Zipkin_Slueth微服务链式追踪

Zipkin_Slueth微服务链式追踪

一、Spring Cloud Sleuth介绍

1. 分布式服务跟踪必要性

​ 现今互联网环境中，微服务系统越来越庞大、复杂，微服务间的调用关系也越加复杂。往往一个请求，会出发系统后台多个微服务协同工作得到最终结果，那么在复杂的调用网中，任何一个服务出现问题，都会导致整体功能出错。

​ 这时，微服务跟踪工具应运而生，其在整体微服务应用中能跟踪一个请求的整体流程。并提供数据采集，数据传输，数据存储，数据分析，数据可视化功能。微服务跟踪工具捕获的这些跟踪数据，就能构建出整个微服务调用链视图，为调试和监控微服务系统提供帮助。

2. Spring Cloud Sleuth介绍

​ Spring Cloud Sleuth就是这样的微服务跟踪工具。其特点为：

​ 提供链路追踪：通过Sleuth可以很清楚的看到一次请求经过哪些服务调用，可以方便理清服务间调用关系。

​ 性能分析、数据分析、优化链路：通过Sleuth可以很方便的看出每个采样请求的耗时，分析出哪些服务调用比较耗时，可以为微服务系统的调优提供数据支撑。

​ 可视化视图：可以提供可视化视图，更直观的查看采样数据。

二、基于ELK实现服务跟踪

1. 基于ELK实现服务跟踪原理说明

​ Sleuth是基于logback实现数据跟踪的。在默认情况下，Sleuth是基于日志向控制台输出跟踪内容。不利于管理，统计，查看，分析。在控制台中输出跟踪内容会严重影响系统性能。如果将跟踪数据记录在logback对应的日志文件中，也有问题：logback是分散的，是集成在每个服务应用中的，那么日志文件也是分散的， 也不利于跟踪信息的查看，管理，分析。

​ 所以Sleuth提供了集中式的跟踪数据存储方案。可以使用ELK来实现logback跟踪信息的收集，存储。实质上是使用logstash来做数据的收集，用ElasticSearch做数据的存储，使用Kibana做数据的视图显示。

​ 使用ELK收集跟踪数据，必须依赖Logback日志工具，也就是必须提供logback.xml配置文件，并且日志级别建议调整为DEBUG。

2. 结构图

3. 修改Logstash配置

3.1 连接到容器

docker exec -it logstash bash
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3.2 编辑配置文件

vi /usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf
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3.3 配置文件内容

input {
   
  tcp {
   
    mode => "server"
    port => 4560
  }
}
filter {
   
}
output {
   
  elasticsearch {
   
    action => "index"          
    hosts  => "192.168.8.128:9200"  
    index  => "bjsxt_sleuth"        
  }
}
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3.4 重启容器

docker restart logstash
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4. 修改工程

​ 修改任意微服务工程，用于实现微服务链路跟踪。

5. POM依赖

​ 新增下述依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloudgroupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-sleuthartifactId>
dependency>

<dependency>
    <groupId>net.logstash.logback
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