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新版本SpringCloud sleuth整合zipkin
阅读量:704 次
发布时间:2019-03-17

本文共 9821 字,大约阅读时间需要 32 分钟。

SpringCloud Sleuth 简介

Spring Cloud Sleuth为Spring Cloud实现了分布式跟踪解决方案。

Spring Cloud Sleuth借鉴了Dapper的术语。

Span:基本的工作单元。Span包括一个64位的唯一ID,一个64位trace码,描述信息,时间戳事件,key-value 注解(tags),span处理者的ID(通常为IP)。

Trace:一组Span形成的树形结构。

Annotation:用于及时记录存在的事件。常用的Annotation如下:

  • cs:客户端发送(client send) 客户端发起一个请求,表示span开始
  • sr:服务器接收(server received) 服务器接收到客户端的请求并开始处理,sr - cs 的时间为网络延迟
  • ss:服务器发送(server send) 服务器处理完请求准备返回数据给客户端。ss - sr 的时间表示服务器端处理请求花费的时间
  • cr:客户端接收(client received) 客户端接收到处理结果,表示span结束。 cr - cs 的时间表示客户端接收服务端数据的时间

下图展示了Span和Trace在系统中的联系

Sleuth 默认采用 Http 方式将 span 传输给 Zipkin

在application.properties文件中指定

spring.zipkin.sender.type=web

使用 RabbitMQ 异步发送 span 信息

为什么选择 RabbitMQ 消息中间件发送 span 信息

  • sleuth 默认采用 http 通信方式,将数据传给 zipkin 作页面渲染,但是 http 传输过程中如果由于不可抗因素导致 http 通信中断,那么此次通信的数据将会丢失。而使用中间件的话,RabbitMQ 消息队列可以积压千万级别的消息,下次重连之后可以继续消费。
  • 随着线程增多,并发量提升之后,RabbitMQ 异步发送数据明显更具有优势。
  • RabbitMQ 支持消息、队列持久化,可以通过消息状态落库、重回队列、镜像队列等技术手段保证其高可用。

示例

示例简介

示例包含sleuth-search、sleuth-cart、sleuth-order三个系统,用来模拟电商系统中下单的流程,用户可以搜索商品然后立即下单,也可以搜索多个商品后加入购物车,然后下单,调用情况即 search -> cart -> order,或 search -> order。

示例使用 RestTemplate 来完成三个系统间的 http 请求响应,请求方式也都遵循Restful风格。

版本说明

版本一定要对应好,一些低版本的SpringBoot无法兼容新版本的SpringCloud和zipkin

工具 版本
SpringBoot 2.1.6.RELEASE
SpringCloud Greenwich.SR3
zipkin 2.16.2

项目结构

demo-cloudsleuth	|- sleuth-search	|- sleuth-cart	|- sleuth-order	pom.xml

导入依赖

org.springframework.boot
spring-boot-starter-parent
2.1.6.RELEASE
org.springframework.cloud
spring-cloud-dependencies
Greenwich.SR3
pom
import
org.springframework.cloud
spring-cloud-starter-zipkin
org.springframework.amqp
spring-rabbit
org.springframework.boot
spring-boot-starter-web
org.springframework.boot
spring-boot-starter-test
test

配置 RestTemplate,RestTemplate是SpringBoot提供的封装好的http工具类,可以帮助我们简化http的使用。

package com.anqi.cart.resttmplate;import org.springframework.context.annotation.Bean;import org.springframework.context.annotation.Configuration;import org.springframework.http.client.ClientHttpRequestFactory;import org.springframework.http.client.SimpleClientHttpRequestFactory;import org.springframework.web.client.RestTemplate;@Configurationpublic class RestTemplateConfig {    @Bean    public RestTemplate restTemplate(ClientHttpRequestFactory factory) {        return new RestTemplate(factory);    }    @Bean    public ClientHttpRequestFactory clientHttpRequestFactory() {        SimpleClientHttpRequestFactory factory = new SimpleClientHttpRequestFactory();        factory.setConnectTimeout(5000);        factory.setReadTimeout(5000);        return factory;    }}

