3_Spring Cloud技术分析- spring cloud sleuth

2018年3月26日 11点热度 0条评论 来源: chenshiying007

3_Spring Cloud技术分析- spring cloud sleuth

更多干货

pring cloud sleuth是从google的dapper论文的思想实现的,提供了对spring cloud系列的链路追踪。本文主要从spring cloud sleuth的使用着手。

一、目的

  • 提供链路追踪。通过sleuth可以很清楚的看出一个请求都经过了哪些服务。可以很方便的理清服务间的调用关系。
  • 可视化错误。对于程序未捕捉的异常,可以在zipkin界面上看到。
  • 分析耗时。通过sleuth可以很方便的看出每个采样请求的耗时,分析出哪些服务调用比较耗时。当服务调用的耗时随着请求量的增大而增大时,也可以对服务的扩容提供一定的提醒作用。
  • 优化链路。对于频繁地调用一个服务,或者并行地调用等,可以针对业务做一些优化措施。

二、应用程序集成spring cloud sleuth

spring cloud sleuth可以结合zipkin,将信息发送到zipkin,利用zipkin的存储来存储信息,利用zipkin ui来展示数据。同时也可以只是简单的将数据记在日志中。

1、仅仅使用sleuth+log配置

maven配置

<dependency>
	<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
	<artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
	<version>Camden.SR6</version>
	<type>pom</type>
	<scope>import</scope>
</dependency>
<dependency>
	<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
	<artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>

这种方式只需要引入jar包即可。如果配置log4j,这样会在打印出如下的日志

2017-04-08 23:56:50.459 INFO [bootstrap,38d6049ff0686023,d1b8b0352d3f6fa9,false] 8764 — [nio-8080-exec-1] demo.JpaSingleDatasourceApplication : Step 2: Handling print
2017-04-08 23:56:50.459 INFO [bootstrap,38d6049ff0686023,d1b8b0352d3f6fa9,false] 8764 — [nio-8080-exec-1] demo.JpaSingleDatasourceApplication : Step 1: Handling home

比原先的日志多出了 [bootstrap,38d6049ff0686023,d1b8b0352d3f6fa9,false] 这些内容,[appname,traceId,spanId,exportable]。

  • appname:服务名称
  • traceId\spanId:链路追踪的两个术语,后面有介绍
  • exportable:是否是发送给zipkin

2、sleuth+zipkin+http

BlockingQueue的大小sleuth写死了为1000。当队列满了还往里放的话,sleuth只是加了个记录处理。

2.1应用程序配置

maven引入

<dependency>
	<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
	<artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
	<version>Camden.SR6</version>
	<type>pom</type>
	<scope>import</scope>
</dependency>
<dependency>
	<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
	<artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>
<dependency>
	<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
	<artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
</dependency>

配置文件配置

spring.sleuth.sampler.percentage=0.1  采样率 
spring.zipkin.baseUrl=http://zipkin.xxx.com 发送到zipkinServer的url
spring.zipkin.enabled=true

2.2 zipkin

maven引入

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-stream-binder-kafka</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin-stream</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.zipkin.java</groupId>
    <artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId>
    <!--<version>1.40.2</version>-->
</dependency>

spring boot程序

@SpringBootApplication(exclude = SleuthStreamAutoConfiguration.class)
@EnableZipkinServer
public class SleuthServerApplication
{
	public static void main(String[] args)
	{
		SpringApplication.run(SleuthServerApplication.class, args);
	}
}

存储配置

zipkin的存储包括mysql、es、cassadra。如果不配置存储的话,默认是在内存中的。如果在内存中的话,当重启应用后,数据就会丢失了。

mysql存储

spring:
  application:
    name: sleuth-zipkin-http
  datasource:
    schema: classpath:/mysql.sql
    url: jdbc:mysql://192.168.3.3:2222/zipkin
    driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
    username: app
    password: %jdbc-1.password%
    # Switch this on to create the schema on startup:
    initialize: true
    continueOnError: true
  sleuth:
    enabled: false

# default is mem (in-memory)
zipkin:
	storage:
	   type: mysql

mysql的脚本在zipkin包里已经提供了,只需要执行一下就可以了。

es存储

zipkin:
  storage:
    type: elasticsearch
    elasticsearch:
      cluster: ${ES_CLUSTER:elasticsearch}
      hosts: ${ES_HOSTS:localhost:9300}
      index: ${ES_INDEX:zipkin}
      index-shards: ${ES_INDEX_SHARDS:5}
      index-replicas: ${ES_INDEX_REPLICAS:1}

3、sletuh+streaming+zipkin

这种方式通过spring cloud streaming将追踪信息发送到zipkin。spring cloud streaming目前只有kafka和rabbitmq的binder。以kafka为例:

Collector是源码的类名。Collector从消息中间件中读取数据并存储到db和es中。

3.1、应用程序配置

maven引入

<dependency>
	<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
	<artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
	<version>Camden.SR6</version>
	<type>pom</type>
	<scope>import</scope>
</dependency>
<dependency>
   <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
   <artifactId>spring-cloud-sleuth-stream</artifactId>
</dependency>
<dependency>
   <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
   <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>
<dependency>
   <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
   <artifactId>spring-cloud-stream-binder-kafka</artifactId>
</dependency>

