Spring Cloud 參考文檔（Spring Cloud Sleuth介紹）

impig33 發(fā)布于2019-08-16 16:58 / 3782人閱讀

摘要：那個(gè)配置文件將來(lái)自應(yīng)用程序的信息以格式記錄到文件中。以下清單顯示了使用的集成測(cè)試設(shè)置代碼添加到項(xiàng)目本節(jié)介紹如何使用或?qū)⑻砑拥巾?xiàng)目中。以下示例顯示了如何為執(zhí)行此操作建議你通過(guò)添加依賴關(guān)系管理，這樣你就無(wú)需自行管理版本。

Spring Cloud Sleuth介紹

Spring Cloud Sleuth為Spring Cloud實(shí)現(xiàn)了分布式追蹤解決方案。

術(shù)語(yǔ)

Spring Cloud Sleuth借用了Dapper的術(shù)語(yǔ)。

Span：基本工作單元，例如，發(fā)送RPC是一個(gè)新的span，就像向RPC發(fā)送響應(yīng)一樣，Span由span的唯一64位ID標(biāo)識(shí)，另一個(gè)64位ID標(biāo)識(shí)其所屬的Trace。Span還有其他數(shù)據(jù)，例如描述、帶時(shí)間戳的事件、鍵值annotations（標(biāo)簽），導(dǎo)致它們的span的ID以及進(jìn)程ID（通常是IP地址）。

span可以啟動(dòng)和停止，它們可以追蹤自己的時(shí)間信息，創(chuàng)建span后，必須在將來(lái)的某個(gè)時(shí)刻停止它。

啟動(dòng)Trace的初始span稱為root span，該span的ID值等于trace ID。

Trace：一組span形成的樹狀結(jié)構(gòu)，例如，如果運(yùn)行分布式大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，則可能由PUT請(qǐng)求形成trace。

Annotation：用于及時(shí)記錄事件的存在，使用Brave工具，不再需要為Zipkin設(shè)置特殊的事件來(lái)了解客戶端和服務(wù)器是誰(shuí)、請(qǐng)求在哪里開始以及在哪里結(jié)束，然而，出于學(xué)習(xí)目的，標(biāo)記這些事件以突出發(fā)生了什么類型的操作。

cs：Client Sent，客戶端發(fā)起了一個(gè)請(qǐng)求，這個(gè)annotation表示span的開始。

sr：Server Received，服務(wù)器端獲得了請(qǐng)求并開始處理它，從此時(shí)間戳中減去cs時(shí)間戳?xí)@示網(wǎng)絡(luò)延遲。

ss：Server Sent，在請(qǐng)求處理完成時(shí)注釋（當(dāng)響應(yīng)被發(fā)送回客戶端時(shí)），從此時(shí)間戳中減去sr時(shí)間戳?xí)@示服務(wù)器端處理請(qǐng)求所需的時(shí)間。

cr：Client Received，表示span的結(jié)束，客戶端已成功從服務(wù)器端收到響應(yīng)，從此時(shí)間戳中減去cs時(shí)間戳?xí)@示客戶端從服務(wù)器接收響應(yīng)所需的全部時(shí)間。

下圖顯示了系統(tǒng)中的Span和Trace，以及Zipkin annotations：

標(biāo)記的每種顏色表示一個(gè)span（有七個(gè)span — 從A到G），請(qǐng)考慮以下標(biāo)記：

Trace Id = X
Span Id = D
Client Sent

此標(biāo)記表示當(dāng)前span的Trace Id設(shè)置為X，Span Id設(shè)置為D，此外，還發(fā)生了Client Sent事件。

下圖顯示了span的父—子關(guān)系：

用途

以下部分參考上圖中顯示的示例。

使用Zipkin進(jìn)行分布式追蹤

這個(gè)例子有七個(gè)span，如果你進(jìn)入Zipkin中的trace，你可以在第二個(gè)trace中看到這個(gè)數(shù)字，如下圖所示：

但是，如果選擇特定trace，則可以看到四個(gè)span，如下圖所示：

選擇特定trace時(shí)，你會(huì)看到合并的span，這意味著，如果通過(guò)Server Received和Server Sent或Client Received和Client Sent annotations向Zipkin發(fā)送了兩個(gè)span，則它們將顯示為單個(gè)span。

在這種情況下，為什么七個(gè)和四個(gè)span之間存在差異？

一個(gè)span來(lái)自http:/start span，它具有Server Received（sr）和Server Sent（ss）annotations。

