Spring Cloud Sleuth在分布式中进行日志跟踪
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Spring Cloud Sleuth在分布式中进行日志跟踪

精选文章moguli202025-03-31 16:11:1220A+A-

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  • 1.1. 分布式系统面临的问题1.4. 链路监控相关术语2.2. Zipkin下载与启动2.3. 搭建链路监控步骤2.5. 向Zipkin发送消息的方式2.6. Sleuth到底给Zipkin都发送了哪些数据？2.7. Zipkin配置持久化三、引入sleuth是怎么输出traceId的五、除了Zipkin还有哪些链路跟踪

本篇文章所涉及到的demo练习 使用的cloud 2021.0.3+ springboot2.6.8

一、概述

1.1. 分布式系统面临的问题

在微服务框架中，一个由客户端发起的请求在后端系统中 会经过多个不同的的服务节点 调用来协同产生最后的请求结果，每一个次请求都会形成一条复杂的分布式服务调用链路，链路中的任何一环出现高延时或错误都会引起整个请求最后的失败。

1.2. Sleuth是什么

官网：
https://docs.spring.io/spring-cloud-sleuth/docs/current/reference/html/

Spring Cloud Sleuth提供了一套完整的服务跟踪的解决方案。他会将服务与服务之间的调用给记录起来。可以快速的知道调用 用户服务，到底涉及到了哪些微服务，方便我们快速排查问题！

具体的功能如下几点：

  • 将跟踪和跨度 ID 添加到 Slf4J，因此您可以从日志聚合器中的给定跟踪或跨度中提取所有日志。
  • 检测来自 Spring 应用程序的公共入口和出口点（servlet filter, rest template, scheduled actions, message channels, feign client）。
  • 如果 spring-cloud-sleuth-zipkin 可用，则应用程序将通过 HTTP生成和报告与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Zipkin 服务的位置。

1.3. Zipkin是什么

Spring Cloud Sleuth对于分布式链路的跟踪仅仅是生成一些数据，这些数据不便于人类阅读，所以我们一般把这种跟踪数据上传给Zipkin Server，由Zipkin通过UI页面统一进行数据的展示。

1.4. 链路监控相关术语

这些术语在官方文档当中也可以看到的！

  • span（跨度） ：工作的基本单位。例如， 发送 RPC 是一个新的跨度，发送响应到 RPC 也是如此 。Span还有其他数据，例如描述、时间戳事件、键值注释（标签）、导致它们的 Span 的 ID 和进程 ID（通常是 IP 地址）。跨度可以启动和停止，并且它们会跟踪它们的时间信息。 创建跨度后 ，您 必须在将来的某个时间点停止它 。
  • Trace ：一组跨度形成树状结构。
  • Annotation/Event ：用于及时记录某个事件的存在，有如下事件类型：cs ： 客户端发送 。客户已提出请求。此注释指示跨度的开始。sr ：Server Received： 服务器端收到请求并开始处理它 。cs从此时间戳中减去时间戳揭示了 网络延迟 。ss ： 服务器发送 。在请求处理完成时注释（当响应被发送回客户端时）。从这个时间戳中减去sr时间戳，可以看出 服务器端处理请求所需的时间 。cr : 客户收到 。表示跨度的结束。客户端已成功收到服务器端的响应。cs从这个时间戳中减去时间戳，可以看出 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：音符的每种颜色表示一个跨度（有七个跨度 - 从A到G）。

下图显示了 span 的父子关系的外观：

您可以继续创建跨度（带有no custom span指示的示例），也可以手动创建子跨度（带有custom span指示的示例）。

二、实战练习

2.1. 入门练习

1.创建项目

2.引入依赖


    8
    8
    UTF-8
    2.6.8
    2021.0.3



    
        
           org.springframework.boot
           spring-boot-dependencies
           ${springboot.version}
           pom
           import
       
        
           org.springframework.cloud
           spring-cloud-dependencies
           ${springcloud.version}
           pom
           import
       
    


    
        org.springframework.boot
        spring-boot-starter-web
    
    
        org.springframework.cloud
        spring-cloud-starter-sleuth

3.添加yml配置

server:
  port: 8989

spring:
  application:
    name: sleuth-demo

4.添加控制器

@RestController
public class ExampleController {
 
    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(ExampleController.class);
    
