SpringCloud 基础教程(十一)- Sleuth 调用链

作者: _兰陵笑笑生 | 来源:发表于2020-02-03 21:20 被阅读0次

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上一章 SpringCloud 基础教程(十)-Zuul 服务网关当中，我们了解了Zuul在微服架构中担任着重要的网关角色，并实现了一个简单的Token过滤。本章我们将介绍另一个服务组件Spring Cloud Sleuth。

前言

在微服务系统中，业务的调用多数不是在一个进程中实现的，可以知道，随着服务的拆分，微服务组件是越来越多，每个模块都是不同的人维护，一个请求会涉及多个服务协调的处理，那么当出现故障时，如何快速的定位线上的故障呢？

比较成熟的方案是通过调用链的方式，把一个用户的请求串联起来。Sping Cloud Sleuth是一个分布式的调用链跟踪工具：

一、快速开始

1.1 准备工作

在我们之前的章节中，我们有了以下的服务组件：

Eureka注册中心：eureka-server
服务消费者1个server-consumer
服务提供者2个server-provider

1.2 如何开始

我们在服务消费者server-consumer、服务提供者server-provider和eureka-server引入sleuth依赖，并启动注册中心、服务提供者和服务消费者：

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

服务消费者server-consumer控制器，helloApi是Feign编写的接口，注入调用：

@RestController
@RequestMapping("/hystrix")
public class HystrixController {
   private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(HystrixController.class);

    @Autowired
    HelloApi helloApi;

    @RequestMapping("/sayHello")
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "sayError")
    public String sayHello(String name) {
        return helloApi.sayHello(name);
    }
    @RequestMapping("/sayHello")
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "sayError")
    public String sayHello(String name) {     
        logger.info("server-consumer :{}"+name);
        return helloApi.sayHello(name);
    }

服务提供者server-provider控制器：

@RestController
public class RibbonController {
    
    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RibbonController.class);

    @Value("${server.port}")
    private String port;

    @RequestMapping("/sayHello")
    public String sayHello(String name) {
        logger.info("server-provider :{}"+name);
        return "from:" + port + ",hello!," + name;
    }

启动程序后，然后通过HTTP方式调用接口 http://localhost:5168/hystrix/sayHello?name=name，接口正确返回结果，同时我们可以看到后台日志：

服务消费者日志：

file

2020-01-30 22:34:30.118  INFO [server-consumer,ef944d0faefb97cd,c72e13f0bd0a4398,false] 10904 --- [rixController-1] c.m.consumer.test.HystrixController      : server-consumer :{}name

服务提供者日志：

file

2020-01-30 22:34:30.366  INFO [server-provider,ef944d0faefb97cd,aef54537badf8ea0,false] 22664 --- [nio-9001-exec-1] c.m.provider.RibbonController            : server-provider :{}name

可以看到日志信息多出了很多信息如： [server-consumer,ef944d0faefb97cd,c72e13f0bd0a4398,false]，

server-consumer：应用名称
ef944d0faefb97cd：一个TraceId，这里的服务提供者和服务调用者的TraceID是一样的
c72e13f0bd0a4398：一个SpanId

二、Spring Cloud Sleuth 介绍

在引入spring-cloud-starter-sleuth依赖后，客户端的每一次请求，都会生成这样的日志，Spring Cloud Sleuth借用了Dapper的术语：

Span：最小的工作单元，发送一个RPC请求或者响应一个RPC请求也是一个新的Span，SpringCloud Sleuth会为其生成一个64位的全局唯一的ID，包括了时间、标签、SpanID，进程ID（IP）。
Trace：理解为一个完整的调用链请求
Annotation ：用来及时记录时间的存在，用一些重要的注解定义请求的开始和结束

1 、cs Client-Request 客户端发送请求，描述一个Span的开始

2 、sr Server Recoived 服务端接受请求，并开始处理

3 、ss Server Sent 表示请完成

4 、cr Client- Received 表示Span的结束

可以用图的形式表示一次调用链的实例：

file

从图中我们可以看到，一次完整的用户请求，TraceID是不变的，不管中间经过了多少的服务，TraceID是唯一确定的。而SpanId的变化是发生了RPC请求。这样我们就可以更具这些信息，如果让生为了故障，我们就可以追踪具体的服务组件了。

三、总结

本章我们简单介绍了在分布式环境下，我们该用什么样的方法快速的定位服务的故障，了解了Spring Cloud Sleuth的简单概念，以及如何在项目中应用，当然仅仅收集这些日志信息是不够的，我们需要的把它给收集起来，通常Spring Cloud Sleuth会打印日志聚集值Zipkin中，有Zipkin收集、存储、提供查询等。接下来我们会介绍如何在Spring Cloud生态下集成Zipkin。

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