• Spring Cloud Sleuth 整合 Zipkin 进行服务链路追踪


    为何要进行服务链路追踪

    在一个微服务系统架构中,一个完整的请求可能涉及到多个微服务的调用,这个调用形成一个链路。

    比如,下单的请求,需要经过网关去调用业务服务,业务服务去调用订单服务,而订单服务同步调用商品服务和用户服务,用户服务又去调用积分服务:

    业务要求整个下单的请求要在 1s 内完成,测试发现请求下单接口耗时超过 2s ,这时我们就需要去定位发现是调用链路上的哪个环节耗时异常,进而去解决问题。

    Spring Cloud就有这样一个组件专门做链路追踪,那就是 Spring Cloud Sleuth ,有如下功能:

    • 跟踪请求的调用情况并将它发送到日志系统,从而可以从日志收集其中看到相关的调用情况。
    • 检测请求来自 Spring 应用程序的公共入口和出口点(servlet 过滤器、rest 模板、计划操作、消息通道、feign 客户端)。
    • 如果使用了 Zipkin 结合 Sleuth ,则应用程序将通过 HTTP 或者其他方式将 Sleuth 跟踪的请求情况发送到 Zipkin 。

    这里提到的另一个组件 Zipkin 是一个能够收集所有服务监控数据的跟踪系统。有了 Zipkin 我们可以直观的查看调用链路,并且可以方便的看出服务之间的调用关系以及调用耗时。

    Spring Cloud Sleuth和 Zipkin 的使用非常简单,官网上有很详细的文档:

    Sleuth: spring.io/projects/sp…

    Zipkin: zipkin.io/pages/quick…

    下面我们来实操一下。

    微服务调用链路环境搭建

    我们以开篇举的例子来搭建这样一个环境:

    还是以本 Spring Cloud Alibaba 系列文章的代码 SpringCloudAlibabaDemo 为例,目前已有 gatwway-service , order-service 和 user-service ,我们再创建两个微服务项目 product-service 和 loyalty-service ,并形成一个调用链路。

    完整代码仓库: github.com/ChenDapengJ… 。

    为了展示,这里贴出了调用逻辑上的关键代码。

    product-service 查询商品信息:

    @RestController
    @RequestMapping("/product")
    public class ProductController {
        @GetMapping("/price/{id}")
        public BigDecimal getPrice(@PathVariable("id") Long id) {
            if (id == 1) {
                return new BigDecimal("5899");
            }
            return new BigDecimal("5999");
        }
    }
    复制代码

    loyalty-service 积分服务中获取用户积分和增加积分的 API :

    @RestController
    @Slf4j
    public class LoyaltyController {
    
        /**
         * 获取用户当前积分
         * @param id 用户id
         */
        @GetMapping("/score/{id}")
        public Integer getScore(@PathVariable("id") Long id) {
            log.info("获取用户 id={} 当前积分", id);
            return 1800;
        }
    
        /**
         * 为当前用户增加积分
         * @param id 用户id
         * @param lastScore 用户当前积分
         * @param addScore 要增加的积分
         */
        @GetMapping("/addScore")
        public Integer addScore(@RequestParam(value = "id") Long id,
                                @RequestParam(value = "lastScore") Integer lastScore,
                                @RequestParam(value = "addScore") Integer addScore) {
            log.info("用户 id={} 增加 {} 积分", id, addScore);
            return lastScore + addScore;
        }
    }
    复制代码

    user-service 通过 OpenFeign 调用积分服务:

    FeignClient 类:

    @Service
    @FeignClient("loyalty-service")
    public interface LoyaltyService {
    
        @GetMapping("/score/{id}")
        Integer getScore(@PathVariable("id") Long id);
    
        @GetMapping("/addScore")
        Integer addScore(@RequestParam(value = "id") Long id,
                         @RequestParam(value = "lastScore") Integer lastScore,
                         @RequestParam(value = "addScore") Integer addScore);
    }
    复制代码

    Controller 调用:

    @Slf4j
    @RestController
    @RequestMapping("/user")
    public class UserController {
        
        private LoyaltyService loyaltyService;
    
        @GetMapping("/score/{id}")
        public Integer getScore(@PathVariable("id") Long id) {
            return loyaltyService.getScore(id);
        }
    
