分布式链路跟踪sleuth（zipkin+kafka+elast

前沿

sleuth也不是一个新鲜的东西，说白了就是一个APM的一个浓缩版，spring Cloud Sleuth为 spring Cloud提供了分布式跟踪的解决方案，它大量借用了Google Dapper、 Twitter Zipkin和 Apache HTrace的设计

构建了ELK的日志系统和监控系统这两个能够快速的发现系统中的问题，但是由于微服务架构中系统众多，系统之间的交互还比较复杂，在产生了大量的日志之后，可以帮助我们定位问题，但是在紧急情况下难以帮助我们快速，是快速的定位和解决问题，这个就调用链的设计初衷，在微服务中，调用链比较长的时候，如果出现问题，很容易出现踢皮球的情况，这种情况下，打开调用链，一看，谁的就是谁的不说不闹，多好。
市面上比较常见的APM有：pinpoint,Twitter的zipkin,美团的Cat，Google的Dapper，这里值得表扬美团，继续和金服的pk吧，最牛的还是Google，他发表了一篇Dapper就有好多公司去研究，最终形成自己的产品，不由的让我想起他的GFS，bigTable在大数据前期google为大数据所做的贡献，向慷慨的人致敬，懂得分享的人最可爱，嗯，对···进入正题

sleuth

简单说一下调用链的东西TraceID 链路ID 在整个调用链中这个东西是不变的
SpanId 步骤ID 经过一个node就会变
ParentSpanID 很同意理解，这个spanId是从哪个span来的，这个设计很重要的

复杂的东西spring boot已经给我们封装好了
#######sleuth客户端
在需要跟踪的微服务中pom.xml加上

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

在application.yml中添加

spring:
  zipkin:
        base-url: http://sleuth server的ip:端口
  sleuth:
       sampler:
          percentage: 1     ##这个是收集比例，1表示100%shouji ,全部收集

sleuth服务端

pom.xml添加

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

并且在启动类上添加

@EnableZipkinServer

客户端和服务端都启动，进入到zipkin服务端

image.png

可以根据时间，服务名称去查询，点击可查看调用链详情

zipkin+kafka+ES

因为现在zipkin的调用数据都是存在内存中的，一旦zipkin server重启，则意味着之前的都没有了，在这并发高的，一会就把内存挤爆了，所以最终zipkin的数据是要持久化的，要么mysql，这里采用ES,毕竟在大数据检索面前ES比mysql好很多很多
还有在页面请求量大的时候zipkin和ES直接联通存数据，肯定会阻塞，这里就用kafka来解决这个问题

pom.xml需要引入

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

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

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-stream-binder-kafka</artifactId>
            <version>1.3.1.RELEASE</version>
        </dependency>

application.yml添加

spring:
    cloud:
      stream:
        kafka:
          binder:
            brokers: kafkaIP:9092
            zkNodes: zkIP:2181
zipkin:
  storage:
    type: elasticsearch
    elasticsearch:
      cluster: elasticsearch
      hosts: http://ESIP:9200
      index: zipkin
      index-shards: 5
      index-replicas: 1

再次启动，加入数据，观察ES-head

ES-head

已经将调用链存进去了，这里要感谢spring 将调用链集成，方便我们应用

望指正，不吝赐教