Spring Cloud 系列之 Sleuth 链路追踪(一)

随着微服务架构的流行,服务按照不同的维度进行拆分,一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心。因此,就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具,以便发生故障的时候,能够快速定位和解决问题。在复杂的微服务架构系统中,几乎每一个前端请求都会形成一个复杂的分布式服务调用链路。一个请求完整调用链可能如下图所示:

  随着服务的越来越多,对调用链的分析会越来越复杂。它们之间的调用关系也许如下:

  随着业务规模不断增大、服务不断增多以及频繁变更的情况下,面对复杂的调用链路就带来一系列问题:

  • 如何快速发现问题?
  • 如何判断故障影响范围?
  • 如何梳理服务依赖以及依赖的合理性?
  • 如何分析链路性能问题以及实时容量规划?

  

  而链路追踪的出现正是为了解决这种问题,它可以在复杂的服务调用中定位问题,还可以在新人加入后台团队之后,让其清楚地知道自己所负责的服务在哪一环。

  除此之外,如果某个接口突然耗时增加,也不必再逐个服务查询耗时情况,我们可以直观地分析出服务的性能瓶颈,方便在流量激增的情况下精准合理地扩容。

  

什么是链路追踪

  

  “链路追踪”一词是在 2010 年提出的,当时谷歌发布了一篇 Dapper 论文:Dapper,大规模分布式系统的跟踪系统,介绍了谷歌自研的分布式链路追踪的实现原理,还介绍了他们是怎么低成本实现对应用透明的。

  单纯的理解链路追踪,就是指一次任务的开始到结束,期间调用的所有系统及耗时(时间跨度)都可以完整记录下来。

  其实 Dapper 一开始只是一个独立的调用链路追踪系统,后来逐渐演化成了监控平台,并且基于监控平台孕育出了很多工具,比如实时预警、过载保护、指标数据查询等。

  除了谷歌的 Dapper,还有一些其他比较有名的产品,比如阿里的鹰眼、大众点评的 CAT、Twitter 的 Zipkin、Naver(著名社交软件LINE的母公司)的 PinPoint 以及国产开源的 SkyWalking(已贡献给 Apache) 等。

  

什么是 Sleuth

  

  Spring Cloud Sleuth 为 Spring Cloud 实现了分布式跟踪解决方案。兼容 Zipkin,HTrace 和其他基于日志的追踪系统,例如 ELK(Elasticsearch 、Logstash、 Kibana)。

  Spring Cloud Sleuth 提供了以下功能:

  • 链路追踪:通过 Sleuth 可以很清楚的看出一个请求都经过了那些服务,可以很方便的理清服务间的调用关系等。
  • 性能分析:通过 Sleuth 可以很方便的看出每个采样请求的耗时,分析哪些服务调用比较耗时,当服务调用的耗时随着请求量的增大而增大时, 可以对服务的扩容提供一定的提醒。
  • 数据分析,优化链路:对于频繁调用一个服务,或并行调用等,可以针对业务做一些优化措施。
  • 可视化错误:对于程序未捕获的异常,可以配合 Zipkin 查看。

  

专业术语

  

  点击链接观看:Sleuth 专业术语视频(获取更多请关注公众号「哈喽沃德先生」)

  

Span

  

  基本工作单位,一次单独的调用链可以称为一个 Span,Dapper 记录的是 Span 的名称,以及每个 Span 的 ID 和父 ID,以重建在一次追踪过程中不同 Span 之间的关系,图中一个矩形框就是一个 Span,前端从发出请求到收到回复就是一个 Span。

开始跟踪的初始跨度称为root span。该跨度的 ID 的值等于跟踪 ID。

  Dapper 记录了 span 名称,以及每个 span 的 ID 和父 span ID,以重建在一次追踪过程中不同 span 之间的关系。如果一个 span 没有父 ID 被称为 root span。所有 span 都挂在一个特定的 Trace 上,也共用一个 trace id。

  

Trace

  

  一系列 Span 组成的树状结构,一个 Trace 认为是一次完整的链路,内部包含 n 多个 Span。Trace 和 Span 存在一对多的关系,Span 与 Span 之间存在父子关系。