    @RequestMapping("/")
    public String home() {
 
        log.info("Hello world!");
        return "Hello World!";
    }
}

5.测试访问： http://localhost:8989/ 访问后观察打印的日志

[sleuth-demo,a79df4de56426209,a79df4de56426209] 此条目对应于 [application name,trace id, span id]

设置DispatcherServlet日志级别过后可以看到如下日志：

logging.level.org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet=DEBUG

如果您对这一步还不是很了解他是干什么的，没关系，可以接着往下看，下面你就会明白的！学知识要循序渐进，不可急躁！！！

2.2. Zipkin下载与启动

下载最新版本2.23.18：
https://repo1.maven.org/maven2/io/zipkin/zipkin-server/2.23.18/zipkin-server-2.23.18-exec.jar

官网：
https://zipkin.io/pages/quickstart.html

Zipkin的gihub地址：
https://github.com/openzipkin/zipkin

下载好jar包后直接 java -jar 启动：

然后访问
http://localhost:9411/zipkin/

2.3. 搭建链路监控步骤

首先我们要至少准备两个服务，并且是调用关系。这样我们才可以通过zipkin来查看调用链。

这里我会搭建两个服务，一个是8989服务，一个是8990服务，然后8989服务的一个接口当中调用了8990当中的接口！远程调用的时候我这里使用的是openfeign，openfeign和RestTemplate都是远程调用框架，如果您对RestTemplate熟悉，用RestTemplate也是可以的。

openfeign教程：
https://blog.csdn.net/weixin_43888891/article/details/126171740

第一步：搭建8990提供者

1.创建项目

2.添加pom依赖

这块有一个点需要注意一下，有的 springcloud 版本当中是没有对
spring-cloud-starter-zipkin 进行版本控制的，所以这时候我们需要自己去声明版本号， 2.2.8.RELEASE 是截止到现在最新的版本！
spring-cloud-starter-zipkin依赖是集成了
spring-cloud-starter-sleuth依赖的，所以我们引用了zipkin就可以不引用sleuth了。


    8
    8
    UTF-8
    2.6.8
    2021.0.3



    
        
           org.springframework.boot
           spring-boot-dependencies
           ${springboot.version}
           pom
           import
       
        
           org.springframework.cloud
           spring-cloud-dependencies
           ${springcloud.version}
           pom
           import
       
    


    
        org.springframework.boot
        spring-boot-starter-web
    
    
        org.springframework.cloud
        spring-cloud-starter-zipkin
        2.2.8.RELEASE
    
    
        org.springframework.cloud
        spring-cloud-starter-openfeign

3.添加yml配置

server:
  port: 8990

spring:
  application:
    name: sleuth-provide

logging:
  level:
    org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet: DEBUG

4.添加控制器，主要是为了测试调用链路，这个接口就随便写一下就可以了！

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

    @GetMapping("/getUserList")
    public String getUserList() {
 
        return "user";
    }
}

5.启动后测试访问：
http://localhost:8990/user/getUserList

访问两次后打开
http://localhost:9411/zipkin

第二步：搭建8989消费者

1.创建项目

2.添加pom依赖（这块跟上面提供者的依赖一样即可，当然消费者用不到openfeign，可以选择把openfeign的依赖去掉）

3.添加yml配置

server:
  port: 8989

spring:
  application:
    name: sleuth-demo

logging:
  level:
    org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet: DEBUG

4.使用openfeign就需要开启openfeign的注解支持，在启动类添加 @EnableFeignClients
5.添加openfeign远程调用接口

@FeignClient(value = "userService", url = "http://localhost:8990")
public interface UserService {
 

    @GetMapping("/user/getUserList")
    String getUserList();
}

6.添加控制器

@RestController
public class ExampleController {
 

    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(ExampleController.class);

    @Resource
    private UserService userService;

    @RequestMapping("/")
    public String home() {
 
        log.info("Hello world!");
        return userService.getUserList();
    }
}

第三步：测试访问

访问： http://localhost:8989/

首先我们观察两个服务的日志：会发现一个问题 trace id 是一致的！原因就是8989调用了8990服务，他们属于是一个链路的。记住这一切并不是zipkin帮我们实现的，而是Sleuth。您也可以通过将zipkin的依赖改为sleuth然后执行链路，他id仍然是一样的。 zipkin可以把它当做就是一个带有可视化界面的jar包，项目当中集成zipkin依赖主要是将sleuth链路跟踪的数据，上传到zipkin，由zipkin对数据进行整理并在页面上展示了出来，真正实现链路跟踪的是sleuth

