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Spring Cloud Sleuth综合整理
 
  2498  次浏览      15
 2019-9-23
   
 
编辑推荐:

本文来自于csdn,文章主要介绍了Spring Cloud Sleuth的介绍、相关术语定义,Span和Trace在系统中的外观以及Zipkin注解以及如何在项目中添加Sleuth等相关内容。

1.介绍

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

1.1术语

Spring Cloud Sleuth借用了Google

Dapper的术语。

Span:工作的基本单位。例如,发送RPC是一个新的跨度,就像发送响应到RPC一样。Span是由一个唯一的64位ID来标识的,而另一个64位ID用于跟踪。span还具有其他数据,如描述、时间戳事件、键值标注(标记)、导致它们的span的ID和进程ID(通常是IP地址)。

可以启动和停止跨度,并跟踪其时间信息。 创建跨度后,必须在将来的某个时刻停止它。

启动跟踪的初始范围称为根跨度。 该范围的ID值等于跟踪ID。

Trace:一组span形成树状结构。 例如,如果运行分布式大数据存储,则可能由PUT请求形成跟踪。

注解:用于及时记录事件的存在。 使用Brave工具,我们不再需要为Zipkin设置特殊事件,以了解客户端和服务器是谁,请求开始的位置以及结束位置。

cs:客户已发送。 客户提出了请求。 此注释表示跨度的开始。

sr:Server Received:服务器端获得请求并开始处理它。 从此时间戳中减去cs时间戳会显示网络延迟。

ss:服务器已发送。 在完成请求处理时(当响应被发送回客户端时)注释。 从此时间戳中减去sr时间戳会显示服务器端处理请求所需的时间。

cr:客户收到了。 表示跨度的结束。 客户端已成功收到服务器端的响应。 从此时间戳中减去cs时间戳会显示客户端从服务器接收响应所需的全部时间。

下图显示了Span和Trace在系统中的外观以及Zipkin注解:

注释的每种颜色表示跨度(有七个跨度 - 从A到G)。 请考虑以下注释:

此注释表示当前跨度的Trace Id设置为X,Span Id设置为D.此外,还发生了Client Sent事件。

Trace Id = X
Span Id = D
Client Sent

下图显示了跨度的父子关系:

1.2目的

以下部分参考上图中显示的示例。

1.2.1使用Zipkin进行分布式跟踪

这个例子有七个跨度。如果你在Zipkin中查看跟踪,你可以在第二个跟踪中看到这个数字,如下图所示:

但是,如果选择特定跟踪,则可以看到四个跨度,如下图所示:

选择特定跟踪时,您会看到合并的跨度。 这意味着,如果通过Server Received和Server Sent或Client Received和Client Sent annotations向Zipkin发送了两个跨度,则它们将显示为单个跨度。

在这种情况下,为什么七个和四个跨度之间存在差异?

两个跨度来自http:/start span。它具有Server Received(sr)和Server Sent(ss)注释。

从Service1到service2到http:/foo端点的RPC调用有两个跨度。客户端发送(cs)和客户端接收(cr)事件发生在service1端。 Server Received(sr)和Server Sent(ss)事件发生在service2端。这两个跨度形成一个与RPC调用相关的逻辑跨度。

两个跨度来自从service2到service3的RPC调用到http:/bar端点。客户端发送(cs)和客户端接收(cr)事件发生在service2端。 Server Received(sr)和Server Sent(ss)事件发生在service3端。这两个跨度形成一个与RPC调用相关的逻辑跨度。

两个跨度来自从service2到service4的RPC调用到http:/baz端点。客户端发送(cs)和客户端接收(cr)事件发生在service2端。服务器已接收(sr)和服务器已发送(ss)事件发生在service4端。这两个跨度形成一个与RPC调用相关的逻辑跨度。

因此,如果我们计算物理跨度,我们有一个来自http:/ start,两个来自service1调用service2,两个来自service2调用service3,两个来自service2调用service4。 总之,我们总共有七个跨度。

从逻辑上讲,我们看到了四个总Spans的信息,因为我们有一个与service1的传入请求相关的span和三个与RPC调用相关的spans。

1.2.2 可视化错误

Zipkin允许您可视化Trace中的错误。 当抛出一个异常并且没有被捕获时,我们在跨度上设置了适当的标签,然后Zipkin可以正确地着色。 您可以在Trace列表中看到一条红色的迹线。 这似乎是因为抛出异常。

如果单击该跟踪,您将看到类似的图片,如下所示:

