隨着業務發展，系統拆分導致系統調用鏈路愈發復雜一個前端請求可能最終需要調用很多次后端服務才能完成，當整個請求變慢或不可用時，我們是無法得知該請求是由某個或某些后端服務引起的，這時就需要解決如何快讀定位服務故障點，以對症下葯。於是就有了分布式系統調用跟蹤的誕生。
現今業界分布式服務跟蹤的理論基礎主要來自於 Google 的一篇論文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》，使用最為廣泛的開源實現是 Twitter 的 Zipkin，為了實現平台無關、廠商無關的分布式服務跟蹤，CNCF 發布了布式服務跟蹤標准 Open Tracing。國內，淘寶的“鷹眼”、京東的“Hydra”、大眾點評的“CAT”、新浪的“Watchman”、唯品會的“Microscope”、窩窩網的“Tracing”都是這樣的系統。
Spring Cloud Sleuth
一般的，一個分布式服務跟蹤系統，主要有三部分：數據收集、數據存儲和數據展示。根據系統大小不同，每一部分的結構又有一定變化。譬如，對於大規模分布式系統，數據存儲可分為實時數據和全量數據兩部分，實時數據用於故障排查（troubleshooting），全量數據用於系統優化；數據收集除了支持平台無關和開發語言無關系統的數據收集，還包括異步數據收集（需要跟蹤隊列中的消息，保證調用的連貫性），以及確保更小的侵入性；數據展示又涉及到數據挖掘和分析。雖然每一部分都可能變得很復雜，但基本原理都類似。
服務追蹤的追蹤單元是從客戶發起請求（request）抵達被追蹤系統的邊界開始，到被追蹤系統向客戶返回響應（response）為止的過程，稱為一個“trace”。每個 trace 中會調用若干個服務，為了記錄調用了哪些服務，以及每次調用的消耗時間等信息，在每次調用服務時，埋入一個調用記錄，稱為一個“span”。這樣，若干個有序的 span 就組成了一個 trace。在系統向外界提供服務的過程中，會不斷地有請求和響應發生，也就會不斷生成 trace，把這些帶有span 的 trace 記錄下來，就可以描繪出一幅系統的服務拓撲圖。附帶上 span 中的響應時間，以及請求成功與否等信息，就可以在發生問題的時候，找到異常的服務；根據歷史數據，還可以從系統整體層面分析出哪里性能差，定位性能優化的目標。
Spring Cloud Sleuth為服務之間調用提供鏈路追蹤。通過Sleuth可以很清楚的了解到一個服務請求經過了哪些服務，每個服務處理花費了多長。從而讓我們可以很方便的理清各微服務間的調用關系。此外Sleuth可以幫助我們：
- 耗時分析: 通過Sleuth可以很方便的了解到每個采樣請求的耗時，從而分析出哪些服務調用比較耗時;
- 可視化錯誤: 對於程序未捕捉的異常，可以通過集成Zipkin服務界面上看到;
- 鏈路優化: 對於調用比較頻繁的服務，可以針對這些服務實施一些優化措施。
spring cloud sleuth可以結合zipkin，將信息發送到zipkin，利用zipkin的存儲來存儲信息，利用zipkin ui來展示數據。
這是Spring Cloud Sleuth的概念圖：
ZipKin
Zipkin 是一個開放源代碼分布式的跟蹤系統，由Twitter公司開源，它致力於收集服務的定時數據，以解決微服務架構中的延遲問題，包括數據的收集、存儲、查找和展現。
每個服務向zipkin報告計時數據，zipkin會根據調用關系通過Zipkin UI生成依賴關系圖，顯示了多少跟蹤請求通過每個服務，該系統讓開發者可通過一個 Web 前端輕松的收集和分析數據，例如用戶每次請求服務的處理時間等，可方便的監測系統中存在的瓶頸。
Zipkin提供了可插拔數據存儲方式：In-Memory、MySql、Cassandra以及Elasticsearch。接下來的測試為方便直接采用In-Memory方式進行存儲，生產推薦Elasticsearch。
快速上手
創建zipkin-server項目
項目依賴
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-eureka</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.zipkin.java</groupId>
<artifactId>zipkin-server</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.zipkin.java</groupId>
<artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
啟動類
@SpringBootApplication @EnableEurekaClient @EnableZipkinServer public class ZipkinApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(ZipkinApplication.class, args); } }
使用了@EnableZipkinServer注解，啟用Zipkin服務。
配置文件
eureka: client: serviceUrl: defaultZone: http://localhost:8761/eureka/ server: port: 9000 spring: application: name: zipkin-server
配置完成后依次啟動示例項目：spring-cloud-eureka、zipkin-server項目。剛問地址:http://localhost:9000/zipkin/可以看到Zipkin后台頁面
項目添加zipkin支持
在項目spring-cloud-producer和spring-cloud-zuul中添加zipkin的支持。
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
</dependency>
Spring應用在監測到Java依賴包中有sleuth和zipkin后，會自動在RestTemplate的調用過程中向HTTP請求注入追蹤信息，並向Zipkin Server發送這些信息。
同時配置文件中添加如下代碼：
spring: zipkin: base-url: http://localhost:9000 sleuth: sampler: percentage: 1.0
spring.zipkin.base-url指定了Zipkin服務器的地址，spring.sleuth.sampler.percentage將采樣比例設置為1.0，也就是全部都需要。
Spring Cloud Sleuth有一個Sampler策略，可以通過這個實現類來控制采樣算法。采樣器不會阻礙span相關id的產生，但是會對導出以及附加事件標簽的相關操作造成影響。 Sleuth默認采樣算法的實現是Reservoir sampling，具體的實現類是PercentageBasedSampler，默認的采樣比例為: 0.1(即10%)。不過我們可以通過spring.sleuth.sampler.percentage來設置，所設置的值介於0.0到1.0之間，1.0則表示全部采集。
這兩個項目添加zipkin之后，依次進行啟動。
進行驗證
這樣我們就模擬了這樣一個場景，通過外部請求訪問Zuul網關，Zuul網關去調用spring-cloud-producer對外提供的服務。
四個項目均啟動后，在瀏覽器中訪問地址：http://localhost:8888/producer/hello?name=neo 兩次，然后再打開地址： http://localhost:9000/zipkin/點擊對應按鈕進行查看。
點擊查找看到有兩條記錄
點擊記錄進去頁面，可以看到每一個服務所耗費的時間和順序
點擊依賴分析，可以看到項目之間的調用關系