  举个例子:客户端调用服务 A 、服务 B 、服务 C 、服务 F,而每个服务例如 C 就是一个 Span,如果在服务 C 中另起线程调用了 D,那么 D 就是 C 的子 Span,如果在服务 D 中另起线程调用了 E,那么 E 就是 D 的子 Span,这个 C -> D -> E 的链路就是一条 Trace。如果链路追踪系统做好了,链路数据有了,借助前端解析和渲染工具,可以达到下图中的效果:

Annotation

  

  用来及时记录一个事件的存在,一些核心 annotations 用来定义一个请求的开始和结束。

  • cs - Client Sent:客户端发起一个请求,这个 annotation 描述了这个 span 的开始;
  • sr - Server Received:服务端获得请求并准备开始处理它,如果 sr 减去 cs 时间戳便可得到网络延迟;
  • ss - Server Sent:请求处理完成(当请求返回客户端),如果 ss 减去 sr 时间戳便可得到服务端处理请求需要的时间;
  • cr - Client Received:表示 span 结束,客户端成功接收到服务端的回复,如果 cr 减去 cs 时间戳便可得到客户端从服务端获取回复的所有所需时间。

  

实现原理

  

  首先感谢张以诺制作的实现原理图。

  如果想知道一个接口在哪个环节出现了问题,就必须清楚该接口调用了哪些服务,以及调用的顺序,如果把这些服务串起来,看起来就像链条一样,我们称其为调用链。

  想要实现调用链,就要为每次调用做个标识,然后将服务按标识大小排列,可以更清晰地看出调用顺序,我们暂且将该标识命名为 spanid。

  实际场景中,我们需要知道某次请求调用的情况,所以只有 spanid 还不够,得为每次请求做个唯一标识,这样才能根据标识查出本次请求调用的所有服务,而这个标识我们命名为 traceid。

  现在根据 spanid 可以轻易地知道被调用服务的先后顺序,但无法体现调用的层级关系,正如下图所示,多个服务可能是逐级调用的链条,也可能是同时被同一个服务调用。

  所以应该每次都记录下是谁调用的,我们用 parentid 作为这个标识的名字。

  到现在,已经知道调用顺序和层级关系了,但是接口出现问题后,还是不能找到出问题的环节,如果某个服务有问题,那个被调用执行的服务一定耗时很长,要想计算出耗时,上述的三个标识还不够,还需要加上时间戳,时间戳可以更精细一点,精确到微秒级。

  只记录发起调用时的时间戳还算不出耗时,要记录下服务返回时的时间戳,有始有终才能算出时间差,既然返回的也记了,就把上述的三个标识都记一下吧,不然区分不出是谁的时间戳。

  虽然能计算出从服务调用到服务返回的总耗时,但是这个时间包含了服务的执行时间和网络延迟,有时候我们需要区分出这两类时间以方便做针对性优化。那如何计算网络延迟呢?我们可以把调用和返回的过程分为以下四个事件。

  • Client Sent 简称 cs,客户端发起调用请求到服务端。
  • Server Received 简称 sr,指服务端接收到了客户端的调用请求。
  • Server Sent 简称 ss,指服务端完成了处理,准备将信息返给客户端。
  • Client Received 简称 cr,指客户端接收到了服务端的返回信息。

  假如在这四个事件发生时记录下时间戳,就可以轻松计算出耗时,比如 sr 减去 cs 就是调用时的网络延迟,ss 减去 sr 就是服务执行时间,cr 减去 ss 就是服务响应的延迟,cr 减 cs 就是整个服务调用执行的时间。

  其实 span 内除了记录这几个参数之外,还可以记录一些其他信息,比如发起调用服务名称、被调服务名称、返回结果、IP、调用服务的名称等,最后,我们再把相同 parentid 的 span 信息合成一个大的 span 块,就完成了一个完整的调用链。

  

环境准备

  

  sleuth-demo 聚合工程。SpringBoot 2.2.4.RELEASESpring Cloud Hoxton.SR1

  • eureka-server:注册中心
  • eureka-server02:注册中心
  • gateway-server:Spring Cloud Gateway 服务网关
  • product-service:商品服务,提供了根据主键查询商品接口 http://localhost:7070/product/{id} 根据多个主键查询商品接口 http://localhost:7070/product/listByIds
  • order-service:订单服务,提供了根据主键查询订单接口 http://localhost:9090/order/{id} 且订单服务调用商品服务。

  

  

入门案例

  