跨度显示错误的原因以及与之相关的整个堆栈跟踪。

1.2.3日志相关

当使用grep扫描一个等于(例如)2485ec27856c56f4的Trace ID来读取这四个应用程序的日志时,您会得到如下输出:

service1.log:2016-02-26 11:15:47.561 INFO [service1,2485ec27856c56f4,2485ec27856c56f4,true] 68058 --- [nio-8081-exec-1] i.s.c.sleuth.docs.service1.Application : Hello from service1. Calling service2
service2.log:2016-02-26 11:15:47.710 INFO [service2,2485ec27856c56f4,9aa10ee6fbde75fa,true] 68059 --- [nio-8082-exec-1] i.s.c.sleuth.docs.service2.Application : Hello from service2. Calling service3 and then service4
service3.log:2016-02-26 11:15:47.895 INFO [service3,2485ec27856c56f4,1210be13194bfe5,true] 68060 --- [nio-8083-exec-1] i.s.c.sleuth.docs.service3.Application : Hello from service3
service2.log:2016-02-26 11:15:47.924 INFO [service2,2485ec27856c56f4,9aa10ee6fbde75fa,true] 68059 --- [nio-8082-exec-1] i.s.c.sleuth.docs.service2.Application : Got response from service3 [Hello from service3]
service4.log:2016-02-26 11:15:48.134 INFO [service4,2485ec27856c56f4,1b1845262ffba49d,true] 68061 --- [nio-8084-exec-1] i.s.c.sleuth.docs.service4.Application : Hello from service4
service2.log:2016-02-26 11:15:48.156 INFO [service2,2485ec27856c56f4,9aa10ee6fbde75fa,true] 68059 --- [nio-8082-exec-1] i.s.c.sleuth.docs.service2.Application : Got response from service4 [Hello from service4]
service1.log:2016-02-26 11:15:48.182 INFO [service1,2485ec27856c56f4,2485ec27856c56f4,true] 68058 --- [nio-8081-exec-1] i.s.c.sleuth.docs.service1.Application : Got response from service2 [Hello from service2, response from service3 [Hello from service3] and from service4 [Hello from service4]]

如果使用日志聚合工具(例如Kibana,Splunk等),则可以对发生的事件进行排序。 Kibana的一个例子类似于下图:

如果要使用Logstash,以下列表显示了Logstash的Grok模式:

Logstash是一个具有实时流水线功能的开源数据收集引擎。 Logstash可以动态统一来自不同来源的数据,并将数据标准化为您选择的目的地。 为各种高级下游分析和可视化用例清理和民主化所有数据。

虽然Logstash最初推动了日志收集的创新,但其功能远远超出了该用例。 任何类型的事件都可以通过广泛的输入,过滤和输出插件进行丰富和转换,许多本机编解码器进一步简化了摄取过程。 Logstash通过利用更大容量和更多数据来加速您的见解。

Grok是Logstash过滤器的基础,可以无处不在地用于从非结构化数据中获取结构。 享受丰富的集成模式,旨在帮助快速解决Web,系统,网络和其他类型的事件格式。

filter {
# pattern matching logback pattern
grok {
match => { "message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp}\s+%{LOGLEVEL:severity}\s+ \[%{DATA:service},%{DATA:trace},%{DATA:span},%{DATA:exportable}\]\s+%{DATA:pid}\s+---\s+\[%{DATA:thread}\]\s+%{DATA:class}\s+:\s+%{GREEDYDATA:rest}" }
}
}

注意:如果要将Grok与Cloud Foundry中的日志一起使用,则必须使用以下模式:

filter {
# pattern matching logback pattern
grok {
match => { "message" => "(?m)OUT\s+%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp}\s +%{LOGLEVEL:severity}\s+\[%{DATA:service},%{DATA:trace},%{DATA:span}, %{DATA:exportable}\]\s+%{DATA:pid}\s+---\s+\[%{DATA:thread}\]\s+%{DATA:class}\s+:\s+%{GREEDYDATA:rest}" }
}
}

使用Logstash的JSON Logback

通常,您不希望将日志存储在一个文本文件中,而是存储在一个JSON文件中,logstash可以立即选择该文件。为此,您必须执行以下操作(为了可读性,我们传递groupId:artifactId:version notation中的依赖关系)。

依赖关系设置

1.确保Logback位于类路径上(ch.qos.logback:logback-core)。

<dependency>
<groupId>ch.qos.logback</groupId>
<artifactId>logback-core</artifactId>
<version>${logback.version}</version>
</dependency>

2.添加Logstash Logback编码。 例如,要使用版本4.6,请添加net.logstash.logback:logstash-logback-encoder:4.6。

<dependency>
<groupId>net.logstash.logback</groupId>
<artifactId>logstash-logback-encoder</artifactId>
<version>4.6</version>
</dependency>

