Spring Cloud 《佳必过》开源项目上。
本篇知识点：
链路追踪基本原理 如何在项目中轻松加入链路追踪中间件 如何使用链路追踪排查问题
一、为什么要用链路追踪？
1.1 因：拆分服务单元
微服务架构其实是一个分布式的架构，按照业务划分成了多个服务单元。
由于服务单元的数量是很多的，有可能几千个，而且业务也会更复杂，如果出现了错误和异常，很难去定位。
1.2 因：逻辑复杂
比如一个请求需要调用多个服务才能完成整个业务闭环，而内部服务的代码逻辑和业务逻辑比较复杂，假如某个服务出现了问题，是难以快速确定那个服务出问题的。
1.3 果：快速定位
而如果我们加上了分布式链路追踪，去跟踪一个请求有哪些服务参与其中，参与的顺序是怎样的，这样我们就知道了每个请求的详细经过，即使出了问题也能快速定位。
二、链路追踪的核心
链路追踪组件有 Twitter 的可视化链路追踪组件 Zipkin、Google 的 Dapper、阿里的 Eagleeye 等，而 Sleuth 是 Spring Cloud 的组件。Spring Cloud Sleuth 借鉴了 Dapper 的术语。
本文主要讲解 Sleuth + Zipkin 结合使用来更好地实现链路追踪。
为什么能够进行整条链路的追踪？其实就是一个 Trace ID 将 一连串的 Span 信息连起来了。根据 Span 记录的信息再进行整合就可以获取整条链路的信息。下面是链路追踪的核心概念：
2.1 Span（跨度）
大白话：远程调用和 Span
一对一。基本的工作单元，每次发送一个远程调用服务就会产生一个 Span。
Span 是一个 64 位的唯一 ID。
通过计算 Span 的开始和结束时间，就可以统计每个服务调用所花费的时间。
2.2 Trace（跟踪）
大白话：一个 Trace 对应多个 Span，
一对多。它由一系列 Span 组成，树状结构。
64 位唯一 ID。
每次客户端访问微服务系统的 API 接口，可能中间会调用多个微服务，每次调用都会产生一个新的 Span，而多个 Span 组成了 Trace
2.3 Annotation（注解）
链路追踪系统定义了一些核心注解，用来定义一个请求的开始和结束，注意是微服务之间的请求，而不是浏览器或手机等设备。注解包括：
cs- Client Sent：客户端发送一个请求，描述了这个请求调用的Span的开始时间。注意：这里的客户端指的是微服务的调用者，不是我们理解的浏览器或手机等客户端。sr- Server Received：服务端获得请求并准备开始处理它，如果将其sr减去cs时间戳，即可得到网络传输时间。ss- Server Sent：服务端发送响应，会记录请求处理完成的时间，ss时间戳减去sr时间戳，即可得到服务器请求的时间。cr- Client Received：客户端接收响应，Span 的结束时间，如果cr的时间戳减去cs时间戳，即可得到一次微服务调用所消耗的时间，也就是一个Span的消耗的总时间。
2.4 链路追踪原理
假定三个微服务调用的链路如下图所示：Service 1 调用 Service 2，Service 2 调用 Service 3 和 Service 4。
那么链路追踪会在每个服务调用的时候加上 Trace ID 和 Span ID。如下图所示：
大白话解释：
大家注意上面的颜色，相同颜色的代表是同一个 Span ID，说明是链路追踪中的一个节点。
第一步：客户端调用
Service 1，生成一个Request，Trace ID和Span ID为空，那个时候请求还没有到Service 1。第二步：请求到达
Service 1，记录了 Trace ID = X，Span ID 等于 A。第三步：
Service 1发送请求给Service 2，Span ID 等于 B，被称作 Client Sent，即客户端发送一个请求。第四步：请求到达
Service 2，Span ID 等于 B，Trace ID 不会改变，被称作 Server Received，即服务端获得请求并准备开始处理它。第五步：
Service 2开始处理这个请求，处理完之后，Trace ID 不变，Span ID = C。第六步：
Service 2开始发送这个请求给Service 3，Trace ID 不变，Span ID = D，被称作 Client Sent，即客户端发送一个请求。第七步：
Service 3接收到这个请求，Span ID = D，被称作 Server Received。第八步：
Service 3开始处理这个请求，处理完之后，Span ID = E。第九步：
Service 3开始发送响应给Service 2，Span ID = D，被称作 Server Sent，即服务端发送响应。第十步：
Service 3收到Service 2的响应，Span ID = D，被称作 Client Received，即客户端接收响应。第十一步：
Service 2开始返回 响应给Service 1，Span ID = B，和第三步的 Span ID 相同，被称作 Client Received，即客户端接收响应。第十二步：
Service 1处理完响应，Span ID = A，和第二步的 Span ID 相同。第十三步：
Service 1开始向客户端返回响应，Span ID = A、Service 3向 Service 4 发送请求和Service 3类似，对应的 Span ID 是 F 和 G。可以参照上面前面的第六步到第十步。