  点击链接观看:Sleuth 入门案例视频(获取更多请关注公众号「哈喽沃德先生」)

  

添加依赖

  

  在需要进行链路追踪的项目中(服务网关、商品服务、订单服务)添加 spring-cloud-starter-sleuth 依赖。

<!-- spring cloud sleuth 依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>

  

记录日志

  

  在需要链路追踪的项目中添加 logback.xml 日志文件,内容如下(logback 日志的输出级别需要是 DEBUG 级别):

  注意修改 <property name="log.path" value="${catalina.base}/gateway-server/logs"/> 中项目名称。

  日志核心配置:%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [${applicationName},%X{X-B3-TraceId:-},%X{X-B3-SpanId:-}] [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!-- 日志级别从低到高分为TRACE < DEBUG < INFO < WARN < ERROR < FATAL,如果设置为WARN,则低于WARN的信息都不会输出 -->
<!-- scan: 当此属性设置为true时,配置文件如果发生改变,将会被重新加载,默认值为true -->
<!-- scanPeriod: 设置监测配置文件是否有修改的时间间隔,如果没有给出时间单位,默认单位是毫秒。当scan为true时,此属性生效。默认的时间间隔为1分钟。 -->
<!-- debug: 当此属性设置为true时,将打印出logback内部日志信息,实时查看logback运行状态。默认值为false。 -->
<configuration scan="true" scanPeriod="10 seconds">
    <!-- 日志上下文名称 -->
    <contextName>my_logback</contextName>
    <!-- name的值是变量的名称,value的值是变量定义的值。通过定义的值会被插入到logger上下文中。定义变量后,可以使“${}”来使用变量。 -->
    <property name="log.path" value="${catalina.base}/gateway-server/logs"/>
    <!-- 加载 Spring 配置文件信息 -->
    <springProperty scope="context" name="applicationName" source="spring.application.name" defaultValue="localhost"/>
    <!-- 日志输出格式 -->
    <property name="LOG_PATTERN" value="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [${applicationName},%X{X-B3-TraceId:-},%X{X-B3-SpanId:-}] [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n"/>

    <!--输出到控制台-->
    <appender name="CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <!--此日志appender是为开发使用,只配置最底级别,控制台输出的日志级别是大于或等于此级别的日志信息-->
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
            <level>DEBUG</level>
        </filter>
        <encoder>
            <pattern>${LOG_PATTERN}</pattern>
            <!-- 设置字符集 -->
            <charset>UTF-8</charset>
        </encoder>
    </appender>

    <!-- 输出到文件 -->
    <!-- 时间滚动输出 level为 DEBUG 日志 -->
    <appender name="DEBUG_FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <!-- 正在记录的日志文件的路径及文件名 -->
        <file>${log.path}/log_debug.log</file>
        <!--日志文件输出格式-->
        <encoder>
            <pattern>${LOG_PATTERN}</pattern>
            <charset>UTF-8</charset> <!-- 设置字符集 -->
        </encoder>
        <!-- 日志记录器的滚动策略,按日期,按大小记录 -->
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            <!-- 日志归档 -->
            <fileNamePattern>${log.path}/debug/log-debug-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
            <timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
                <maxFileSize>100MB</maxFileSize>
            </timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
            <!--日志文件保留天数-->
            <maxHistory>15</maxHistory>
        </rollingPolicy>
        <!-- 此日志文件只记录debug级别的 -->
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>DEBUG</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
    </appender>

    <!-- 时间滚动输出 level为 INFO 日志 -->
    <appender name="INFO_FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <!-- 正在记录的日志文件的路径及文件名 -->
        <file>${log.path}/log_info.log</file>
        <!--日志文件输出格式-->
        <encoder>
            <pattern>${LOG_PATTERN}</pattern>
            <charset>UTF-8</charset>
        </encoder>
        <!-- 日志记录器的滚动策略,按日期,按大小记录 -->
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            <!-- 每天日志归档路径以及格式 -->
            <fileNamePattern>${log.path}/info/log-info-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
            <timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
                <maxFileSize>100MB</maxFileSize>
            </timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
            <!--日志文件保留天数-->
            <maxHistory>15</maxHistory>
        </rollingPolicy>
        <!-- 此日志文件只记录info级别的 -->
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>INFO</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
    </appender>

