Spring Cloud 参考文档（Spring Cloud Sleuth介绍）

摘要：那个配置文件将来自应用程序的信息以格式记录到文件中。以下清单显示了使用的集成测试设置代码添加到项目本节介绍如何使用或将添加到项目中。以下示例显示了如何为执行此操作建议你通过添加依赖关系管理，这样你就无需自行管理版本。

Spring Cloud Sleuth为Spring Cloud实现了分布式追踪解决方案。

Spring Cloud Sleuth借用了Dapper的术语。

Span：基本工作单元，例如，发送RPC是一个新的span，就像向RPC发送响应一样，Span由span的唯一64位ID标识，另一个64位ID标识其所属的Trace。Span还有其他数据，例如描述、带时间戳的事件、键值annotations（标签），导致它们的span的ID以及进程ID（通常是IP地址）。

span可以启动和停止，它们可以追踪自己的时间信息，创建span后，必须在将来的某个时刻停止它。

启动Trace的初始span称为root span，该span的ID值等于trace ID。

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

Annotation：用于及时记录事件的存在，使用Brave工具，不再需要为Zipkin设置特殊的事件来了解客户端和服务器是谁、请求在哪里开始以及在哪里结束，然而，出于学习目的，标记这些事件以突出发生了什么类型的操作。

cs：Client Sent，客户端发起了一个请求，这个annotation表示span的开始。

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

ss：Server Sent，在请求处理完成时注释（当响应被发送回客户端时），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：Client Received，表示span的结束，客户端已成功从服务器端收到响应，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。

下图显示了系统中的Span和Trace，以及Zipkin annotations：

标记的每种颜色表示一个span（有七个span — 从A到G），请考虑以下标记：

Trace Id = X
Span Id = D
Client Sent

此标记表示当前span的Trace Id设置为X，Span Id设置为D，此外，还发生了Client Sent事件。

下图显示了span的父—子关系：

以下部分参考上图中显示的示例。

这个例子有七个span，如果你进入Zipkin中的trace，你可以在第二个trace中看到这个数字，如下图所示：

但是，如果选择特定trace，则可以看到四个span，如下图所示：

选择特定trace时，你会看到合并的span，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span，则它们将显示为单个span。

在这种情况下，为什么七个和四个span之间存在差异？

一个span来自http:/start span，它具有Server Received（sr）和Server Sent（ss）annotations。

两个span来自从service1到service2的http:/foo端点的RPC调用，Client Sent（cs）和Client Received（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span形成一个与RPC调用相关的逻辑span。

两个span来自从service2到service3的http:/bar端点的RPC调用，Client Sent（cs）和Client Received（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span形成一个与RPC调用相关的逻辑span。

两个span来自从service2到service4的http:/baz端点的RPC调用，Client Sent（cs）和Client Received（cr）事件发生在service2端，Server Received（sr）和Server Sent（ss）事件发生在service4端，这两个span形成一个与RPC调用相关的逻辑span。

因此，如果我们计算物理span，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span。

从逻辑上讲，我们看到四个总Span的信息，因为我们有一个与传入请求到service1相关的span和三个与RPC调用相关的span。

Zipkin允许你可视化trace中的错误，当抛出异常而没有被捕获时，在span上设置了适当的标签，然后Zipkin可以正确地着色，你可以在trace列表中看到一条红色的trace，出现这种情况是因为抛出了异常。

如果单击该trace，则会看到类似的图片，如下所示：

如果你随后单击其中一个span，则会看到以下内容：

span显示错误的原因以及与之相关的整个堆栈追踪。

从版本2.0.0开始，Spring Cloud Sleuth使用Brave作为追踪库，因此，Sleuth不再负责存储上下文，而是将该工作委托给Brave。

由于Sleuth与Brave有不同的命名和标记约定，Spring决定从现在开始遵循Brave的约定，但是，如果要使用遗留的Sleuth方法，可以将spring.sleuth.http.legacy.enabled属性设置为true。

