最近项目上准备引入接口调用链路追踪，说到这个我们就不得不想到springcloud全家桶中的sleuth了。他可以将跨多个服务请求链路记录下来，供我们查询分析。然后，我们在此基础上用zipkin来采集和上报分析请求链路，简直不要太爽。那么今天就分享一期微服务架构接入sleuth+zipkin实战演示。
spring cloud sleuth介绍
1.span(跨度)，基本工作单元。一次链路调用，创建一个span，span用一个64位id唯一标识。包括:id，描述，时间戳事件，spanld,span父id.span被启动和停止时，记录了时间信息，初始化span叫:rootspan，它的span id和trace id相等。
2.trace(跟踪)，一组共享"root span”的span组成的树状结构称为 trace，trace也有一个64位ID，trace中所有span共享一个trace id。类似于一颗 span 树。
3.annotation (标签)，annotation用来记录事件的存在，其中，核心annotation用来定义请求的开始和结束CS(Client Send客户端发起请求)。客户端发起请求描述了span开始，
SR(Server Received服务端接到请求)。服务端获得请求并准备处理它。SR-CS=网络延迟SS(Server Send服务器端处理完成，并将结果发送给客户端)。表示服务器完成请求处理，响应客户端时。SS-SR=服务器处理请求的时间，
CR(Client Received 客户端接受服务端信息)。span结束的标识。客户端接收到服务器的响应。CR-CS=客户端发出请求到服务器响应的总时间。
其实数据结构是一颗树，从root span 开始。
工具定位
Spring Cloud Sleuth是一个用于Spring Cloud应用程序的分布式追踪工具，它主要专注于在服务间传播追踪信息。
主要功能
传播追踪上下文：在服务调用间传递Trace ID和Span ID，确保整个请求链路的追踪信息保持一致。
集成日志框架：修改日志框架的配置，使得日志记录中包含Trace和Span的ID。
与Spring Cloud生态集成：与Spring Cloud的其他组件（如Ribbon、Hystrix、Zuul等）无缝集成。
依赖性：Sleuth是为Spring Cloud应用程序设计的，它依赖于Spring框架和Spring Boot。
zipkin介绍
Zipkin与Sleuth的协作
数据收集：Sleuth负责在Spring Cloud应用程序中生成和传播追踪数据，而Zipkin负责收集这些数据。
数据展示：Sleuth生成的追踪数据可以通过Zipkin的Web界面进行查询和展示。
集成：在Spring Cloud应用程序中，Sleuth通常与Zipkin一起使用，Sleuth负责追踪信息的生成和传播，Zipkin负责存储和展示。
由于springcloud F版本不支持自定义zipkin server，故我们采用docker镜像进行部署zipkin server。
docker pull 镜像
docker pull openzipkin/zipkin:latest
启动zipkin server
未持久化(内存)：
docker run --name zipkin-server -d --restart=always -p 9411:9411 openzipkin/zipkin:latest
http://127.0.0.1:9411/zipkin/
持久化到MySQL5：
docker run --name zipkin-server-mysql -d --restart=always -p 19411:9411 -e MYSQL_USER=root -e MYSQL_PASS=12345678 -e MYSQL_HOST=127.0.0.1 -e STORAGE_TYPE=mysql -e MYSQL_DB=zipkin -e MYSQL_TCP_PORT=13306 openzipkin/zipkin:3.3
mysql DD语句如下：
持久化到ES：
docker run --name zipkin-server-es -d -p 19411:9411 --restart=always -e STORAGE_TYPE=elasticsearch -e ES_HOSTS=127.0.0.1:9200 openzipkin/zipkin:latest
JAR运行：
curl -sSL https://zipkin.io/quickstart.sh | bash -s
java -jar zipkin.jar --STORAGE_TYPE=mysql --MYSQL_HOST=127.0.0.1 --MYSQL_TCP_PORT=3306 --MYSQL_DB=zipkin --MYSQL_USER=root --MYSQL_PASS=12345678
pom引入依赖 (springboot2.6+)
appilication.yml配置修改
type=web也就是通过 HTTP 的方式发送数据到 Zipkin 。
如果请求量比较大，这种方式其实性能是比较低的，一般情况下我们都是通过消息中间件来发送，比如 RabbitMQ 。如果日志数据量比较大，一般推荐拥有更高吞吐量的 Kafka 来进行日志推送。这种方式就是让服务将 Sleuth 收集的日志推给 MQ ，让 Zipkin 去监控 MQ 的信息，通过 MQ 的队列获取到服务的信息。这样就提高了性能。
而日志的存储则可以采用mysql、 Elasticsearch 对数据进行持久化，这样可以保证 Zipkin 重启后，链路信息不会丢失。
增加测试链路代码
链路为：
user-service --> order-service --> finance-service
user-service增加请求入口getOrderAmount：
user-service增加feign调用order-service：
order-service增加调用入口getOrderAmount：
order-service增加feign调用finance-service：
finance-service增加请求入口getFee：
启动微服务调用getOrderAmount()