    <!-- 时间滚动输出 level为 WARN 日志 -->
    <appender name="WARN_FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <!-- 正在记录的日志文件的路径及文件名 -->
        <file>${log.path}/log_warn.log</file>
        <!--日志文件输出格式-->
        <encoder>
            <pattern>${LOG_PATTERN}</pattern>
            <charset>UTF-8</charset> <!-- 此处设置字符集 -->
        </encoder>
        <!-- 日志记录器的滚动策略,按日期,按大小记录 -->
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            <fileNamePattern>${log.path}/warn/log-warn-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
            <!-- 每个日志文件最大100MB -->
            <timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
                <maxFileSize>100MB</maxFileSize>
            </timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
            <!--日志文件保留天数-->
            <maxHistory>15</maxHistory>
        </rollingPolicy>
        <!-- 此日志文件只记录warn级别的 -->
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>WARN</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
    </appender>

    <!-- 时间滚动输出 level为 ERROR 日志 -->
    <appender name="ERROR_FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <!-- 正在记录的日志文件的路径及文件名 -->
        <file>${log.path}/log_error.log</file>
        <!--日志文件输出格式-->
        <encoder>
            <pattern>${LOG_PATTERN}</pattern>
            <charset>UTF-8</charset> <!-- 此处设置字符集 -->
        </encoder>
        <!-- 日志记录器的滚动策略,按日期,按大小记录 -->
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            <fileNamePattern>${log.path}/error/log-error-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
            <timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
                <maxFileSize>100MB</maxFileSize>
            </timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
            <!--日志文件保留天数-->
            <maxHistory>15</maxHistory>
            <!-- 日志量最大 10 GB -->
            <totalSizeCap>10GB</totalSizeCap>
        </rollingPolicy>
        <!-- 此日志文件只记录ERROR级别的 -->
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>ERROR</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
    </appender>

    <!-- 对于类路径以 com.example.logback 开头的Logger,输出级别设置为warn,并且只输出到控制台 -->
    <!-- 这个logger没有指定appender,它会继承root节点中定义的那些appender -->
    <!-- <logger name="com.example.logback" level="warn"/> -->

    <!--通过 LoggerFactory.getLogger("myLog") 可以获取到这个logger-->
    <!--由于这个logger自动继承了root的appender,root中已经有stdout的appender了,自己这边又引入了stdout的appender-->
    <!--如果没有设置 additivity="false" ,就会导致一条日志在控制台输出两次的情况-->
    <!--additivity表示要不要使用rootLogger配置的appender进行输出-->
    <logger name="myLog" level="INFO" additivity="false">
        <appender-ref ref="CONSOLE"/>
    </logger>

    <!-- 日志输出级别及方式 -->
    <root level="DEBUG">
        <appender-ref ref="CONSOLE"/>
        <appender-ref ref="DEBUG_FILE"/>
        <appender-ref ref="INFO_FILE"/>
        <appender-ref ref="WARN_FILE"/>
        <appender-ref ref="ERROR_FILE"/>
    </root>

</configuration>

  

访问

  

  访问:http://localhost:9000/order-service/order/1 ,结果如下:

  服务网关打印信息:

[gateway-server,95aa725089b757f8,95aa725089b757f8]

  商品服务打印信息

[product-service,95aa725089b757f8,e494e064842ce4e8]

  订单服务打印信息

[order-service,95aa725089b757f8,f4ee41a6dcf08717]

  通过打印信息可以得知,整个链路的 traceId 为:95aa725089b757f8spanId 为:e494e064842ce4e8f4ee41a6dcf08717

  查看日志文件并不是一个很好的方法,当微服务越来越多日志文件也会越来越多,查询工作会变得越来越麻烦,Spring 官方推荐使用 Zipkin 进行链路跟踪。Zipkin 可以将日志聚合,并进行可视化展示和全文检索。

  

使用 Zipkin 进行链路跟踪

  

什么是 Zipkin

  

  

  Zipkin 是 Twitter 公司开发贡献的一款开源的分布式实时数据追踪系统(Distributed Tracking System),基于 Google Dapper 的论文设计而来,其主要功能是聚集各个异构系统的实时监控数据。