三个系统下的application.properties,端口分别是8081 8082 8083

#server.port=8081 server.port=8082server.port=8083 server.servlet.context-path=/spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411/spring.zipkin.service.name=sleuth-cart#使用默认 http 方式收集 span 需要配置此项#spring.zipkin.sender.type=web#sleuth 使用 rabbitmq 来向 zipkin 发送数据spring.zipkin.sender.type=rabbitspring.rabbitmq.host=localhostspring.rabbitmq.port=5672spring.rabbitmq.username=guestspring.rabbitmq.password=guest#设置采样率默认为 0.1 注意之前的版本是percentage 新版本中更换为 probabilityspring.sleuth.sampler.probability=1

三个系统下的RestTemplate的配置,用来简化 http 请求

package com.anqi.cart.resttmplate;import org.springframework.context.annotation.Bean;import org.springframework.context.annotation.Configuration;import org.springframework.http.client.ClientHttpRequestFactory;import org.springframework.http.client.SimpleClientHttpRequestFactory;import org.springframework.web.client.RestTemplate;@Configurationpublic class RestTemplateConfig {    @Bean    public RestTemplate restTemplate(ClientHttpRequestFactory factory) {        return new RestTemplate(factory);    }    @Bean    public ClientHttpRequestFactory clientHttpRequestFactory() {        SimpleClientHttpRequestFactory factory = new SimpleClientHttpRequestFactory();        factory.setConnectTimeout(5000);        factory.setReadTimeout(5000);        return factory;    }}
@RequestMapping("cart")@RestControllerpublic class CartController {    @Autowired    RestTemplate restTemplate;    @Autowired    CartService cartService;    private static final String orderUrl = "http://localhost:8084/order/create";    @GetMapping("/add/{cartId}")    public String addToCart(@PathVariable("cartId") String cartId) {        cartService.addProductToCart(cartId, "小米8");        ResponseEntity
res = restTemplate.getForEntity(orderUrl, String.class); return res.getBody(); }}
@RequestMapping("order")@RestControllerpublic class OrderController {    @GetMapping("/create")    public String creatOrder() {        System.out.println("create order");        return "create_order";    }}
@RestControllerpublic class SearchController {    @Autowired    RestTemplate restTemplate;    private static final String cartUrl = "http://localhost:8083/cart/add/1";    private static final String orderUrl = "http://localhost:8084/order/create";    @GetMapping("/search")    public String search() {        ResponseEntity
cartRes = restTemplate.getForEntity(cartUrl, String.class); ResponseEntity
orderRes = restTemplate.getForEntity(orderUrl, String.class); return "cart:" + cartRes.getBody() + "- order:" + orderRes.getBody(); }}

运行结果分析

默认 http 传输 span 信息

启动Zipkin

java -jar zipkin-server-2.16.2-exec.jar

网页中手动访问

http://localhost:8082/search

我们访问zipkin站点查询调用情况

http://localhost:9411/zipkin/traces/94b954d843012ca9

可以从下图中完整清晰的看到三个系统的调用关系

下图为zipkin调用预览,我们请求四次http://localhost:8082/search来更直观的观察数据。在以下界面中,较为简洁的显示Span的个数以及调用总时延。

