springboot: 2.1.6.release
springcloud: greenwich.sr1
如无特殊说明，本系列教程全采用以上版本
在分布式服务架构中，需要对分布式服务进行治理——在分布式服务协同向用户提供服务时，每个请求都被哪些服务处理？在遇到问题时，在调用哪个服务上发生了问题？在分析性能时，调用各个服务都花了多长时间？哪些调用可以并行执行？…… 为此，分布式服务平台就需要提供这样一种基础服务——可以记录每个请求的调用链；调用链上调用每个服务的时间；各个服务之间的拓扑关系…… 我们把这种行为称为“分布式服务跟踪”。
现今业界分布式服务跟踪的理论基础主要来自于 google 的一篇论文《dapper, a large-scale distributed systems tracing infrastructure》，使用最为广泛的开源实现是 twitter 的 zipkin，为了实现平台无关、厂商无关的分布式服务跟踪，cncf 发布了布式服务跟踪标准 open tracing。国内，淘宝的“鹰眼”、京东的“hydra”、大众点评的“cat”、新浪的“watchman”、唯品会的“microscope”、窝窝网的“tracing”都是这样的系统。
一般的，一个分布式服务跟踪系统，主要有三部分：数据收集、数据存储和数据展示。根据系统大小不同，每一部分的结构又有一定变化。譬如，对于大规模分布式系统，数据存储可分为实时数据和全量数据两部分，实时数据用于故障排查（troubleshooting），全量数据用于系统优化；数据收集除了支持平台无关和开发语言无关系统的数据收集，还包括异步数据收集（需要跟踪队列中的消息，保证调用的连贯性），以及确保更小的侵入性；数据展示又涉及到数据挖掘和分析。虽然每一部分都可能变得很复杂，但基本原理都类似。
服务追踪的追踪单元是从客户发起请求（request）抵达被追踪系统的边界开始，到被追踪系统向客户返回响应（response）为止的过程，称为一个“trace”。每个 trace 中会调用若干个服务，为了记录调用了哪些服务，以及每次调用的消耗时间等信息，在每次调用服务时，埋入一个调用记录，称为一个“span”。这样，若干个有序的 span 就组成了一个 trace。在系统向外界提供服务的过程中，会不断地有请求和响应发生，也就会不断生成 trace，把这些带有span 的 trace 记录下来，就可以描绘出一幅系统的服务拓扑图。附带上 span 中的响应时间，以及请求成功与否等信息，就可以在发生问题的时候，找到异常的服务；根据历史数据，还可以从系统整体层面分析出哪里性能差，定位性能优化的目标。
spring cloud sleuth为服务之间调用提供链路追踪。通过sleuth可以很清楚的了解到一个服务请求经过了哪些服务，每个服务处理花费了多长。从而让我们可以很方便的理清各微服务间的调用关系。此外sleuth可以帮助我们：
spring cloud sleuth可以结合zipkin，将信息发送到zipkin，利用zipkin的存储来存储信息，利用zipkin ui来展示数据。
zipkin 是一个开放源代码分布式的跟踪系统，由twitter公司开源，它致力于收集服务的定时数据，以解决微服务架构中的延迟问题，包括数据的收集、存储、查找和展现。
每个服务向zipkin报告计时数据，zipkin会根据调用关系通过zipkin ui生成依赖关系图，显示了多少跟踪请求通过每个服务，该系统让开发者可通过一个 web 前端轻松的收集和分析数据，例如用户每次请求服务的处理时间等，可方便的监测系统中存在的瓶颈。
zipkin提供了可插拔数据存储方式：in-memory、mysql、cassandra以及elasticsearch。接下来的测试为方便直接采用in-memory方式进行存储，生产推荐elasticsearch。
根据全球最大同性交友网站（github）搜索zipkin后发现，zipkin现在已经不在推荐使用maven引入jar的方式构建了，目前推荐的方案是直接down他们打好包的jar，用java -jar的方式启动，传送门在这里：。
the quickest way to get started is to fetch the latest released server as a self-contained executable jar. note that the zipkin server requires minimum jre 8. for example:
curl -ssl https://zipkin.io/quickstart.sh | bash -s java -jar zipkin.jar
you can also start zipkin via docker.
docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin
once the server is running, you can view traces with the zipkin ui at .
if your applications aren't sending traces, yet, configure them with zipkin instrumentation or try one of our examples.
check out the zipkin-server documentation for configuration details, or docker-zipkin for how to use docker-compose.