3.增加Logback

请考虑以下Logback配置文件示例(名为logback-spring.xml)。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
<include resource="org/springframework/boot /logging/logback/defaults.xml"/>

<springProperty scope="context" name="springAppName" source="spring.application.name"/>
<!-- Example for logging into the build folder of your project -->
<property name="LOG_FILE" value="${BUILD_FOLDER:-build }/${springAppName}"/>

<!-- You can override this to have a custom pattern -->
<property name="CONSOLE_LOG_PATTERN"
value="%clr(%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}){faint} %clr(${LOG_LEVEL_PATTERN:-%5p}) %clr(${PID:- }){magenta} %clr(---){faint} %clr([%15.15t]){faint} %clr(%-40.40logger{39}){cyan} %clr(:){faint} %m%n$ {LOG_EXCEPTION_CONVERSION_WORD:-%wEx}"/>

<!-- Appender to log to console -->
<appender name="console" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
<!-- Minimum logging level to be presented in the console logs-->
<level>DEBUG</level>
</filter>
<encoder>
<pattern>${CONSOLE_LOG_PATTERN}</pattern>
<charset>utf8</charset>
</encoder>
</appender>

<!-- Appender to log to file -->?
<appender name="flatfile" class="ch.qos.logback. core.rolling.RollingFileAppender">
<file>${LOG_FILE}</file>
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling. TimeBasedRollingPolicy">
<fileNamePattern>${LOG_FILE}.%d {yyyy -MM-dd}.gz </fileNamePattern>
<maxHistory>7</maxHistory>
</rollingPolicy>
<encoder>
<pattern>${CONSOLE_LOG_PATTERN}</pattern>
<charset>utf8</charset>
</encoder>
</appender>

<!-- Appender to log to file in a JSON format -->
<appender name="logstash" class="ch.qos.logback. core.rolling.RollingFileAppender">
<file>${LOG_FILE}.json</file>
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core. rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<fileNamePattern>${LOG_FILE}.json.%d {yyyy -MM-dd}.gz </fileNamePattern>
<maxHistory>7</maxHistory>
</rollingPolicy>
<encoder class="net.logstash.logback.encoder. LoggingEventCompositeJsonEncoder">
<providers>
<timestamp>
<timeZone>UTC</timeZone>
</timestamp>
<pattern>
<pattern>
{
"severity": "%level",
"service": "${springAppName:-}",
"trace": "%X{X-B3-TraceId:-}",
"span": "%X{X-B3-SpanId:-}",
"parent": "%X{X-B3-ParentSpanId:-}",
"exportable": "%X{X-Span-Export:-}",
"pid": "${PID:-}",
"thread": "%thread",
"class": "%logger{40}",
"rest": "%message"
}
</pattern>
</pattern>
</providers>
</encoder>
</appender>

<root level="INFO">
<appender-ref ref="console"/>
<!-- uncomment this to have also JSON logs -->
<!--<appender-ref ref="logstash"/>-->
<!--<appender-ref ref="flatfile"/>-->
</root>
</configuration>

那个Logback配置文件:

将来自应用程序的信息以JSON格式记录到build/${spring.application.name}.json文件中。(在项目中)

已注释掉两个额外的appender:控制台和标准日志文件。

具有与上一节中介绍的相同的日志记录模式。

如果使用自定义logback-spring.xml,则必须在bootstrap.properties(yml)而不是应用application.properties(yml)中传递spring.application.name。 否则,您的自定义logback文件无法正确读取该属性。

1.3为项目添加Sleuth

重要

要确保您的应用程序名称在Zipkin中正确显示,请在bootstrap.yml中设置spring.application.name属性。

1.3.1只有Sleuth

<dependencyManagement>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
<version>${release.train.version}</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
</dependencies>
</dependencyManagement>

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

我们建议您通过Spring BOM添加依赖关系管理,这样您就无需自行管理版本。【springboot springcloud推荐的添加方式】

将依赖项添加到spring-cloud-starter-sleuth。

1.3.2通过HTTP与Zipkin的Sleuth

<dependencyManagement>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
<version>${release.train.version}</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
</dependencies>
</dependencyManagement>

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

我们建议您通过Spring BOM添加依赖关系管理,这样您就无需自行管理版本。

将依赖项添加到spring-cloud-starter-zipkin。

如果spring-cloud-sleuth-zipkin可用,则该应用程序将通过HTTP生成并收集与Zipkin兼容的跟踪。 默认情况下,它将它们发送到localhost(端口9411)上的Zipkin收集器服务。 使用spring.zipkin.baseUrl配置服务的位置。