兩個(gè)span來(lái)自從service1到service2的http:/foo端點(diǎn)的RPC調(diào)用，Client Sent（cs）和Client Received（cr）事件發(fā)生在service1端，Server Received（sr）和Server Sent（ss）事件發(fā)生在service2端，這兩個(gè)span形成一個(gè)與RPC調(diào)用相關(guān)的邏輯span。

兩個(gè)span來(lái)自從service2到service3的http:/bar端點(diǎn)的RPC調(diào)用，Client Sent（cs）和Client Received（cr）事件發(fā)生在service2端，Server Received（sr）和Server Sent（ss）事件發(fā)生在service3端，這兩個(gè)span形成一個(gè)與RPC調(diào)用相關(guān)的邏輯span。

兩個(gè)span來(lái)自從service2到service4的http:/baz端點(diǎn)的RPC調(diào)用，Client Sent（cs）和Client Received（cr）事件發(fā)生在service2端，Server Received（sr）和Server Sent（ss）事件發(fā)生在service4端，這兩個(gè)span形成一個(gè)與RPC調(diào)用相關(guān)的邏輯span。

因此，如果我們計(jì)算物理span，我們有一個(gè)來(lái)自http:/start，兩個(gè)來(lái)自service1調(diào)用service2，兩個(gè)來(lái)自service2調(diào)用service3，兩個(gè)來(lái)自service2調(diào)用service4，總之，我們總共有七個(gè)span。

從邏輯上講，我們看到四個(gè)總Span的信息，因?yàn)槲覀冇幸粋€(gè)與傳入請(qǐng)求到service1相關(guān)的span和三個(gè)與RPC調(diào)用相關(guān)的span。

可視化錯(cuò)誤

Zipkin允許你可視化trace中的錯(cuò)誤，當(dāng)拋出異常而沒有被捕獲時(shí)，在span上設(shè)置了適當(dāng)?shù)臉?biāo)簽，然后Zipkin可以正確地著色，你可以在trace列表中看到一條紅色的trace，出現(xiàn)這種情況是因?yàn)閽伋隽水惓！?/p>

如果單擊該trace，則會(huì)看到類似的圖片，如下所示：

如果你隨后單擊其中一個(gè)span，則會(huì)看到以下內(nèi)容：

span顯示錯(cuò)誤的原因以及與之相關(guān)的整個(gè)堆棧追蹤。

Brave的分布式追蹤

從版本2.0.0開始，Spring Cloud Sleuth使用Brave作為追蹤庫(kù)，因此，Sleuth不再負(fù)責(zé)存儲(chǔ)上下文，而是將該工作委托給Brave。

由于Sleuth與Brave有不同的命名和標(biāo)記約定，Spring決定從現(xiàn)在開始遵循Brave的約定，但是，如果要使用遺留的Sleuth方法，可以將spring.sleuth.http.legacy.enabled屬性設(shè)置為true。

實(shí)例

點(diǎn)擊這里查看實(shí)例！

Zipkin中的依賴關(guān)系圖應(yīng)類似于以下圖像：

日志相關(guān)

當(dāng)使用grep通過(guò)掃描等于（例如）2485ec27856c56f4的trace ID來(lái)讀取這四個(gè)應(yīng)用程序的日志時(shí)，你將獲得類似于以下內(nèi)容的輸出：

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]]

如果你使用日志聚合工具（例如Kibana、Splunk等），你可以排序發(fā)生的事件，Kibana的一個(gè)例子類似于下圖：

如果要使用Logstash，以下列表顯示Logstash的Grok模式：

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}" }
       }
}

如果要將Grok與Cloud Foundry中的日志一起使用，則必須使用以下模式：

filter {
       # pattern matching logback pattern
       grok {
              match => { "message" => "(?m)OUTs+%{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}" }
       }
}

JSON化Logback與Logstash一起使用

通常，你不希望將日志存儲(chǔ)在文本文件中，而是存儲(chǔ)在Logstash可以立即選擇的JSON文件中，為此，你必須執(zhí)行以下操作（為了便于閱讀，在groupId:artifactId:version notation中傳遞依賴項(xiàng)）。

依賴關(guān)系設(shè)置

確保Logback位于類路徑上（ch.qos.logback:logback-core）。

添加Logstash Logback encode，例如，要使用版本4.6，請(qǐng)?zhí)砑?b>net.logstash.logback:logstash-logback-encoder:4.6。

Logback設(shè)置

請(qǐng)考慮以下Logback配置文件示例（名為logback-spring.xml）。



    
    ?
    
    
    ?

    
    

    
    
        
            
            DEBUG
        
        
            ${CONSOLE_LOG_PATTERN}
            utf8
        
    

    ?
    
