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一、关于Spring Cloud Sleuth与Zipkin

在 SpringCloud 之中提供的 Sleuth 技术可以实现微服务的调用跟踪，也就是说它可以自动的形成一个调用连接线，通过这个连接线使得开发者可以轻松的找到所有微服务间关系，同时也可以获取微服务所耗费的时间， 这样就可以进行微服务调用状态的监控以及相应的数据分析。

Zipkin是一个分布式追踪系统，它有助于收集解决微服务架构中延迟问题所需的时序数据。它管理这些数据的收集和查找。

应用程序用于向Zipkin报告时间数据。Zipkin UI还提供了一个依赖关系图，显示每个应用程序有多少跟踪请求。如果你正在解决延迟问题或错误问题，则可以根据应用程序，跟踪长度，注释或时间戳过滤或排序所有跟踪。一旦选择了一个跟踪，你可以看到每个跨度所花费的总跟踪时间的百分比，从而可以确定问题应用程序。

二、快速构建Zipkin Server

示例版本：Spring Boot 1.5.15.RELEASE，Spring Cloud Edgware.SR3

（1）pom.xml 添加相关依赖包

 <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <!-- 热启动，热部署依赖包，为了调试方便，加入此包 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId> <optional>true</optional> </dependency> <!-- zipkin --> <dependency> <groupId>io.zipkin.java</groupId> <artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>io.zipkin.java</groupId> <artifactId>zipkin-server</artifactId> </dependency> </dependencies> <!-- spring cloud dependencies --> <dependencyManagement> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId> <version>Edgware.SR3</version> <type>pom</type> <scope>import</scope> </dependency> </dependencies> </dependencyManagement>

（2）启动类添加相关注解

@SpringBootApplication @EnableZipkinServer public class ZipkinServiceApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(ZipkinServiceApplication.class, args); } }

（3）配置文件

server: port: 9411 spring: application: name: zipkin-service

最终启动后，访问zipkin主界面：

三、ASP.NET Core集成Zipkin

3.1 示例环境准备

这里仍然基于第一篇的示例进行修改，各个项目的角色如下表所示：

微服务项目名称	项目微服务中的角色
eureka-service	服务发现&注册（Spring Boot）
zuul-service	API网关 （Spring Boot）
zipkin-service	分布式追踪服务 （Spring Boot）
agent-service	服务提供者 （ASP.NET Core）
client-service	服务提供者 （ASP.NET Core）
premium-service	服务提供者&服务消费者 （ASP.NET Core）

所有相关服务（除zipkin-service外）注册到Eureka之后的服务列表：

3.2 想要测试的服务调用链路

浏览器通过API网关（Zuul）调用Premium-Service的API，在这个API中会调用Client-Service的API，当然，会通过服务发现（Eureka）来获取Client-Service的URL。

3.3 以PremiumService为例添加相关配置

这里以PremiumService为例，其他几个Service参照下面的步骤依次添加配置即可。

（1）添加相关NuGet包

PM> Install-Package Steeltoe.Extensions.Logging.DynamicLogger 
PM> Install-Package Steeltoe.Management.ExporterCore  
PM> Install-Package Steeltoe.Management.TracingCore

（2）Program类添加动态日志Provider

 public class Program { ...... public static IWebHostBuilder CreateWebHostBuilder(string[] args) => WebHost.CreateDefaultBuilder(args) .UseUrls("http://*:8030") .UseStartup<Startup>() .ConfigureLogging((builderContext, loggingBuilder) => { loggingBuilder.AddConfiguration(builderContext.Configuration.GetSection("Logging")); // Add Steeltoe Dynamic Logging Provider loggingBuilder.AddDynamicConsole(); }); }

Steeltoe的日志提供器是对ASP.NET Core自身日志器的进一步封装，其在原始数据基础上增加了如Spring Cloud Sleuth中一样的额外信息。

（3）Starup启动类中添加相关配置

 public class Startup { ...... public void ConfigureServices(IServiceCollection services) { ...... // Add Steeltoe Distributed Tracing services.AddDistributedTracing(Configuration); // Export traces to Zipkin services.AddZipkinExporter(Configuration); services.AddMvc().SetCompatibilityVersion(CompatibilityVersion.Version_2_1); // Add Hystrix Metrics to container services.AddHystrixMetricsStream(Configuration); } public void Configure(IApplicationBuilder app, IHostingEnvironment env) { ...... app.UseMvc(); // Start Hystrix metrics stream service app.UseHystrixMetricsStream(); // Start up trace exporter app.UseTracingExporter(); } }

（4）appSettings添加相关配置 => 主要是zipkin server的相关信息

"management": { "tracing": { "alwaysSample": true, "egressIgnorePattern": "/api/v2/spans|/v2/apps/.*/permissions|/eureka/.*|/oauth/.*", "exporter": { "zipkin": { "endpoint": "http://localhost:9411/api/v2/spans", "validateCertificates": false } } } }

四、快速验证测试

（1）启动Eureka, Zuul, Zipkin以及Premium-Service和Client-Service

（2）通过Zuul调用API

（3）通过Zipkin UI查看Trace

点击具体的Trace查看Details

（4）点击“依赖分析”按钮查看依赖图

五、小结

本文简单地介绍了一下Spring Cloud Seluth与Zipkin，然后通过Java快速地构建了一个Zipkin Server，通过在ASP.NET Core中集成Zipkin并做了一个基本的微服务调用追踪Demo。本示例的Zipkin Server的追踪数据是基于内存，实际中应该集成ELK进行持久化。当然，我们也可以直接通过Zipkin的.NET客户端来做。

示例代码

GitHub => https://github.com/EdisonChou/Microservice.PoC.Steeltoe/tree/master/src/Chapter4-ServiceTracing

参考资料

Steeltoe官方文档：《Steeltoe Doc》

Steeltoe官方示例：https://github.com/SteeltoeOSS/Samples

周立，《Spring Cloud与Docker 微服务架构实战》

小不点啊，《SpringCloud系列十二：SpringCloudSleuth（SpringCloudSleuth 简介、SpringCloudSleuth 基本配置、数据采集）》

Ken.W，《Steeltoe之Distributed Tracing篇》