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Spring Cloud Sleuth进阶实战
 
来源:极客头条 发布于:2017-10-16
来自于要资料   58 次浏览     评价:      
 

为什么需要Spring Cloud Sleuth

微服务架构是一个分布式架构,它按业务划分服务单元,一个分布式系统往往有很多个服务单元。由于服务单元数量众多,业务的复杂性,如果出现了错误和异常,很难去定位。主要体现在,一个请求可能需要调用很多个服务,而内部服务的调用复杂性,决定了问题难以定位。所以微服务架构中,必须实现分布式链路追踪,去跟进一个请求到底有哪些服务参与,参与的顺序又是怎样的,从而达到每个请求的步骤清晰可见,出了问题,很快定位。

举个例子,在微服务系统中,一个来自用户的请求,请求先达到前端A(如前端界面),然后通过远程调用,达到系统的中间件B、C(如负载均衡、网关等),最后达到后端服务D、E,后端经过一系列的业务逻辑计算最后将数据返回给用户。对于这样一个请求,经历了这么多个服务,怎么样将它的请求过程的数据记录下来呢?这就需要用到服务链路追踪。

Google开源的 Dapper链路追踪组件,并在2010年发表了论文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》,这篇文章是业内实现链路追踪的标杆和理论基础,具有非常大的参考价值。

目前,链路追踪组件有Google的Dapper,Twitter 的Zipkin,以及阿里的Eagleeye (鹰眼)等,它们都是非常优秀的链路追踪开源组件。

本文主要讲述如何在Spring Cloud Sleuth中集成Zipkin。在Spring Cloud Sleuth中集成Zipkin非常的简单,只需要引入相应的依赖和做相关的配置即可。

基本术语

Spring Cloud Sleuth采用的是Google的开源项目Dapper的专业术语。

1.Span:基本工作单元,发送一个远程调度任务 就会产生一个Span,Span是一个64位ID唯一标识的,Trace是用另一个64位ID唯一标识的,Span还有其他数据信息,比如摘要、时间戳事件、Span的ID、以及进度ID。

2.Trace:一系列Span组成的一个树状结构。请求一个微服务系统的API接口,这个API接口,需要调用多个微服务,调用每个微服务都会产生一个新的Span,所有由这个请求产生的Span组成了这个Trace。

3.Annotation:用来及时记录一个事件的,一些核心注解用来定义一个请求的开始和结束 。这些注解包括以下:

1.cs - Client Sent -客户端发送一个请求,这个注解描述了这个Span的开始

2.sr - Server Received -服务端获得请求并准备开始处理它,如果将其sr减去cs时间戳便可得到网络传输的时间。

3.ss - Server Sent (服务端发送响应)–该注解表明请求处理的完成(当请求返回客户端),如果ss的时间戳减去sr时间戳,就可以得到服务器请求的时间。

4.cr - Client Received (客户端接收响应)-此时Span的结束,如果cr的时间戳减去cs时间戳便可以得到整个请求所消耗的时间。

案例实战

本文案例一共四个工程采用多Module形式。需要新建一个主Maven工程,主要指定了Spring Boot的版本为1.5.3,Spring Cloud版本为Dalston.RELEASE。包含了eureka-server工程,作为服务注册中心,eureka-server的创建过程这里不重复;zipkin-server作为链路追踪服务中心,负责存储链路数据;gateway-service作为服务网关工程,负责请求的转发,同时它也作为链路追踪客户端,负责产生数据,并上传给zipkin-service;user-service为一个应用服务,对外暴露API接口,同时它也作为链路追踪客户端,负责产生数据。

构建zipkin-server工程

新建一个Module工程,取名为zipkin-server,其pom文件继承了主Maven工程的pom文件;作为Eureka Client,引入Eureka的起步依赖spring-cloud-starter-eureka,引入zipkin-server依赖,以及zipkin-autoconfigure-ui依赖,后两个依赖提供了Zipkin的功能和Zipkin界面展示的功能。代码如下:

<parent>
<groupId>com.forezp</groupId>
<artifactId>sleuth</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
</parent>

<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-eureka</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.zipkin.java</groupId>
<artifactId>zipkin-server</artifactId>
</dependency>

<dependency>
<groupId>io.zipkin.java</groupId>
<artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId>
</dependency>
</dependencies>

在配置文件application.yml文件,指定程序名为zipkin-server,端口为9411,服务注册地址为http://localhost:8761/eureka/。

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@EnableZipkinServer
public class ZipkinServerApplication {

public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(ZipkinServerApplication.class, args);
}
}