        ${LOG_FILE}
        
            ${LOG_FILE}.%d{yyyy-MM-dd}.gz
            7
        
        
            ${CONSOLE_LOG_PATTERN}
            utf8
        
    
    ?
    
    
        ${LOG_FILE}.json
        
            ${LOG_FILE}.json.%d{yyyy-MM-dd}.gz
            7
        
        
            
                
                    UTC
                
                
                    
                        {
                        "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"
                        }
                    
                
            
        
    
    ?

那個(gè)Logback配置文件：

將來(lái)自應(yīng)用程序的信息以JSON格式記錄到build/${spring.application.name}.json文件中。

已注釋掉兩個(gè)額外的appender：控制臺(tái)和標(biāo)準(zhǔn)日志文件。

具有與上一節(jié)中介紹的相同的日志記錄模式。

如果使用自定義logback-spring.xml，則必須在bootstrap而不是application屬性文件中傳遞spring.application.name，否則，你的自定義logback文件無(wú)法正確讀取該屬性。

傳播span上下文

span上下文是必須傳播到跨進(jìn)程邊界的任何子span的狀態(tài)，span上下文的一部分是Baggage，trace和span ID是span上下文的必需部分，Baggage是可選部分。

Baggage是一組存儲(chǔ)在span上下文中的鍵：值對(duì)，Baggage隨著trace一起移動(dòng)，并附在每一個(gè)span上，Spring Cloud Sleuth了解如果HTTP header以baggage-為前綴，則標(biāo)題與行李相關(guān)，并且對(duì)于消息，它以baggage_開頭。

目前對(duì)baggage條目的數(shù)量或大小沒有限制，但是，請(qǐng)記住，太多可能會(huì)降低系統(tǒng)吞吐量或增加RPC延遲，在極端情況下，由于超出傳輸級(jí)別的消息或header容量，過(guò)多的baggage可能會(huì)使應(yīng)用程序崩潰。

以下示例顯示了在span上設(shè)置baggage：

Span initialSpan = this.tracer.nextSpan().name("span").start();
ExtraFieldPropagation.set(initialSpan.context(), "foo", "bar");
ExtraFieldPropagation.set(initialSpan.context(), "UPPER_CASE", "someValue");

Baggage與Span標(biāo)簽

Baggage隨trace而行（每個(gè)子span包含其父級(jí)的baggage），Zipkin不知道baggage，也不接收這些信息。

從Sleuth 2.0.0開始，你必須在項(xiàng)目配置中明確傳遞baggage鍵名稱。

標(biāo)簽附加到特定span，換句話說(shuō)，它們僅針對(duì)特定span呈現(xiàn)，但是，你可以按標(biāo)記搜索以查找trace，假設(shè)存在具有搜索標(biāo)記值的span。

如果你希望能夠根據(jù)baggage查找span，則應(yīng)在根span中添加相應(yīng)的條目作為標(biāo)記。

span必須在scope內(nèi)。

以下清單顯示了使用baggage的集成測(cè)試：

設(shè)置

spring.sleuth:
  baggage-keys:
    - baz
    - bizarrecase
  propagation-keys:
    - foo
    - upper_case

代碼

initialSpan.tag("foo",
        ExtraFieldPropagation.get(initialSpan.context(), "foo"));
initialSpan.tag("UPPER_CASE",
        ExtraFieldPropagation.get(initialSpan.context(), "UPPER_CASE"));

添加Sleuth到項(xiàng)目

本節(jié)介紹如何使用Maven或Gradle將Sleuth添加到項(xiàng)目中。

要確保你的應(yīng)用程序名稱在Zipkin中正確顯示，請(qǐng)?jiān)?b>bootstrap.yml中設(shè)置spring.application.name屬性。

只有Sleuth（log相關(guān)）

如果你想在沒有Zipkin集成的情況下僅使用Spring Cloud Sleuth，請(qǐng)將spring-cloud-starter-sleuth模塊添加到你的項(xiàng)目中。

以下示例顯示如何使用Maven添加Sleuth：

Maven


      
          
              org.springframework.cloud
              spring-cloud-dependencies
              ${release.train.version}
              pom
              import
          
      



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

建議你通過(guò)Spring BOM添加依賴關(guān)系管理，這樣你就無(wú)需自行管理版本。

添加依賴spring-cloud-starter-sleuth。

以下示例顯示如何使用Gradle添加Sleuth：

Gradle

dependencyManagement {
    imports {
        mavenBom "org.springframework.cloud:spring-cloud-dependencies:${releaseTrainVersion}"
    }
}

dependencies {
    compile "org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-sleuth"
}