把以上的相同颜色的步骤简化为下面的链路追踪图：
第一个节点：Span ID = A，Parent ID = null， Service 1接收到请求。第二个节点：Span ID = B，Parent ID= A， Service 1发送请求到Service 2返回响应给Service 1的过程。第三个节点：Span ID = C，Parent ID= B， Service 2的 中间处理过程。第四个节点：Span ID = D，Parent ID= C， Service 2发送请求到Service 3返回响应给Service 2的过程。第五个节点：Span ID = E，Parent ID= D， Service 3的中间处理过程。第六个节点：Span ID = F，Parent ID= C， Service 3发送请求到 Service 4 返回响应给Service 3的过程。第七个节点：Span ID = G，Parent ID= F，Service 4 的中间处理过程。
通过 Parent ID 即可找到父节点，整个链路就可以进行跟踪追溯了。
三、Spring Cloud 整合 Sleuth
大家可以参照我的 GitHub 开源项目 PassJava（佳必过）。
3.1 引入 Spring Cloud 依赖
在 passjava-common 中引入 Spring Cloud 依赖
因为我们使用的链路追踪组件 Sleuth 是 Spring Cloud 的组件，所以我们需要引入 Spring Cloud 依赖。
<dependencyManagement>
<dependencies>
<!-- Spring Cloud 依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
<version>Hoxton.SR3</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
</dependencies>
</dependencyManagement>
3.2 引入Sleuth依赖
引入链路追踪组件 Sleuth 非常简单，在 pom.xml 文件中引入 Sleuth 依赖即可。
在 passjava-common 中引入 Sleuth 依赖：
<!-- 链路追踪组件 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>
3.3 通过日志观察链路追踪
我们先不整合 zipkin 链路追踪可视化组件，而是通过日志的方式来查看链路追踪信息。
文件路径：\PassJava-Platform\passjava-question\src\main\resources\application.properties
添加配置：
logging.level.org.springframework.cloud.openfeign=debug
logging.level.org.springframework.cloud.sleuth=debug
3.4 启动微服务
启动以下微服务：
passjava-gateway 服务（网关）
passjava-question 服务（题目中心微服务）
renren 服务（Admin 后台管理服务）
启动成功后如下图所示：
3.5 测试跟踪请求
打开 Admin 后台，访问题目中心->题目配置页面，可以看到发送了下面的请求：
http://localhost:8060/api/question/v1/admin/question/list?t=1605170539929&page=1&limit=10&key=
打开控制台，可以看到打印出了追踪日志。
说明：
当没有配置 Sleuth 链路追踪的时候，INFO 信息里面是 [passjava-question,,,]，后面跟着三个空字符串。 当配置了 Sleuth 链路追踪的时候，追踪到的信息是 [passjava-question,504a5360ca906016,e55ff064b3941956,false] ，第一个是 Trace ID，第二个是 Span ID。
四、Zipkin 链路追踪原理
上面我们通过简单的引入 Sleuth 组件，就可以获取到调用链路，但只能通过控制台的输出信息来看，不太方便。
Zipkin 油然而生，一个图形化的工具。Zipkin 是 Twitter 开源的分布式跟踪系统，主要用来用来收集系统的时序数据，进而可以跟踪系统的调用问题。
而且引入了 Zipkin 组件后，就不需要引入 Sleuth 组件了，因为 Zipkin 组件已经帮我们引入了。
Zipkin 的官网：https://zipkin.io
4.1 Zipkin 基础架构
Zipkin 包含四大组件：
Collection（收集器组件），主要负责收集外部系统跟踪信息。 Storage（存储组件），主要负责将收集到的跟踪信息进行存储，默认存放在内存中，支持存储到 MySQL 和 ElasticSearch。 API（查询组件），提供接口查询跟踪信息，给 UI 组件用的。 UI （可视化 Web UI 组件），可以基于服务、时间、注解来可视化查看跟踪信息。注意：Web UI 不需要身份验证。
4.2 Zipkin 跟踪流程
流程解释：