        @GetMapping("/addScore")
        public Integer addScore(@RequestParam Long id,
                                @RequestParam Integer lastScore,
                                @RequestParam Integer addScore) {
            return loyaltyService.addScore(id, lastScore, addScore);
        }
    
        @Autowired
        public void setLoyaltyService(LoyaltyService loyaltyService) {
            this.loyaltyService = loyaltyService;
        }
    }
    复制代码

    order-service 订单服务通过 OpenFeign 调用 user-service 和 product-service :

    FeignClient 类 :

    @Service
    @FeignClient("product-service")
    public interface ProductService {
        BigDecimal getPrice(@PathVariable("id") Long id);
    }
    复制代码
    @Service
    @FeignClient("user-service")
    public interface UserService {
        /**
         * 由于 user-service 使用了统一返回结果,所以此处的返回值是 ResponseResult
         * @param id 用户id
         * @return ResponseResult
         */
        @GetMapping("/user/score/{id}")
        ResponseResult getScore(@PathVariable("id") Long id);
    
        /**
         * 由于 user-service 使用了统一返回结果,所以此处的返回值是 ResponseResult
         */
        @GetMapping("/user/addScore")
        ResponseResult addScore(@RequestParam(value = "id") Long id,
                         @RequestParam(value = "lastScore") Integer lastScore,
                         @RequestParam(value = "addScore") Integer addScore);
    }
    复制代码

    Controller 调用 :

    @Slf4j
    @RestController
    @RequestMapping("/order")
    public class OrderController {
    
        private UserService userService;
    
        private ProductService productService;
    
        @GetMapping("/create")
        public String createOrder(@RequestParam("userId") Long userId, @RequestParam("productId") Long productId) {
            log.info("创建订单参数,userId={}, productId={}", userId, productId);
            // 商品服务-获取价格
            BigDecimal price = productService.getPrice(productId);
            log.info("获得 price={}", price);
            // 用户服务-查询当前积分,增加积分
            Integer currentScore = userService.getScore(userId).getData();
            log.info("获得 currentScore={}", price);
            // 增加积分
            Integer addScore = price.intValue();
            Integer finalScore = userService.addScore(userId, currentScore, addScore).getData();
            log.info("下单成功,用户 id={} 最终积分:{}", userId, finalScore);
            return "下单成功,用户 id=" + userId + " 最终积分:" + finalScore;
        }
    
        @Autowired
        public void setUserService(UserService userService) {
            this.userService = userService;
        }
    
        @Autowired
        public void setProductService(ProductService productService) {
            this.productService = productService;
        }
    }
    复制代码

    网关 gateway-service 配置 Nacos 注册中心和路由:

    spring:
      cloud:
        nacos:
          discovery:
            server-addr: 192.168.242.112:81
        gateway:
          routes:
            - id: order-service
              uri: lb://order-service
              predicates:
                - Path=/order/**
    复制代码

    启动网关以及其他四个服务,

    然后可以在 Nacos 中看到注册进来的实例:

    所有服务启动成功之后,通过网关调用下单 API :

    整个调用链路没有问题。

    Spring Cloud Sleuth 的使用

    要想使用 Sleuth ,只需简单几个操作即可。

    除了 gateway-service 网关服务,其他四个服务均执行以下步骤:

    1,导入 spring-cloud-starter-sleuth 依赖:

    
        org.springframework.cloud
        spring-cloud-starter-sleuth
    
    复制代码

    2, org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet 日志级别调整为 DEBUG :

    logging:
      level:
        org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet: DEBUG
    复制代码

    然后重启这四个服务,再次通过网关访问下单 API ,看到每个服务都打印了这样的日志:

    user-service :

    product-service :

    loyalty-service :

    order-service :

    这样形式的日志:

    # [服务名,总链路ID,子链路ID]
    [order-service,5eda5d7bdcca0118,5eda5d7bdcca0118]
    复制代码

    就是整体的一个调用链路信息。

    Zipkin 服务部署与使用

    部署 Zipkin 服务

    简单来说, Zipkin 是用来图形化展示 Sleuth 收集来的信息的。

    Zipkin需要单独安装,它是一个 Java 编写的 Web 项目,我们使用 Docker Compose 进行部署安装 Zipkin 。

    Tip:我已经非常体贴的把 Docker Compose 的使用分享了,详见: 用 docker-compose 部署服务真是好用,根本停不下来! 。

    部署步骤:

    1,创建 /usr/local/zipkin 目录,进入到该目录:

    mkdir /usr/local/zipkin
    cd /usr/local/zipkin
    复制代码

    2,创建 docker-compose.yml 文件,文件内容如下:

    version: "3"
    services:
      zipkin:
       image: openzipkin/zipkin
       restart: always
       container_name: zipkin
       ports:
         - 9411:9411
    复制代码

    这是简化版的 docker-compose.yml 配置文件,这样的配置就能启动 Zipkin 。更多的配置详见: github.com/openzipkin-… 。

    3,使用 docker-compose up -d 命令( -d 表示后台启动)启动:

    部署成功后,访问 Zipkin ,端口为 9411 ,访问地址: http://192.168.242.112:9411/zipkin/

    这样,一个 Zipkin 服务就部署完成了。

    将 Sleuth 收集到的日志信息发送到 Zipkin

    首先,还是需要在微服务项目中导入 spring-cloud-sleuth-zipkin 的依赖:

    
        org.springframework.cloud
        spring-cloud-starter-sleuth
    
    
        org.springframework.cloud
        spring-cloud-sleuth-zipkin
    
    复制代码

    然后,增加一些配置,让 Sleuth 收集的信息发送到 Zipkin 服务上:

    spring:
      cloud:
        nacos:
          discovery:
            server-addr: 192.168.242.112:81
      sleuth:
        enabled: true
        sampler:
          # 设置 Sleuth 收集信息的百分比,一般情况下,10%就够用了,这里设置100%观察
          rate: 100
      zipkin:
        sender:
          type: web
        base-url: http://192.168.242.112:9411/
    复制代码

    好了,再来启动每个服务,然后访问下单接口再看下 Zipkin 的面板。访问 http://192.168.242.112:9411/zipkin/ :

    可以看到有一个请求出来了,点击 SHOW 查看详情:

    可以清楚地看到调用链路上每一步的耗时。

    小结

    Spring Cloud Sleuth结合 Zipkin 可以对每个微服务进行链路追踪,从而帮助我们分析服务间调用关系以及调用耗费的时间。

    本文只简单介绍了通过 web 方式(配置项: spring.zipkin.sender.type=web ):

    也就是通过 HTTP 的方式发送数据到 Zipkin ,如果请求量比较大,这种方式其实性能是比较低的,一般情况下我们都是通过消息中间件来发送,比如 RabbitMQ 。

    如果日志数据量比较大,一般推荐拥有更高吞吐量的 Kafka 来进行日志推送。

    这种方式就是让服务将 Sleuth 收集的日志推给 MQ ,让 Zipkin 去监控 MQ 的信息,通过 MQ 的队列获取到服务的信息。这样就提高了性能。

    而日志的存储则可以采用 Elasticsearch 对数据进行持久化,这样可以保证 Zipkin 重启后,链路信息不会丢失。

    下次有机会再分享一下如何通过 MQ 发送调用链数据信息以及使用 Elasticsearch 持久化数据,今天就到这里了。

  • 相关阅读:
    远程桌面软件是否支持远程访问远程网络监控系统
    计算机设计大赛 深度学习驾驶行为状态检测系统(疲劳 抽烟 喝水 玩手机) - opencv python
    录制第一个jmeter性能测试脚本2(http协议)
    对象存储?CRUD Boy实现对文件的增删改查
    模型推理后处理C++代码优化案例
    单片机中在制定通讯协议时候,一定加入容错和重发机制
    ExtJS-介绍(Introduction to Ext JS)
    1,2,4,5-四嗪-羧基-MethylTetrazine-amine HCl salt/propylamine HCl salt的研究
    C++纯虚函数和抽象类 & 制作饮品案例(涉及知识点:继承,多态,实例化继承抽象类的子类,多文件实现项目)
    Three.js 进阶之旅:全景漫游-高阶版在线看房 🏡
  • 原文地址:https://blog.csdn.net/m0_71777195/article/details/126567823