Spring Cloud Alibaba(15)---Sleuth+Zipkin

SpringCloudAlibaba整合Sleuth+Zipkin

有关Sleuth之前有写过两篇文章

Spring Cloud Alibaba(13)---Sleuth概述

Spring Cloud Alibaba(14)---SpringCloudAlibaba整合Sleuth

上篇文章我们通过打印日志的方式，看到一个请求的完整链路。但是当微服务越来越多日志文件也会越来越多，查询工作会变得越来越麻烦，所以这篇我们通过 Zipkin 进行

链路跟踪。Zipkin 可以将日志聚合，并进行可视化展示和全文检索。

一、Zipkin客户端搭建

1、快速开始

Zipkin是通过jar的方式运行的，所以我们去官方下载相应的jar包

https://github.com/openzipkin/zipkin

在 Quick-start 下面的链接直接下载官方提供的jar包，当前的版本是 zipkin-server-2.23.2-exec.jar，通过java命令运行。

java -jar zipkin-server-2.23.2-exec.jar

启动之后访问zipkin地址

http://127.0.0.1:9411/zipkin/

可以看出，Zipkin的客户端已经搭建好了。

接下来我们在我们项目中添加相关zipkin配置。

二、SpringCloudAlibaba整合Zipkin

注意 这篇也是在上篇SpringCloudAlibaba已经整合Sleuth的基础上在整合Zipkin，所以这里也不把所有代码都复制在这里，完整项目代码会放到github上。

1、pom.xml

在需要进行链路追踪的项目中（服务网关、商品服务、订单服务）添加 spring-cloud-starter-zipkin 依赖。

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

2、application.yml

spring:
  zipkin:
    base-url: http://127.0.0.1:9411/ #zipkin地址
    discovery-client-enabled: false  #不用开启服务发现
  sleuth:
    sampler:
      probability: 1.0 #采样百分比

这里采样百分比说下: 如果服务的流量很大，全部采集对传输、存储压力比较大。这个时候可以设置采样率(如配置为1.0，则采样率为100%，采集服务的全部追踪数据)，

若不配置默认采样率是0.1(即10%)。这里为了等下演示更明显，所以设置100%抽取。

3、测试

这里整个请求链路如下图:

这里一个完整的链路是 一个请求通过网关服务，然后转发到 订单微服务，然后订单微服务中会去调商品服务。

访问地址如下:

#通过网关访问订单服务
http://localhost:8001/mall-order/api/v1/goods_order/getGoodsByFeign?goodsId=1

请求已经成功，接下来我们来看zipkin客户端

发现客户端已经有一条链路，而且顺序是 mall-gateway (3) -> mall-order (2) -> mall-goods (1) 跟我们实际请求的顺序吻合。

同时我们还可以看具体每个微服务的执行时间

从这个图可以看出整个请求链路总共花多少时间,每个微服务的执行花费时间。这样在实际生产场景中如果当前请求响应很慢，那我们可以通过zipkin客户端就就可以看出哪个服务

执行时间较慢，进而优化。

三、 Zipkin+Mysql持久化

Zipkin Server 默认存储追踪数据至内存中，这种方式并不适合生产环境，一旦 Server 关闭重启或者服务崩溃，就会导致历史数据消失。Zipkin 支持修改存储策略使用其他

存储组件，支持 MySQL，Elasticsearch 等。

1、Mysql数据库脚本

打开 MySQL 数据库，创建 zipkin 库，执行以下 SQL 脚本。

官网地址：https://github.com/openzipkin/zipkin/blob/master/zipkin-storage/mysql-v1/src/main/resources/mysql.sql

所有sql如下

CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_spans (
  `trace_id_high` BIGINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'If non zero, this means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit',
  `trace_id` BIGINT NOT NULL,
  `id` BIGINT NOT NULL,
  `name` VARCHAR(255) NOT NULL,
  `remote_service_name` VARCHAR(255),
  `parent_id` BIGINT,
  `debug` BIT(1),
  `start_ts` BIGINT COMMENT 'Span.timestamp(): epoch micros used for endTs query and to implement TTL',
  `duration` BIGINT COMMENT 'Span.duration(): micros used for minDuration and maxDuration query',
  PRIMARY KEY (`trace_id_high`, `trace_id`, `id`)
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE utf8_general_ci;

ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`) COMMENT 'for getTracesByIds';
ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`name`) COMMENT 'for getTraces and getSpanNames';
ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`remote_service_name`) COMMENT 'for getTraces and getRemoteServiceNames';
ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`start_ts`) COMMENT 'for getTraces ordering and range';

CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_annotations (
  `trace_id_high` BIGINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 'If non zero, this means the trace uses 128 bit traceIds instead of 64 bit',
  `trace_id` BIGINT NOT NULL COMMENT 'coincides with zipkin_spans.trace_id',
  `span_id` BIGINT NOT NULL COMMENT 'coincides with zipkin_spans.id',
  `a_key` VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.key or Annotation.value if type == -1',
  `a_value` BLOB COMMENT 'BinaryAnnotation.value(), which must be smaller than 64KB',
  `a_type` INT NOT NULL COMMENT 'BinaryAnnotation.type() or -1 if Annotation',
  `a_timestamp` BIGINT COMMENT 'Used to implement TTL; Annotation.timestamp or zipkin_spans.timestamp',
  `endpoint_ipv4` INT COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null',
  `endpoint_ipv6` BINARY(16) COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null, or no IPv6 address',
  `endpoint_port` SMALLINT COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null',
  `endpoint_service_name` VARCHAR(255) COMMENT 'Null when Binary/Annotation.endpoint is null'
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE utf8_general_ci;

ALTER TABLE zipkin_annotations ADD UNIQUE KEY(`trace_id_high`, `trace_id`, `span_id`, `a_key`, `a_timestamp`) COMMENT 'Ignore insert on duplicate';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`, `span_id`) COMMENT 'for joining with zipkin_spans';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`) COMMENT 'for getTraces/ByIds';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`endpoint_service_name`) COMMENT 'for getTraces and getServiceNames';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`a_type`) COMMENT 'for getTraces and autocomplete values';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`a_key`) COMMENT 'for getTraces and autocomplete values';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`trace_id`, `span_id`, `a_key`) COMMENT 'for dependencies job';

CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_dependencies (
  `day` DATE NOT NULL,
  `parent` VARCHAR(255) NOT NULL,
  `child` VARCHAR(255) NOT NULL,
  `call_count` BIGINT,
  `error_count` BIGINT,
  PRIMARY KEY (`day`, `parent`, `child`)
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE utf8_general_ci;

2、部署Zipkin

上面是我们是通过直接 java -jar zipkin-server-2.23.2-exec.jar 启动的，这里我们在启动的时候去指定Mysql配置信息

java -jar zipkin-server-2.23.2-exec.jar --STORAGE_TYPE=mysql --MYSQL_HOST=localhost --MYSQL_TCP_PORT=3306 --MYSQL_USER=root --MYSQL_PASS=root --MYSQL_DB=zipkin

启动之后我们再访问上面的接口

#通过网关访问订单服务
http://localhost:8001/mall-order/api/v1/goods_order/getGoodsByFeign?goodsId=1

请求成功后，我们在来看数据库

很明显数据库已经把数据固化下来了，这样的话就算我们重启zipkin，数据都不会丢失，客户端一直可以查询到。

总结 Spring Cloud Alibaba 系列文章到这里先告一段落了,后期在开发中遇到实际生产问题，在来总结。

github地址 nacos-feign-sentinel-gatway-sleuth

少说多做,句句都会得到别人的重视；多说少做,句句都会受到别人的忽视。(15)