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。
基本术语
Spring Cloud Sleuth采用的是Google的开源项目Dapper的专业术语。
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。
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。
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：
1⃣️ 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
2⃣️ 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。
3⃣️ 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。
4⃣️ 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
目录结构
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
1⃣️ 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
2⃣️ zipkin-server作为链路追踪服务中心，负责存储链路数据
3⃣️ 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
4⃣️ 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
主maven pom文件
构建zipkin-server工程
目录结构
pom文件
配置文件
代码
构建user-service
目录结构
pom文件
代码
配置文件
构建gateway-service
目录结构
配置文件
代码
pom文件
项目演示
依次启动eureka-server、zipkin-server、user-service、gateway-service
浏览器访问 http://localhost:5000/user-api/user/hi
http://localhost:9411，即访问Zipkin的展示界面
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
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。
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
首先安装rabbitmq
docker run -d --name myrabbitmq -p 5672:5672 -p 15672:15672 docker.io/rabbitmq:management
访问 http://127.0.0.1:15672/#/
改造zipkin-server
pom改造
配置文件
启动类
改造 Zipkin Client（包括gateway-service、user-service）
启动方式和访问方式如上
访问rabbitmq页面
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
改造 zipkin-server
pom 文件
``
备注：mysql-connector-java 依赖版本号要和数据库保持一致
比如数据库版本号是8.0.19 那么依赖 mysql-connector-java的版本号也需要是8.0.19
``
配置文件
数据库
启动服务、访问接口（同上）
查看数据库记录
将数据存储在es中
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。
安装 ES、kibana
可参考我之前写的文章《ELK环境部署》
启动 ES
启动 Kibana
访问 Kibana
1⃣️ 查看本地IP ifconfig
2⃣️ 访问 http://172.16.2.197:5601
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
在zipkin中配置 ES
添加依赖
配置
启动服务 访问接口 （同上）
启动zipkin报错
异常：IllegalStateException(Elasticsearch 2.x and 5.x are supported, was: 7.5.1)
原因 我安装的ES版本太高7.5.1 需要安装低版本的ES
查看es版本
版本说明
换成这个版本启动不会报错 但还是使用不了ES 所以不要使用新版本的ES 因为zipkin还未做兼容
安装好了ES 6.X或更低版本
访问 kibana 添加index zipkin
在Kibana中查看链路数据和使用图标显示数据
这里不在重复了 感兴趣的童鞋可以看我之前写的ELK部署的文章有详细的介绍
源码资源
https://gitee.com/pingfanrenbiji/SpringCloudLearning.git
参考文献
https://juejin.im/post/59872ba96fb9a03c400ea11c
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