然后我们再观察一下zipkin的日志：

第四步：故意制造异常

在消费服务的接口上故意制造异常：

@GetMapping("/getUserList")
public String getUserList() {
 
    int i = 1/0;
    return "user";
}

制造完异常后重启，再进行访问 http://localhost:8989/ ，然后观察日志：可以很直观的看到是哪些链路出现了问题。

通过这里我们可以拿到Trace ID，有了Trace ID我们可以去日志文件当中搜索Trace ID快速定位bug原因！

然后我们还可以查看链路详情：通过下图可以很直观的看到是由 SLEUTH-DEMO 调用 SLEUTH-PROVIDE 服务的时候， SLEUTH-DEMO 服务接口产生的异常！

假如不使用Sleuth，在我们进行远程调用的时候报错了，实际上我们是看不到他是因为什么报错的，我们只知道调用他报错了，日志如下，要想真正知道报的什么异常还得去查看远程调用的服务日志，而且还得比对服务调用时间，来查看当时报错的日志。

2.4. sleuth相关配置

问题：默认情况下，它将它们发送到 localhost（端口 9411） 上的 Zipkin 收集器服务，假设我们微服务并不是都部署在一台机器，那应该怎么办呢？使用 spring.zipkin.baseUrl 配置Zipkin 服务的位置。

spring:
  application:
    name: sleuth-demo
  zipkin:
    base-url: http://localhost:9411/ # 指定zipkin地址
  sleuth:
    sampler:
      # 采样率值介于 0 到 1 之间，1 则表示全部采集
      probability: 1
      # 每秒采集的数量，默认是10，通过设置这个可以有效的避免消息过大 
      rate: 10

关于sleuth的其他相关配置属性，可查看官网：

https://docs.spring.io/spring-cloud-sleuth/docs/current/reference/html/appendix.html#appendix

2.5. 向Zipkin发送消息的方式

官网：
https://docs.spring.io/spring-cloud-sleuth/docs/current/reference/html/howto.html#howto

这个是什么意思呢？首先我们要明白一点，zipkin当中所展示的数据实际上都是由我们服务发送给zipkin他才将数据清洗，并展示出来的。默认采用的是HTTP请求方式来进行向zipkin发送的。在实际开发当中HTTP请求方式，有时候势必会给我们服务器带来一些压力，并发量特别大的情况下，会占用大量线程。HTTP请求讲究的是，我发送给你，然后并且收到你的消息回复，这条连接才算结束。

所以基于这一点zipkin也给我们提供了可以通过消息中间件来进行发送，发送给消息中间件我们就不用管了，这样可以避免线程拥堵，目前支持RabbitMQ和Kafka、ActiveMQ！

我这里直接使用rabbitmq来进行演示 其他同理，不懂可以看官网！

第一步：添加依赖


    org.springframework.amqp
    spring-rabbit

第二步：添加rabbitmq配置

spring:
  application:
    name: sleuth-demo
  zipkin:
    base-url: http://localhost:9411/
    sender:
      type: rabbit
  rabbitmq:
    host: 127.0.0.1
    port: 5672
    username: guest
    password: guest
    listener: # 这里配置了重试策略
      direct:
        retry:
          enabled: true
  sleuth:
    sampler:
      #采样率值介于 0 到 1 之间，1 则表示全部采集
      probability: 1
      rate: 10

第三步：修改Zipkin启动命令

关于Zipkin启动相关命令可查看：
https://github.com/openzipkin/zipkin/tree/master/zipkin-server

java -jar zipkin-server-2.23.18-exec.jar --RABBIT_ADDRESSES=127.0.0.1:5672 --RABBIT_USER=guest --RABBIT_PASSWORD=guest

docker启动：

docker  run \
--name zipkin-server2 -d \
--restart=always \
-p 9411:9411 \
-e RABBIT_ADDRESSES=162.14.115.18:5672 \
-e RABBIT_USER=admin \
-e RABBIT_PASSWORD=admin \
openzipkin/zipkin:2.21.7

