当我们的应用采用微服务架构之后，后台可能有几十个甚至几百个服务在支撑，一个请求请求可能需要多次的服务调用最后才能完成；当请求变慢或者不可用时，我们无法得知是哪个后台服务引起的，这时就需要解决如何快速定位服务故障点，并且服务之间的调用链关系，服务之间通信时间等等都需要去监控，Zipkin分布式跟踪系统就能很好的解决这样的问题，在SpringCloud中Spring Cloud Sleuth 组件基于Zipkin进行封装，让链路追踪实现起来更为简单。

1.2.ZipKin介绍

Zipkin是Twitter的一个开源项目，它基于Google Dapper实现。我们可以使用它来收集各个服务器上请求链路的跟踪数据，并通过它提供的REST API接口来辅助我们查询跟踪数据以实现对分布式系统的监控程序，从而及时地发现系统中出现的延迟升高问题并找出系统性能瓶颈的根源。除了面向开发的API接口之外，它也提供了方便的UI组件来帮助我们直观的搜索跟踪信息和分析请求链路明细，比如：可以查询某段时间内各用户请求的处理时间等。

ZipKin可以分为两部分，一部分是zipkin server，用来作为数据的采集存储、数据分析与展示；第二部分是zipkin client，是基于不同的语言及框架封装的一些列客户端工具，这些工具完成了追踪数据的生成与上报功能，架构如下：

• Collector：收集器组件，它主要用于处理从外部系统(要链路追踪的微服务)发送过来的跟踪信息，将这些信息转换为Zipkin内部处理的Span格式，以支持后续的存储、分析、展示等功能。

• Storage：存储组件，它主要对处理收集器接收到的跟踪信息，默认会将这些信息存储在内存中，我们也可以修改此存储策略，通过使用其他存储组件将跟踪信息存储到数据库中。

• RESTful API：API组件，它主要用来提供外部访问接口。比如给客户端展示跟踪信息，或是外接系统访问以实现监控等。

• Web UI：UI组件，基于API组件实现的上层应用。通过UI组件用户可以方便而有直观地查询和分析跟踪信息

图例：

1.3.ZipKin核心概念

ZipKin实现的基本思路是在服务调用的请求和响应中加入ID，标明上下游请求的关系。利用这些信息，可以可视化地分析服务调用链路和服务间的依赖关系。

• traceId

用来确定一个追踪链的16字符长度的字符串，在某个追踪链中保持不变。Zipkin使用Trace结构表示对一次请求的跟踪，一次请求可能由后台的若干服务负责处理，每个服务的处理是一 个Span，Span之间有依赖关系，Trace就是树结构的Span集合；

• spanId

区域Id，在一个追踪链中spanId可能存在多个，每个spanId用于表明在某个服务中的身份，也是16字符长度的字符串。 每个服务的处理跟踪是一个Span，可以理解为一个基本的工作单元，包含了一些描述信息：id，parentId，name，timestamp，duration，annotations等

• parentId

在跨服务调用者的spanId会传递给被调用者，被调用者会将调用者的spanId作为自己的parentId，然后自己再生成spanId。

1.4.Spring Cloud Sleuth与Zipkin

Spring Cloud Sleuth 主要功能就是在分布式系统中提供追踪解决方案，并且兼容支持了 zipkin， spring cloud提供了spring-cloud-sleuth-zipkin来方便集成zipkin实现（指的是Zipkin Client，而不是Zipkin服务器），该jar包可以通过spring-cloud-starter-zipkin依赖来引入。 Spring Cloud Sleuth是对Zipkin的一个封装，实现对于Span、Trace等信息的生成、接入HTTP Request，以及向Zipkin Server发送采集信息等全部自动完成。

2.链路追踪实战

2.1.搭建Zipkin服务

创建工程，导入依赖

该工程作为链路追踪服务端即：springcloud-zipkin-server-1080

io.zipkin.java

zipkin-server

2.10.4

org.springframework.boot

spring-boot-starter-log4j2

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