我们进入一个完整的调用链后访问其中的一个节点得到以下数据。

以下为一次全链路追踪的详细信息,包含7个span的所有信息,以上看到的页面展示均有以下数据加以渲染而成。

[  {    "traceId": "94b954d843012ca9",    "parentId": "bab70b1e69a5f3e3",    "id": "96387b33a823ca8f",    "kind": "SERVER",    "name": "get /order/create",    "timestamp": 1569060494069123,    "duration": 1161,    "localEndpoint": {      "serviceName": "sletuth-order",      "ipv4": "192.168.0.107"    },    "remoteEndpoint": {      "ipv4": "127.0.0.1",      "port": 49863    },    "tags": {      "http.method": "GET",      "http.path": "/order/create",      "mvc.controller.class": "OrderController",      "mvc.controller.method": "creatOrder"    },    "shared": true  },  {    "traceId": "94b954d843012ca9",    "parentId": "94b954d843012ca9",    "id": "90f7e5cfa89e0d80",    "kind": "SERVER",    "name": "get /order/create",    "timestamp": 1569060494076287,    "duration": 1296,    "localEndpoint": {      "serviceName": "sletuth-order",      "ipv4": "192.168.0.107"    },    "remoteEndpoint": {      "ipv4": "127.0.0.1",      "port": 49864    },    "tags": {      "http.method": "GET",      "http.path": "/order/create",      "mvc.controller.class": "OrderController",      "mvc.controller.method": "creatOrder"    },    "shared": true  },  {    "traceId": "94b954d843012ca9",    "parentId": "94b954d843012ca9",    "id": "bab70b1e69a5f3e3",    "kind": "CLIENT",    "name": "get",    "timestamp": 1569060494063693,    "duration": 10374,    "localEndpoint": {      "serviceName": "sleuth-search",      "ipv4": "192.168.0.107"    },    "tags": {      "http.method": "GET",      "http.path": "/cart/add/1"    }  },  {    "traceId": "94b954d843012ca9",    "parentId": "94b954d843012ca9",    "id": "90f7e5cfa89e0d80",    "kind": "CLIENT",    "name": "get",    "timestamp": 1569060494074966,    "duration": 2848,    "localEndpoint": {      "serviceName": "sleuth-search",      "ipv4": "192.168.0.107"    },    "tags": {      "http.method": "GET",      "http.path": "/order/create"    }  },  {    "traceId": "94b954d843012ca9",    "id": "94b954d843012ca9",    "kind": "SERVER",    "name": "get /search",    "timestamp": 1569060494062631,    "duration": 16332,    "localEndpoint": {      "serviceName": "sleuth-search",      "ipv4": "192.168.0.107"    },    "remoteEndpoint": {      "ipv6": "::1",      "port": 49859    },    "tags": {      "http.method": "GET",      "http.path": "/search",      "mvc.controller.class": "SearchController",      "mvc.controller.method": "search"    }  },  {    "traceId": "94b954d843012ca9",    "parentId": "bab70b1e69a5f3e3",    "id": "96387b33a823ca8f",    "kind": "CLIENT",    "name": "get",    "timestamp": 1569060494067090,    "duration": 3197,    "localEndpoint": {      "serviceName": "sleuth-cart",      "ipv4": "192.168.0.107"    },    "tags": {      "http.method": "GET",      "http.path": "/order/create"    }  },  {    "traceId": "94b954d843012ca9",    "parentId": "94b954d843012ca9",    "id": "bab70b1e69a5f3e3",    "kind": "SERVER",    "name": "get /cart/add/{cartid}",    "timestamp": 1569060494066140,    "duration": 8150,    "localEndpoint": {      "serviceName": "sleuth-cart",      "ipv4": "192.168.0.107"    },    "remoteEndpoint": {      "ipv4": "127.0.0.1",      "port": 49862    },    "tags": {      "http.method": "GET",      "http.path": "/cart/add/1",      "mvc.controller.class": "CartController",      "mvc.controller.method": "addToCart"    },    "shared": true  }]

使用 RabbitMQ 情况

启动 zipkin,注意参数

java -jar zipkin-server-2.16.2-exec.jar --RABBIT_ADDRESSES=localhost:5672 --RABBIT_USER=guest --RABBIT_PASSWORD=guest --RABBIT_VIRTUAL_HOST=/

启动 rabbitmq

rabbitmq-server

在测试的时候发现 mq 和以上方式时延相差无几,但是随着线程数的增加也就是并发量的增加,mq 传输时延将会大大低于 http。

转载地址:http://tapez.baihongyu.com/

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