在大型系统的微服务化构建中，一个系统会被拆分成许多模块。这些模块负责不同的功能，组合成系统，最终可以提供丰富的功能。在这种架构中，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，也就意味着这种架构形式也会存在一些问题：
- 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？
分布式链路追踪（Distributed Tracing），就是将一次分布式请求还原成调用链路，进行日志记录，性能监控并将 一次分布式请求的调用情况集中展示。比如各个服务节点上的耗时、请求具体到达哪台机器上、每个服务节点的请求状态等等。
目前业界比较流行的链路追踪系统如：，，，等，大部分都是基于google发表的 Dapper。Dapper阐述了分布式系统，特别是微服务架构中链路追踪的概念、数据表示、埋点、传递、收集、存储与展示等技术细节。
Spring Cloud Sleuth 主要功能就是在分布式系统中提供追踪解决方案，并且兼容支持了 zipkin，你只需要在pom文件中引入相应的依赖即可。
Spring Cloud Sleuth 为Spring Cloud提供了分布式根据的解决方案。它大量借用了Google Dapper的设计。先来了解一下Sleuth中的术语和相关概念。
Spring Cloud Sleuth采用的是Google的开源项目Dapper的专业术语。
- ：基本工作单元，例如，在一个新建的span中发送一个RPC等同于发送一个回应请求给RPC，span通过一个64位ID唯一标识，trace以另一个64位ID表示，span还有其他数据信息，比如摘要、时间戳事件、关键值注释(tags)、span的ID、以及进度ID(通常是IP地址)span在不断的启动和停止，同时记录了时间信息，当你创建了一个span，你必须在未来的某个时刻停止它。
- ：一系列spans组成的一个树状结构，例如，如果你正在跑一个分布式大数据工程，你可能需要创建一个trace。
- ：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
- ：客户端发起一个请求，这个annotion描述了这个span的开始
- ： 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延迟
- ： 注解表明请求处理的完成(当请求返回客户端)，如果ss减去sr时间戳便可得到服务端需要的处理请求时间
- ： 表明span的结束，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
接下来通过之前的项目案例整合Sleuth，完成入门案例的编写：
（1） 配置依赖
修改ebuy-gateway微服务和ebuy-service-product产品微服务，都引入Sleuth依赖
（ 2） 修改application.yml配置文件
修改application.yml添加日志级别：
q服务名后是TraceId，再后面跟着的是SpanId，依次调用有一个全局的TraceId，所以这一串微服务的TraceId是一样的，将调用链路串起来。仔细分析每个微服务的日志，不难看出请求的具体过程。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，通过Zipkin可以将日志聚合，并进行可视化展示和全文检索。
- ：收集器组件，它主要用于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。
- ：存储组件，它主要对处理收集器接收到的跟踪信息，默认会将这些信息存储在内存中，我们也可以修改此存储策略，通过使用其他存储组件将跟踪信息存储到数据库中。
- ：API 组件，它主要用来提供外部访问接口。比如给客户端展示跟踪信息，或是外接系统访问以实现监控等。
- ：UI 组件，基于 API 组件实现的上层应用。通过 UI 组件用户可以方便而有直观地查询和分析跟踪信息。
Zipkin 分为两端：
- Zipkin 服务端
- 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。
发送的方式主要有两种：
- HTTP报文的方式
- 消息总线的方式如：RabbitMQ。
不论哪种方式，我们都需要：
- 一个 Eureka 服务注册中心，这里我们就用之前的 eureka 项目来当注册中心。
- 一个 Zipkin 服务端。
- 多个微服务，这些微服务中配置 Zipkin 客户端。
（ 1） Zipkin Server下载
从spring boot 2.0开始，官方就不再支持使用自建Zipkin Server的方式进行服务链路追踪，而是直接提供了编译好的 jar 包来给我们使用。可以从官方网站下载，先下载Zipkin的可视化界面，我们这里下载的是
（1）客户端添加依赖
客户端指的是需要被追踪的微服务（基本从网关到下游微服务都要被追踪）：
（ 2）修改客户端配置文件
指定了zipkin server的地址，下面制定需采样的百分比，默认为0.1，即10%，这里配置1，即100%是记录全部的sleuth信息，是为了收集到更多的数据（仅供测试用）。在分布式系统中，过于频繁的采样会影响系统性能，所以这里配置需要采用一个合适的值。
在默认情况下，Zipkin客户端和Server之间是使用HTTP请求的方式进行通信（即同步的请求方式），在网络波动，Server端异常等情况下可能存在信息收集不及时的问题。Zipkin支持与rabbitMQ整合完成异步消息传输。
安装Erlang和RabbitMQ详细教程
- RABBIT_ADDRESSES ： 指定RabbitMQ地址
- RABBIT_USER： 用户名（默认guest）
- RABBIT_PASSWORD ： 密码（默认guest）
（1） 配置依赖
gateway网关微服务中需要的依赖:
ebuy-service-product产品微服务中需要的的依赖：
导入 spring-rabbit 依赖，是Spring提供的对rabbit的封装，客户端会根据配置自动的生产消息并发送到目标队列中。
（2） 配置消息中间件rabbit mq地址等信息
- 修改消息的投递方式，改为 rabbit即可。
- 添加 rabbitmq的相关配置
（3） 测试
关闭Zipkin Server，并随意请求连接。打开rabbitmq管理后台可以看到，消息已经推送到rabbitmq。当Zipkin Server启动时，会自动的从rabbitmq获取消息并消费，展示追踪数据,可以看到如下效果：
- 请求的耗时时间不会出现突然耗时特长的情况
- 当 ZipkinServer不可用时（比如关闭、网络不通等），追踪信息不会丢失，因为这些信息会保存在Rabbitmq服务器上，直到Zipkin服务器可用时，再从Rabbitmq中取出这段时间的信息
Zipkin Server默认时间追踪数据信息保存到内存，这种方式不适合生产环境。因为一旦Service关闭重启或者服务崩溃，就会导致历史数据消失。Zipkin支持将追踪数据持久化到mysql数据库或者存储到elasticsearch中。这里已mysql为例。
可以从官网找到Zipkin Server持久mysql的数据库脚本。
配置一个将追踪信息持久化到MYSQL数据库中的批处理：
- STORAGE_TYPE : 存储类型
- MYSQL_HOST： mysql主机地址
- MYSQL_TCP_PORT：mysql端口
- MYSQL_DB： mysql数据库名称
- MYSQL_USER：mysql用户名
- MYSQL_PASS ：mysql密码