建議你通過(guò)Spring BOM添加依賴關(guān)系管理，這樣你就無(wú)需自行管理版本。

添加依賴spring-cloud-starter-sleuth。

通過(guò)HTTP Sleuth與Zipkin一起使用

如果你想要Sleuth和Zipkin，請(qǐng)?zhí)砑?b>spring-cloud-starter-zipkin依賴項(xiàng)。

以下示例顯示了如何為Maven執(zhí)行此操作：

Maven


      
          
              org.springframework.cloud
              spring-cloud-dependencies
              ${release.train.version}
              pom
              import
          
      



    org.springframework.cloud
    spring-cloud-starter-zipkin

以下示例顯示了如何為Gradle執(zhí)行此操作：

Gradle

dependencyManagement {
    imports {
        mavenBom "org.springframework.cloud:spring-cloud-dependencies:${releaseTrainVersion}"
    }
}

dependencies {
    compile "org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-zipkin"
}

在RabbitMQ或Kafka上Sleuth與Zipkin一起使用

如果你想使用RabbitMQ或Kafka而不是HTTP，添加spring-rabbit或spring-kafka依賴項(xiàng)，默認(rèn)目標(biāo)名稱是zipkin。

如果使用Kafka，則必須相應(yīng)地設(shè)置屬性spring.zipkin.sender.type屬性：

spring.zipkin.sender.type: kafka

spring-cloud-sleuth-stream已棄用且與這些目標(biāo)不兼容。

如果你想在RabbitMQ上使用Sleuth，請(qǐng)?zhí)砑?b>spring-cloud-starter-zipkin和spring-rabbit依賴項(xiàng)。

以下示例顯示了如何為Maven執(zhí)行此操作：

Maven


      
          
              org.springframework.cloud
              spring-cloud-dependencies
              ${release.train.version}
              pom
              import
          
      



    org.springframework.cloud
    spring-cloud-starter-zipkin


    org.springframework.amqp
    spring-rabbit

建議你通過(guò)Spring BOM添加依賴關(guān)系管理，這樣你就無(wú)需自行管理版本。

添加依賴spring-cloud-starter-zipkin，這樣，所有嵌套的依賴項(xiàng)都會(huì)被下載。

要自動(dòng)配置RabbitMQ，請(qǐng)?zhí)砑?b>spring-rabbit依賴項(xiàng)。

Gradle

dependencyManagement {
    imports {
        mavenBom "org.springframework.cloud:spring-cloud-dependencies:${releaseTrainVersion}"
    }
}

dependencies {
    compile "org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-zipkin" 2
    compile "org.springframework.amqp:spring-rabbit" 3
}

覆蓋Zipkin的自動(dòng)配置

Spring Cloud Sleuth從2.1.0版開始支持向多個(gè)追蹤系統(tǒng)發(fā)送trace，為了使其工作，每個(gè)追蹤系統(tǒng)都需要有一個(gè)Reporter和Sender，如果要覆蓋提供的bean，則需要為它們指定一個(gè)特定的名稱，為此，你可以分別使用ZipkinAutoConfiguration.REPORTER_BEAN_NAME和ZipkinAutoConfiguration.SENDER_BEAN_NAME。

@Configuration
protected static class MyConfig {

    @Bean(ZipkinAutoConfiguration.REPORTER_BEAN_NAME)
    Reporter myReporter() {
        return AsyncReporter.create(mySender());
    }

    @Bean(ZipkinAutoConfiguration.SENDER_BEAN_NAME)
    MySender mySender() {
        return new MySender();
    }

    static class MySender extends Sender {

        private boolean spanSent = false;

        boolean isSpanSent() {
            return this.spanSent;
        }

        @Override
        public Encoding encoding() {
            return Encoding.JSON;
        }

        @Override
        public int messageMaxBytes() {
            return Integer.MAX_VALUE;
        }

        @Override
        public int messageSizeInBytes(List encodedSpans) {
            return encoding().listSizeInBytes(encodedSpans);
        }

        @Override
        public Call sendSpans(List encodedSpans) {
            this.spanSent = true;
            return Call.create(null);
        }

    }

}

額外的資源

你可以點(diǎn)擊這里觀看Reshmi Krishna和Marcin Grzejszczak關(guān)于Spring Cloud Sleuth和Zipkin的視頻。

你可以在openzipkin/sleuth-webmvc-example存儲(chǔ)庫(kù)中檢查Sleuth和Brave的不同設(shè)置。

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