注意:您可以设置logging.level.org.springframework. web.servlet.DispatcherServlet = DEBUG,而不是在处理程序中明确记录请求。

注意:如果使用Zipkin,请通过设置(对于2.0.x)spring.sleuth.sampler.probability或(直到2.0.x)spring.sleuth.sampler.percentage(默认值:0.1,这是 10%,Sleuth会忽略掉大量的span)。 否则,您可能会认为侦探无效,因为它忽略了一些跨度。

注意:设置spring.application.name = bar(例如)以查看服务名称以及跟踪和跨度ID。

1.3.3在RabbitMQ或Kafka上使用Zipkin的Sleuth

如果您想使用RabbitMQ或Kafka而不是HTTP,请添加spring-rabbit或spring-kafka依赖项。默认的目的地名是zipkin。

如果使用Kafka,则必须设置属性spring.zipkin.sender。类型相应的属性:

spring.zipkin.sender.type: kafka

警告:spring-cloud-sleuth-stream已弃用且与这些目标不兼容。

如果你想通过RabbitMQ上的Sleuth,添加spring-cloud-starter-zipkin和spring-rabbit依赖项。

Maven

<dependencyManagement>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
<version>${release.train.version}</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
</dependencies>
</dependencyManagement>

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

我们建议您通过Spring BOM添加依赖项管理,这样您就不需要自己管理版本。

将依赖项添加到spring-cloud-starter-zipkin。这样,所有嵌套的依赖项都会被下载。

要自动配置RabbitMQ,请添加spring-rabbit依赖项。

2.发送span到Zipkin

默认情况下,如果将spring-cloud-starter-zipkin添加为项目的依赖项,则当跨度关闭时,它将通过HTTP发送到Zipkin。 通信是异步的。 您可以通过设置spring.zipkin.baseUrl属性来配置URL,如下所示:

spring.zipkin.baseUrl: http://192.168.99.100:9411/

如果您想通过服务发现找到Zipkin,您可以在URL中传递Zipkin的服务ID,如以下zipkinserver服务ID示例所示:

spring.zipkin.baseUrl: http://zipkinserver/

要禁用此功能,只需将spring.zipkin.discoveryClientEnabled设置为false。

启用Discovery Client功能后,Sleuth使用LoadBalancerClient查找Zipkin Server的URL。 这意味着您可以设置负载平衡配置,例如 通过功能区

zipkinserver:
ribbon:
ListOfServers: host1,host2

如果您在类路径上一起使用web,rabbit或kafka,则可能需要选择要将spans发送到zipkin的方法。 为此,请将web,rabbit或kafka设置为spring.zipkin.sender.type属性。 以下示例显示为web设置发件人类型:

spring.zipkin.sender.type: web

3.Span数据作为消息

您可以通过将spring-cloud-sleuth-stream jar包含为依赖项来累积和发送Spring Cloud的跨度数据,并添加Channel Binder实现(例如,用于RabbitMQ的spring-cloud-starter-stream-rabbit或Kafka的spring-cloud-starter-stream-kafka)。 这将自动将您的应用程序转换为有效负载类型为Spans的消息的生成者。

Zipkin消费者

有一个特殊的便利注释,用于为Span数据设置消息使用者并将其推送到Zipkin SpanStore。

@SpringBootApplication
@EnableZipkinStreamServer
public class Consumer {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Consumer.class, args);
}
}

将通过Spring Cloud Stream Binder监听您提供的任何传输的Span数据(例如,包括用于RabbitMQ的spring-cloud-starter-stream-rabbit,以及Redis和Kafka的类似启动器)。 如果添加以下UI依赖项

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

默认的SpanStore是内存中的(适用于演示和快速入门)。 对于更强大的解决方案,您可以将MySQL和spring-boot-starter-jdbc添加到类路径中,并通过配置启用JDBC SpanStore。

spring:
rabbitmq:
host: ${RABBIT_HOST:localhost}
datasource:
schema: classpath:/mysql.sql
url: jdbc:mysql://${MYSQL_HOST:localhost}/test
username: root
password: root
# Switch this on to create the schema on startup:
initialize: true
continueOnError: true
sleuth:
enabled: false
zipkin:
storage:
type: mysql

mysql脚本

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`);

@EnableZipkinStreamServer也使用@EnableZipkinServer进行注释,因此该过程还将公开标准的Zipkin服务器端点,以便通过HTTP收集跨度,以及在Zipkin Web UI中进行查询。

4.Zipkin Stream Span消费者

重要:建议使用Zipkin对基于消息的跨度发送的本机支持。 从Edgware版本开始,不推荐使用Zipkin Stream服务器。 在Finchley发布中,它已被删除。

 

   
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