第一步：用户代码发起 HTTP Get 请求，请求路径：/foo。 第二步：请求到到跟踪工具后，请求被拦截，会被记录两项信息：标签和时间戳。以及HTTP Headers 里面会增加跟踪头信息。 第三步：将封装好的请求传给 HTTP 客户端，请求中包含 X-B3-TraceID 和 X-B3-SpanId 请求头信息。 第四步：由HTTP 客户端发送请求。 第五步：Http 客户端返回响应 200 OK 后，跟踪工具记录耗时时间。 第六步：跟踪工具发送 200 OK 给用户端。 第七步：异步报告 Span 信息给 Zipkin 收集器。
五、整合 Zipkin 可视化组件
5.1 启动虚拟机并连接
vagrant up
接着就可以用 Xshell 工具连接虚拟机了。下面是在命令行里面执行相关操作。
5.2 docker 安装 zipkin 服务
使用以下命令开始拉取 zipkin 镜像并启动 zipkin 容器。
docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin
命令执行完后，会执行下载操作和启动操作。
使用 docker ps 命令可以看到 zipkin 容器已经启动成功了。如下图所示：
在浏览器窗口打开 zipkin UI
访问服务地址：http://192.168.56.10:9411/zipkin。
5.3 引入 Zipkin 依赖
在公共模块引入 zipkin 依赖
<!-- 链路追踪组件 Zipkin -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
</dependency>
因为 zipkin 包里面已经引入了 sleuth 组件，所以可以把之前引入的 sleuth 组件删掉。
5.4 添加 Zipkin 配置
在需要追踪的微服务模块下添加 zipkin 配置。
# zipkin 的服务器地址
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 当作服务名称。
spring.zipkin.discovery-client-enabled=false
# 设置使用 http 的方式传输数据，也可以用 RabbitMQ 或 Kafka。
spring.zipkin.sender.type=web
# 设置采样率为 100 %，默认为 0.1（10%）
spring.sleuth.sampler.probability=1
5.5 测试 Zipkin 是否工作
这里我在 passjava-member 微服务中写了一个 API：
passjava-member 服务的 API：getMemberStudyTimeListTest，
访问路径为/studytime/list/test/{id}。
passjava-member 服务远程调用 passjava-study 服务。
对应的 API：getMemberStudyTimeListTest。
我用 postman 工具测试 passjava-member 服务的 API：
打开 Zipkin 工具，搜索 passjava-member 的链路追踪日志，可以看到有一条记录，相关说明如下图所示：
zipkin 示例
从图中可以看到 passjava-member 微服务调用了 passjava-study 微服务，如图中左半部分所示。
而且 passjava-study 微服务详细的调用时间都记录得非常清楚，如图中右半部分所示。
时间计算：
请求传输时间：Server Start - Client Start = 2.577s-2.339s = 0.238s 服务端处理时间：Server Finish - Server Start = 2.863s - 2.577s = 0.286s 请求总耗时：Client Finish - Client Start = 2.861s - 2.339s = 0.522s Passjava-member 服务总耗时：3.156 s Passjava-study 服务总耗时：0.521s 由此可以看出 passjava-member 服务花费了很长时间，性能很差。
另外还可以用图表的方式查看跟踪信息，这里不做展开了。
六、Zipkin 数据持久化
6.1 Zipkin 支持的数据库
Zipkin 存储数据默认是放在内存中的，如果 Zipkin 重启，那么监控数据也会丢失。如果是生成环境，数据丢失会带来很大问题，所以需要将 Zipkin 的监控数据持久化。而 Zipkin 支持将数据存储到以下数据库：
内存（默认，不建议使用） MySQL（数据量大的话， 查询较为缓慢，不建议使用） Elasticsearch（建议使用） Cassandra（国内使用 Cassandra 的公司较少，相关文档也不多）
6.2 使用 Elasticsearch 作为储存介质
通过 docker 的方式配置 elasticsearch 作为 zipkin 数据的存储介质。
docker run --env STORAGE_TYPE=elasticsearch --env ES_HOSTS=192.168.56.10:9200 openzipkin/zipkin-dependencies
ES 作为存储介质的配置参数：
七、总结
本篇讲解了链路追踪的核心原理，以及 Sleuth + Zipkin 的组件的原理，以及将这两款组件加到了我的开源项目《佳必过》里面了。
开源项目地址：https://github.com/Jackson0714/PassJava-Platform
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