第四步：测试，启动我们的服务，然后访问接口 http://localhost:8989/

zipkin就是自动创建的队列，通过这个队列进行发送消息的！

打开zipkin仍然可以看到调用信息。

2.6. Sleuth到底给Zipkin都发送了哪些数据？

想知道这个其实非常简单，我们只需要将zipkin给停止掉，然后调用我们的服务接口即可。这时候队列当中的消息就没有人消费了，然后我们就可以通过RabbitMQ管理页直接获取消息。

2.7. Zipkin配置持久化

假如不配置zipkin持久化，当我们把jar包给停止后，所有收集到的消息会直接清除！针对于数据持久化zipkin提供了好几种种方式，常用的有两种，一种存储到mysql，另一种是Elasticsearch。

方式一：持久化到mysql

SQL文件：
https://github.com/openzipkin/zipkin/blob/master/zipkin-storage/mysql-v1/src/main/resources/mysql.sql

官网配置：
https://github.com/openzipkin/zipkin/tree/master/zipkin-server

配置持久化相当简单，只需要在mysql创建一个库和表，然后zipkin启动的时候指定持久化方式为mysql即可。

java -jar zipkin-server-2.23.18-exec.jar --STORAGE_TYPE=mysql --MYSQL_HOST=127.0.0.1 --MYSQL_TCP_PORT=3306 --MYSQL_DB=zipkin --MYSQL_USER=root --MYSQL_PASS=root --RABBIT_ADDRESSES=127.0.0.1:5672 --RABBIT_USER=guest --RABBIT_PASSWORD=guest

方式二：持久化到Elasticsearch

这一种我就不再演示了，教程可以看官网：
https://github.com/openzipkin/zipkin/tree/master/zipkin-server

三、引入sleuth是怎么输出traceId的

首先我们要找到SpringBoot默认的logback配置

base.xml引用了 console-appender.xml 和 defaults.xml

我们之所以不配置日志，springboot也可以控制打印日志主要是以下：

CONSOLE_LOG_PATTERN 就是springboot默认的日志格式：日志格式当中使用到了一个 LOG_DATEFORMAT_PATTERN 变量

主要是由
TraceEnvironmentPostProcessor 类当中的 postProcessEnvironment 方法在启动的时候判断是否开启了sleuth，假如开启了会直接设置 LOG_DATEFORMAT_PATTERN 变量。

四、logback日志问题

分布式系统中，如何快速定位某个用户的请求日志？

据我了解 zikpin并没有提供详细报错日志，例如是哪行报错，通过zipkin我们可以知道是链路中哪个服务报错，这时候我们可以通过traceid去日志文件当中查看详细报错信息！

但是有时候我们项目当中使用了logback.xml，日志格式里面并没有设置traceid。那到底应该如何设置呢？

我们可以参考springboot默认的日志配置，然后配置如下：




    
    

    
    
    

    
    
    

    
    
        
            ${CONSOLE_LOG_PATTERN}
        
    

    
    
	    ${LOG_PATH}/sys-info.log
        
        
            
            ${log.path}/sys-info.%d{yyyy-MM-dd}.log
            
            60
		
		
			${FILE_LOG_PATTERN}
		
        
            ERROR
            DENY
            ACCEPT
        
	

	
	    ${LOG_PATH}/sys-error.log
        
        
            
            ${log.path}/sys-error.%d{yyyy-MM-dd}.log
            
            60
        
        
            ${FILE_LOG_PATTERN}
        
        
            
            ERROR
            
            ACCEPT
            
            DENY
        
    

    
    
        
        0
        
        512
        
        
    

    
        
        0
        
        512

五、除了Zipkin还有哪些链路跟踪

  1. CAT是一个更综合性的平台,提供的监控功能最全面，国内几个大厂生产也都在使用。但研发进度及版本更新相对较慢。
  2. Zipkin由Twitter开源，调用链分析工具，基于spring-cloud-sleuth得到广泛使用，非常轻量，使用部署简单。
  3. Skywalking专注于链路和性能监控，国产开源，埋点无侵入，UI功能较强。能够加入Apache孵化器，设计思想及代码得到一定认可，后期应该也会有更多的发展空间及研发人员投入。目前使用厂商最多。版本更新较快。
  4. Pinpoint专注于链路和性能监控，韩国研发团队开源，埋点无侵入，UI功能较强，但毕竟是小团队，不知道会不会一直维护着，目前版本仍在更新中

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