  它可以收集各个服务器上请求链路的跟踪数据,并通过 Rest API 接口来辅助我们查询跟踪数据,实现对分布式系统的实时监控,及时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,它还提供了方便的 UI 组件,每个服务向 Zipkin 报告计时数据,Zipkin 会根据调用关系生成依赖关系图,帮助我们直观的搜索跟踪信息和分析请求链路明细。Zipkin 提供了可插拔数据存储方式:In-Memory、MySql、Cassandra 以及 Elasticsearch。

  分布式跟踪系统还有其他比较成熟的实现,例如:Naver 的 PinPoint、Apache 的 HTrace、阿里的鹰眼 Tracing、京东的 Hydra、新浪的 Watchman,美团点评的 CAT,Apache 的 SkyWalking 等。

  

工作原理

  

  共有四个组件构成了 Zipkin:

  • Collector:收集器组件,处理从外部系统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,处理收集器接收到的跟踪信息,默认将信息存储在内存中,可以修改存储策略使用其他存储组件,支持 MySQL,Elasticsearch 等。
  • Web UI:UI 组件,基于 API 组件实现的上层应用,提供 Web 页面,用来展示 Zipkin 中的调用链和系统依赖关系等。
  • RESTful API:API 组件,为 Web 界面提供查询存储中数据的接口。

  

  Zipkin 分为两端,一个是 Zipkin 服务端,一个是 Zipkin 客户端,客户端也就是微服务的应用,客户端会配置服务端的 URL 地址,一旦发生服务间的调用的时候,会被配置在微服务里面的 Sleuth 的监听器监听,并生成相应的 Trace 和 Span 信息发送给服务端。发送的方式有两种,一种是消息总线的方式如 RabbitMQ 发送,还有一种是 HTTP 报文的方式发送。

  

服务端部署

  

  服务端是一个独立的可执行的 jar 包,官方下载地址:https://search.maven.org/remote_content?g=io.zipkin&a=zipkin-server&v=LATEST&c=exec,使用 java -jar zipkin.jar 命令启动,端口默认为 9411。我们下载的 jar 包为:zipkin-server-2.20.1-exec.jar,启动命令如下:

java -jar zipkin-server-2.20.1-exec.jar

  

  访问:http://localhost:9411/ 结果如下:

  目前最新版界面。

  

  之前旧版本界面。

  

客户端部署

  

  点击链接观看:Zipkin 客户端部署视频(获取更多请关注公众号「哈喽沃德先生」)

  

添加依赖

  

  在需要进行链路追踪的项目中(服务网关、商品服务、订单服务)添加 spring-cloud-starter-zipkin 依赖。

<!-- spring cloud zipkin 依赖 -->
<dependency> 
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
</dependency>

  

配置文件

  

  在需要进行链路追踪的项目中(服务网关、商品服务、订单服务)配置 Zipkin 服务端地址及数据传输方式。默认即如下配置。

spring:
  zipkin:
    base-url: http://localhost:9411/ # 服务端地址
    sender:
      type: web                      # 数据传输方式,web 表示以 HTTP 报文的形式向服务端发送数据
  sleuth:
    sampler:
      probability: 1.0               # 收集数据百分比,默认 0.1(10%)

  

访问

  

  访问:http://localhost:9000/order-service/order/1 结果如下:

  

  新版操作如下:

  访问:http://localhost:9411/ 根据时间过滤点击搜索结果如下:

  

  点击对应的追踪信息可查看请求链路详细。

  

  通过依赖可以查看链路中服务的依赖关系。

  

  旧版操作如下:

  访问:http://localhost:9411/ 点击查找结果如下:

  

  点击对应的追踪信息可查看请求链路详细。

  

  通过依赖可以查看链路中服务的依赖关系。

  

  Zipkin Server 默认存储追踪数据至内存中,这种方式并不适合生产环境,一旦 Server 关闭重启或者服务崩溃,就会导致历史数据消失。Zipkin 支持修改存储策略使用其他存储组件,支持 MySQL,Elasticsearch 等。

下一篇我们讲解 Sleuth 基于 Zipkin 存储链路追踪数据至 MySQL,Elasticsearch 以及使用 MQ 存储链路追踪数据至 MySQL,Elasticsearch,记得关注噢~

  本文采用 知识共享「署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0 国际」许可协议

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posted @ 2020-04-27 08:51  哈喽沃德先生  阅读(532)  评论(0编辑  收藏