3.2、zipkin

maven引入

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-stream-binder-kafka</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin-stream</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.zipkin.java</groupId>
    <artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId>
    <!--<version>1.40.2</version>-->
</dependency>

spring boot程序

@EnableZipkinStreamServer
@EnableBinding(SleuthSink.class)
@SpringBootApplication(exclude = SleuthStreamAutoConfiguration.class)
@MessageEndpoint
public class SleuthServerApplication
{
	public static void main(String[] args)
	{
		SpringApplication.run(SleuthServerApplication.class, args);
	}
}

配置

stream:
  kafka:
    binder:
      brokers: xxx:9098,xxx:9098,xxx:9098
      zk-nodes: xxx:2186,xxx:2186,xxx:2186,xxx:2186,xxx:2186

存储配置和上面的一样。

3、sleuth支持

通过sleuth-core的jar包结构,可以很明显的看出,sleuth可以进行链路追踪的代码

web下面包括http和feign。

3.1、http

可以通过spring.sleuth.web.enabled=false来禁止这种类型的链路追踪。http支持实现的关键类是 TraceFilter和TraceHandlerInterceptor。

  • TraceFilter:对入站的请求加上X-B3-SpanId、X-B3-TraceId等属性,来对请求进行链路追踪。这时候,Span的名字为http:加上请求的路径。例如,如果请求是/foo/bar,那span名字就是http:/foo/bar。
  • TraceHandlerInterceptor:如果需要对span名字进行进一步的控制,可以使用TraceHandlerInterceptor,它会对已有的HandlerInterceptor进行包装,或者直接添加到已有的HandlerInterceptors中。TraceHandlerInterceptor会在HttpServletRequest中添加一个特别的request attribute。如果TraceFilter没有发现这个属性,就会创建一个额外的“fallback”(保底)span,这样确保跟踪信息完整。

3.2、runnable、callable、Executor

可以通过 TraceRunnable 和 TraceCallable来对runnable和callable进行包装。也可以用LazyTraceExecutor来代替java的Executor。比如:

@Autowired
private BeanFactory beanFactory;
private static final ExecutorService EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(2);
@RequestMapping("/service1")
public String service1()
{

	Runnable runnable = () ->
	{
		try
		{
			Thread.sleep(1000);
		}
		catch (Exception e)
		{
			e.printStackTrace();
		}
	};
	Executor executor = new LazyTraceExecutor(beanFactory, EXECUTOR);
	executor.execute(runnable);
	return "hello world";
}

这样每次执行都有span的新建和销毁。通过LazyTraceExecutor源码可以很轻松的看到:

@Override
public void run() {
	Span span = startSpan();
	try {
		this.getDelegate().run();
	}
	finally {
		close(span);
	}
}

3.3 feign

默认情况下,Spring Cloud Sleuth提供了一个TraceFeignClientAutoConfiguration来整合Feign。如果需要禁用的话,可以设置spring.sleuth.feign.enabled为false。如果禁用,与Feign相关的机制就不会发生

3.4 RxJava

建议自定义一个RxJavaSchedulersHook,它使用TraceAction来包装实例中所有的Action0。这个钩子对象,会根据之前调度的Action是否已经开始跟踪,来决定是创建还是延续使用span。可以通过设置spring.sleuth.rxjava.schedulers.hook.enabled为false来关闭这个对象的使用。可以定义一组正则表达式来对线程名进行过滤,来选择哪些线程不需要跟踪。可以使用逗号分割的方式来配置spring.sleuth.rxjava.schedulers.ignoredthreads属性。

3.5 messaging

Spring Cloud Sleuth本身就整合了Spring Integration。它发布/订阅事件都是会创建span。可以设置spring.sleuth.integration.enabled=false来禁用这个机制。

4、基本概念

因为sleuth是根据google的dapper论文而来的,所以用的术语和dapper一样。

4.1术语

  • span:最基本的工作单元。由spanId来标志。Span也可以带有其他数据,例如:描述,时间戳,键值对标签,起始Span的ID,以及处理ID(通常使用IP地址)等等。 Span有起始和结束,他们跟踪着时间信息。span应该都是成对出现的,所以一旦创建了一个span,那就必须在未来某个时间点结束它。起始的span通常被称为:root span。它的id通常也被作为一个跟踪记录的id。
  • traceId:一个树结构的span集合。把相同traceId的span串起来。
  • annotation:用于记录一个事件时间信息。 ** cs:client send。客户端发送,一个span的开始 ** cr:client receive。客户端接收。一个span的结束 ** ss:server send。服务器发送 ** sr:server receive。服务器接收,开始处理。 ** sr-cs和cr-ss:表示网络传输时长 ** ss-sr:表示服务端处理请求的时长 ** cr-cs:表示请求的响应时长

4.2采样率

如果服务的流量很大,全部采集对存储压力比较大。这个时候可以设置采样率,sleuth 可以通过设置 spring.sleuth.sampler.percentage=0.1。不配置的话,默认采样率是0.1。也可以通过实现bean的方式来设置采样为全部采样(AlwaysSampler)或者不采样(NeverSampler):如

@Bean public Sampler defaultSampler() {
	return new AlwaysSampler();
}

sleuth采样算法的实现是 Reservoir sampling(水塘抽样)。实现类是 PercentageBasedSampler。

4.3 traceId和spanId的生成问题

traceId和spanId的生成,sleuth是通过java 的Random类的nextLong方法生成的。这样的话就存在traceId存在一样的情况,不知道为什么要这么设计。

参考资料

    原文作者:chenshiying007
    原文地址: https://blog.csdn.net/qq_27384769/article/details/79704059
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