隨着業務越來越復雜，系統也隨之進行各種拆分，特別是隨着微服務架構的興起，看似一個簡單的應用，后台可能很多服務在支撐；一個請求可能需要多個服務的調用；當請求遲緩或不可用時，無法得知是哪個微服務引起的，這時就需要解決如何快速定位服務故障點，Zipkin 分布式跟蹤系統就能很好的解決這樣的問題 ...

Spring Cloud（十二）：分布式鏈路跟蹤 Sleuth 與 Zipkin【Finchley 版】 發表於 2018-04-24 | 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 ...

　　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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

微服務架構上通過業務來划分服務的，通過REST調用，對外暴露的一個接口，可能需要很多個服務協同才能完成這個接口功能，如果鏈路上任何一個服務出現問題或者網絡超時，都會形成導致接口調用失敗。隨着業務的不斷擴張，服務之間互相調用會越來越復雜，在項目中引入sleuth可以方便程序進行調試 ...