点击这里查看实例！

Zipkin中的依赖关系图应类似于以下图像：

当使用grep通过扫描等于（例如）2485ec27856c56f4的trace ID来读取这四个应用程序的日志时，你将获得类似于以下内容的输出：

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]]

如果你使用日志聚合工具（例如Kibana、Splunk等），你可以排序发生的事件，Kibana的一个例子类似于下图：

如果要使用Logstash，以下列表显示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)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}" }
       }
}

通常，你不希望将日志存储在文本文件中，而是存储在Logstash可以立即选择的JSON文件中，为此，你必须执行以下操作（为了便于阅读，在groupId:artifactId:version notation中传递依赖项）。

依赖关系设置

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

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

Logback设置

请考虑以下Logback配置文件示例（名为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。

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而不是application属性文件中传递spring.application.name，否则，你的自定义logback文件无法正确读取该属性。

span上下文是必须传播到跨进程边界的任何子span的状态，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是可选部分。

Baggage是一组存储在span上下文中的键：值对，Baggage随着trace一起移动，并附在每一个span上，Spring Cloud Sleuth了解如果HTTP header以baggage-为前缀，则标题与行李相关，并且对于消息，它以baggage_开头。

目前对baggage条目的数量或大小没有限制，但是，请记住，太多可能会降低系统吞吐量或增加RPC延迟，在极端情况下，由于超出传输级别的消息或header容量，过多的baggage可能会使应用程序崩溃。

以下示例显示了在span上设置baggage：

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

Baggage随trace而行（每个子span包含其父级的baggage），Zipkin不知道baggage，也不接收这些信息。

从Sleuth 2.0.0开始，你必须在项目配置中明确传递baggage键名称。

标签附加到特定span，换句话说，它们仅针对特定span呈现，但是，你可以按标记搜索以查找trace，假设存在具有搜索标记值的span。

如果你希望能够根据baggage查找span，则应在根span中添加相应的条目作为标记。

span必须在scope内。

以下清单显示了使用baggage的集成测试：

设置

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

代码

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

本节介绍如何使用Maven或Gradle将Sleuth添加到项目中。

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

如果你想在没有Zipkin集成的情况下仅使用Spring Cloud Sleuth，请将spring-cloud-starter-sleuth模块添加到你的项目中。

以下示例显示如何使用Maven添加Sleuth：

Maven

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



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

建议你通过Spring BOM添加依赖关系管理，这样你就无需自行管理版本。

添加依赖spring-cloud-starter-sleuth。

以下示例显示如何使用Gradle添加Sleuth：

Gradle

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

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

建议你通过Spring BOM添加依赖关系管理，这样你就无需自行管理版本。

添加依赖spring-cloud-starter-sleuth。

如果你想要Sleuth和Zipkin，请添加spring-cloud-starter-zipkin依赖项。

以下示例显示了如何为Maven执行此操作：

Maven

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



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

以下示例显示了如何为Gradle执行此操作：

Gradle

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

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

如果你想使用RabbitMQ或Kafka而不是HTTP，添加spring-rabbit或spring-kafka依赖项，默认目标名称是zipkin。

如果使用Kafka，则必须相应地设置属性spring.zipkin.sender.type属性：

spring.zipkin.sender.type: kafka

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

如果你想在RabbitMQ上使用Sleuth，请添加spring-cloud-starter-zipkin和spring-rabbit依赖项。

以下示例显示了如何为Maven执行此操作：

Maven

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



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


    org.springframework.amqp
    spring-rabbit

建议你通过Spring BOM添加依赖关系管理，这样你就无需自行管理版本。

添加依赖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。

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
}

Spring Cloud Sleuth从2.1.0版开始支持向多个追踪系统发送trace，为了使其工作，每个追踪系统都需要有一个Reporter和Sender，如果要覆盖提供的bean，则需要为它们指定一个特定的名称，为此，你可以分别使用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);
        }

    }

}

你可以点击这里观看Reshmi Krishna和Marcin Grzejszczak关于Spring Cloud Sleuth和Zipkin的视频。

你可以在openzipkin/sleuth-webmvc-example存储库中检查Sleuth和Brave的不同设置。