环球精选！SpringCloud十一：分布式跟踪系统Sleuth

Sleuth是Spring Cloud提供的一种分布式跟踪系统，用于追踪和监控分布式应用程序中的请求链路。通过Sleuth，我们可以了解请求在微服务之间的调用情况，从而帮助我们定位和解决问题。

Sleuth通过向请求添加唯一的跟踪ID和跨度ID来实现跟踪。跟踪ID用于唯一标识一个请求，而跨度ID用于标识请求中每个微服务的操作。在请求经过不同的微服务时，Sleuth会生成新的跨度ID，并将其关联到跟踪ID中。

(资料图片仅供参考)

Sleuth支持多种跟踪数据传输方式，包括日志、Zipkin和ELK等。其中，Zipkin是一个流行的分布式跟踪系统，可以提供可视化的跟踪数据展示。

在使用Sleuth时，需要在应用程序中添加Sleuth的依赖，并进行一些简单的配置。例如，可以通过设置spring.sleuth.sampler.probability属性来控制跟踪采样率，从而减少跟踪数据量。同时，还可以在日志中添加跟踪信息，例如在使用Logback时，可以使用%X来输出跟踪ID和跨度ID等信息。

总的来说，Sleuth是一个非常有用的分布式跟踪系统，可以帮助我们更好地理解微服务之间的交互，提高分布式系统的可观察性和可维护性。

要在Spring Cloud应用程序中使用Sleuth，需要在pom.xml文件中添加相应的依赖：

org.springframework.cloudspring-cloud-starter-sleuth

添加依赖后，需要对Sleuth进行一些配置。可以通过在应用程序的配置文件中设置以下属性来配置Sleuth：

spring: application: name: your-application-name sleuth: sampler: probability:1.0# 设置采样率，默认为0.1 baggage: enabled: true #启用跨度数据

其中，采样率表示在整个请求链路中采样的概率，一般情况下默认值就可以满足需求。启用跨度数据可以在请求跨度中添加自定义数据。

配置完成后，可以在应用程序中输出跟踪信息，例如：

import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.cloud.sleuth.annotation.NewSpan;import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RestControllerpublic class ExampleController { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ExampleController.class);@GetMapping("/")@NewSpan("exampleSpan") public String exampleEndpoint(){ logger.info("Processing example request"); return "Hello, World!";}}

在上述代码中，使用了Spring Cloud Sleuth提供的@NewSpan注解来创建一个新的跨度，然后在处理请求时输出了日志信息。Sleuth会自动为每个请求生成一个唯一的跟踪ID和跨度ID，并将它们与日志信息关联起来。

最后，需要配置一个分布式跟踪系统来收集和展示跟踪数据，例如Zipkin。在Zipkin中可以查看请求链路和性能数据，并进行分析和排查问题。配置Zipkin非常简单，只需要在pom.xml文件中添加相应的依赖，并在配置文件中设置Zipkin的地址即可。

org.springframework.cloudspring-cloud-starter-zipkin

yaml:

spring: zipkin: base-url: http://localhost:9411/

以上就是使用Sleuth和Zipkin搭建分布式跟踪系统的基本实例。