以上内容来自zipkin官方github摘录。简单解释就是可以使用https下载的方式下载zipkin.jar，并使用java -jar的方式启动，还有一种就是使用docker的方式进行启动。
具体搭建过程我这里就不在赘述，有不懂的可以私信或者关注公众号留言问我。
zipkin的启动命令就比较谜了。
最简单的启动命令为：nohup java -jar zipkin.jar >zipkin.out 2>&1 &，这时，我们使用的是zipkin的in-memory，含义是所有的数据都保存在内存中，一旦重启数据将全部清空，这肯定不是我们想要的，我们更想数据可以保存在磁盘中，可以被抽取到大数据平台上，方便我们后续的相关性能、服务状态分析、实时报警等功能。
这里我把使用mysql的启动语句分享出来，有关es的启动语句基本相同：
storage_type=mysql mysql_db=zipkin mysql_user=name mysql_pass=password mysql_host=172.19.237.44 mysql_tcp_port=3306 mysql_use_ssl=false nohup java -jar zipkin.jar --zipkin.collector.rabbitmq.addresses=localhost --zipkin.collector.rabbitmq.username=username --zipkin.collector.rabbitmq.password=password --logging.level.zipkin2=debug >zipkin.out 2>&1 &
注意： 因为链路追踪的数据上报量是非常大的，如果上报数据直接使用http请求的方式推送到zipkin中，很有可能会把zipkin服务或者数据库冲崩掉，所以我在这里增加了rabbitmq的相关配置，上报数据先推送至rabbitmq中，再由rabbitmq讲数据推送至zipkin服务，这样达到一个请求削峰填谷的作用。
有关zipkin的启动命令可以配置的参数可以看这里：
有关zipkin配置mysql基础建表语句可以看这里：
有关zipkin本身配置文件可以看这里：
至此，zipkin服务应该已经搭建并完成，现在我们可以访问一下默认端口，看一下zipkin-ui具体长什么样子了。
我们先将上一篇用到的zuul-simple、eureka和producer copy到本篇文章使用的文件夹中。
<dependency> <groupid>org.springframework.cloud</groupid> <artifactid>spring-cloud-starter-sleuth</artifactid> </dependency> <dependency> <groupid>org.springframework.cloud</groupid> <artifactid>spring-cloud-starter-stream-rabbit</artifactid> </dependency>
在zuul-simple和producer两个项目中增加sleuth和rabbitmq的依赖。
增加有关rabbitmq和sleuth的配置，这里我仅给出zuul的配置文件，producer的配置同理。
我要评论server:
port: 8080
spring:
application:
name: spring-cloud-zuul
rabbitmq:
host: host
port: port
username: username
password: password
sleuth:
sampler:
probability: 1.0
zuul:
formbodywrapperfilter:
pre:
disable: true
eureka:
client:
service-url:
defaultzone: http://localhost:8761/eureka/
这里我们依次启动eureka、producer和zuul-simple。
打开浏览器，访问测试连接：
这时我们先看zuul的日志，如下图：
2019-07-07 23:09:28.529 info [spring-cloud-zuul,0596a362d604fb01,0596a362d604fb01,true] 20648 --- [nio-8080-exec-1] c.s.zuulsimple.filter.tokenfilter
我们打开zipkin-ui的界面，如下图：
这里我们可以看到这个请求的整体耗时，点击这个请求，可以进入到详情页面，查看每个服务的耗时：
点击对应的服务，我们可以看到相应的访问时间，http请求类型、路径、ip、tranceid、spanid等内容，如下图：
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