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SpringCloud-sleuth&zipkin实现链路监控

在微服务系统中，随着业务的发展，系统会变得越来越大，那么各个服务之间的调用关系也就变得越来越复杂。一个 HTTP 请求会调用多个不同的微服务来处理返回最后的结果，在这个调用过程中，可能会因为某个服务出现网络延迟过高或发送错误导致请求失败，这个时候，对请求调用的监控就显得尤为重要了。Spring Cloud Sleuth 提供了分布式服务链路监控的解决方案。下面介绍 Spring Cloud Sleuth 整合 Zipkin 的解决方案。

Zipkin 是 Twitter 的一个开源项目，它基于 Google Dapper 实现的。我们可以使用它来收集各个服务器上请求链路的跟踪数据，并通过它提供的 REST API 接口来辅助查询跟踪数据以实现对分布式系统的监控程序，从而及时发现系统中出现的延迟过高问题。除了面向开发的 API 接口之外，它还提供了方便的 UI 组件来帮助我们直观地搜索跟踪信息和分析请求链路明细，比如可以查询某段时间内各用户请求的处理时间等。

Zipkin 和 Config 结构类似，分为服务端 Server，客户端 Client，客户端就是各个微服务应用。

Spring Cloud提供ZipKin组件

SpringCloud Zipkin 与Sleuth
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，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会根据调用关系通过Zipkin UI生成依赖关系图。

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：
耗时分析: 通过Sleuth可以很方便的了解到每个采样请求的耗时，从而分析出哪些服务调用比较耗时;
可视化错误: 对于程序未捕捉的异常，可以通过集成Zipkin服务界面上看到;
链路优化: 对于调用比较频繁的服务，可以针对这些服务实施一些优化措施。
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。

部署zipkin server

zipkin jar包下载：

链接:https://pan.baidu.com/s/1jc5XM0coc5qvLwSXuO8FFQ 密码:82ta

运行： 

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java -jar zipkinXXXX.jar

基本使用

对于调用链路上的每一个服务添加以下依赖

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<!--sleuth + zipkin 链路监控-->
<dependency>
  <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
  <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
  <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
</dependency>

并进行如下配置 

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logging:
  level:
    org.springframework.cloud.sleuth: debug
    
spring:
  sleuth:
    sampler:
      probability: 1.0  #请求全部上报
  zipkin:
     base-url: http://zipkin-ip:9411/  #zipkin 服务端地址