构建user-service

在主Maven工程下建一个Module工程,取名为user-service,作为应用服务,对外暴露API接口。pom文件继承了主Maven工程的pom文件,并引入了Eureka的起步依赖spring-cloud-starter-eureka,Web起步依赖spring-boot-starter-web,Zipkin的起步依赖spring-cloud-starter-zipkin,代码如下:

<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-eureka</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

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

在配置文件applicatiom.yml,指定了程序名为user-service,端口为8762,服务注册地址为http://localhost:8761/eureka/,Zipkin Server地址为http://localhost:9411。spring.sleuth.sampler.percentage为1.0,即100%的概率将链路的数据上传给Zipkin Server,在默认的情况下,该值为0.1,代码如下:

eureka:
client:
serviceUrl:
defaultZone: http://localhost:8761/eureka/
server:
port: 8762
spring:
application:
name: user-service
zipkin:
base-url: http://localhost:9411
sleuth:
sampler:
percentage: 1.0

在UserController类建一个“/user/hi”的API接口,对外提供服务,代码如下:

@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {

@GetMapping("/hi")
public String hi(){
return "I'm forezp";
}
}

最后作为Eureka Client,需要在程序的启动类UserServiceApplication加上@EnableEurekaClient注解。

构建gateway-service

新建一个名为gateway-service工程,这个工程作为服务网关,将请求转发到user-service,作为Zipkin客户端,需要将链路数据上传给Zipkin Server,同时它也作为Eureka Client。它在pom文件除了需要继承主Maven工程的 pom,还需引入的依赖如下:

<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-eureka</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-zuul</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
<version>RELEASE</version>
</dependency>

</dependencies>

在程序的启动类GatewayServiceApplication,加上@EnableEurekaClient注解开启Eureka Client,加上@EnableZuulProxy注解,开启Zuul代理功能。代码如下:

eureka:
client:
serviceUrl:
defaultZone: http://localhost:8761/eureka/

server:
port: 5000
spring:
application:
name: gateway-service
sleuth:
sampler:
percentage: 1.0
zipkin:
base-url: http://localhost:9411

zuul:
routes:
api-a:
path: /user-api/**
serviceId: user-service

项目演示

完整的项目搭建完毕,依次启动eureka-server、zipkin-server、user-service、gateway-service。在浏览器上访问http://localhost:5000/user-api/user/hi,浏览器显示:

@SpringBootApplication
@EnableZuulProxy
@EnableEurekaClient
public class GatewayServiceApplication {

public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(GatewayServiceApplication.class, args);
}
}

访问http://localhost:9411,即访问Zipkin的展示界面,界面显示如图1所示:

这个界面主要用来查找服务的调用情况,可以根据服务名、开始时间、结束时间、请求消耗的时间等条件来查找。点击“Find Trackes”按钮,界面如图所示。从图可知服务的调用情况,比如服务调用时间、服务的消耗时间,服务调用的链路情况。

点击Dependences按钮,可以查看服务的依赖关系,在本案例中,gateway-service将请求转发到了user-service,它们的依赖关系如图:

怎么在链路数据中添加自定义数据

现在需要实现这样一个功能,需要在链路数据中加上操作人。这需要在gateway-service上实现。建一个ZuulFilter过滤器,它的类型为“post”,order为900,开启拦截。在拦截逻辑方法里,通过Tracer的addTag方法加上自定义的数据,比如本案例中加入了链路的操作人。另外也可以在这个过滤器中获取当前链路的traceId信息,traceId作为链路数据的唯一标识,可以存储在log日志中,方便后续查找。

@Component
public class LoggerFilter extends ZuulFilter {

@Autowired
Tracer tracer;
@Override
public String filterType() {
return FilterConstants.POST_TYPE;
}

@Override
public int filterOrder() {
return 900;
}

@Override
public boolean shouldFilter() {
return true;
}

@Override
public Object run() {

tracer.addTag("operator","forezp");
System.out.print(tracer.getCurrentSpan().

traceIdString());
return null;
}
}

使用spring-cloud-starter-stream-rabbit进行链路通讯

在上述的案例中,最终gateway-service收集的数据,是通过Http上传给zip-server的,在Spring Cloud Sleuth中支持消息组件来通讯的,在这一小节使用RabbitMQ来通讯。首先来改造zipkin-server,在pom文件将zipkin-server的依赖去掉,加上spring-cloud-sleuth-zipkin-stream和spring-cloud-starter-stream-rabbit,代码如下:

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

在application.yml配置上RabbitMQ的配置,包括host、端口、用户名、密码,如下:

spring:
rabbitmq:
host: localhost
port: 5672
username: guest
password: guest

在程序的启动类ZipkinServerApplication上@EnableZipkinStreamServer注解,开启ZipkinStreamServer。代码如下:

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@EnableZipkinStreamServer
public class ZipkinServerApplication {

public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(ZipkinServerApplication.class, args);
}
}

现在来改造下Zipkin Client(包括gateway-service、user-service),在pom文件中将spring-cloud-starter-zipkin以来改为spring-cloud-sleuth-zipkin-stream和spring-cloud-starter-stream-rabbit,代码如下:

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

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

同时在applicayion.yml文件加上RabbitMQ的配置,同zipkin-server工程。

这样,就将链路的上传数据从Http改了为用消息代组件RabbitMQ。

将链路数据存储在Mysql数据库

在上述的例子中,Zipkin Server是将数据存储在内存中,一旦程序重启,之前的链路数据全部丢失,那么怎么将链路数据存储起来呢?Zipkin支持Mysql、Elasticsearch、Cassandra存储。这一小节讲述用Mysql存储,下一节讲述用Elasticsearch存储。

首先,在zipkin-server工程加上Mysql的连接依赖mysql-connector-java,JDBC的起步依赖spring-boot-starter-jdbc,代码如下:

<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency>

在配置文件application.yml加上数据源的配置,包括数据库的Url、用户名、密码、连接驱动,另外需要配置zipkin.storage.type为mysql,代码如下:

spring:
datasource:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/spring-cloud-zipkin?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false
username: root
password: 123456
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
zipkin:
storage:
type: mysql

另外需要在Mysql数据库中初始化数据库脚本,数据库脚本地址:

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,
`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'
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE utf8_general_ci;

ALTER TABLE zipkin_spans ADD UNIQUE KEY(`trace_id_high`, `trace_id`, `id`) COMMENT 'ignore insert on duplicate';
ALTER TABLE zipkin_spans ADD INDEX(`trace_id_high`, `trace_id`, `id`) COMMENT 'for joining with zipkin_annotations';
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(`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';
ALTER TABLE zipkin_annotations ADD INDEX(`a_key`) COMMENT 'for getTraces';
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
) ENGINE=InnoDB ROW_FORMAT=COMPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE utf8_general_ci;

ALTER TABLE zipkin_dependencies ADD UNIQUE KEY(`day`, `parent`, `child`);

将链路数据存储在ElasticSearch

使用Mysql存储链路数据,在并发高的情况下,显然不合理,这时可以选择使用ElasticSearch存储。读者需要自行安装ElasticSearch、Kibana(下一小节使用),下载地址为https://www.elastic.co/products/elasticsearch。安装完成后并启动它们,其中ElasticSearch的默认端口为9200,Kibana的端口为5601。

安装的过程可以参考我的这篇文章:http://blog.csdn.net/forezp/article/details/71189836

本小节的案例在上上小节的案例的基础上进行改造。首先在pom文件,加上zipkin的依赖和zipkin-autoconfigure-storage-elasticsearch-http的依赖,代码如下:

<dependency>
<groupId>io.zipkin.java</groupId>
<artifactId>zipkin</artifactId>
<version>1.28.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.zipkin.java</groupId>
<artifactId>zipkin-autoconfigure-storage-elasticsearch-http</artifactId>
<version>1.28.0</version>
</dependency>

在application.yml文件加上Zipkin的配置,配置了zipkin的存储类型为elasticsearch,使用的StorageComponent为elasticsearch。然后需要配置elasticsearch,包括hosts,可以配置多个,用“,”隔开;index为zipkin等,具体配置如下:

zipkin:
storage:
type: elasticsearch
StorageComponent: elasticsearch
elasticsearch:
cluster: elasticsearch
max-requests: 30
index: zipkin
index-shards: 3
index-replicas: 1
hosts: localhost:9200

在kibana上展示

上一小节讲述了如何将链路数据存储在ElasticSearch,ElasticSearch可以和Kibana结合,将链路数据展示在 Kibana上。安装完Kibana,并启动,它默认会向本地的9200端口的ElasticSearch读取数据,它默认的端口为5601。访问http://localhost:5601,显示的界面如下:

在上述的界面点击”Management”按钮,然后点击“Add New”,添加一个index,在上节我们在ElasticSearch中写入链路数据的index配置为“zipkin”,那么在界面填写为“zipkin-*”,点击“Create”按钮。

创建完index之后,点击Discover,就可以在界面上展示链路数据了。

 

   
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