# Spring Cloud Zipkin 和 Sleuth 示例 > 原文： [https://howtodoinjava.com/spring-cloud/spring-cloud-zipkin-sleuth-tutorial/](https://howtodoinjava.com/spring-cloud/spring-cloud-zipkin-sleuth-tutorial/) [Zipkin](http://zipkin.io/) 是用于[微服務](https://howtodoinjava.com/microservices/microservices-definition-principles-benefits/)生態系統中**分布式跟蹤**的非常有效的工具。 通常，分布式跟蹤是對分布式事務中每個組件的延遲度量，其中調用多個微服務來為單個業務用例提供服務。 假設從我們的應用程序中，我們必須為事務調用 4 個不同的服務/組件。 在啟用了分布式跟蹤的情況下，我們可以測量哪個組件花費了多少時間。 這在調試過程中非常有用，當涉及大量基礎系統并且應用程序在任何特定情況下變慢時。 在這種情況下，我們首先需要確定哪個底層服務實際上是緩慢的。 一旦發現服務緩慢，我們便可以解決該問題。 分布式跟蹤有助于識別生態系統中的緩慢組件。 ## Zipkin Zipkin 最初是在 Twitter 上開發的，基于 Google 論文的概念，該論文描述了 Google 內部構建的分布式應用程序調試器 – [精簡程序](http://research.google.com/pubs/pub36356.html)。 它管理此數據的收集和查找。 要使用 Zipkin，將對應用程序進行檢測以向其報告計時數據。 如果要對生態系統中的延遲問題或錯誤進行故障排除，則可以根據應用程序，跟蹤的長度，注解或時間戳來對所有跟蹤進行過濾或排序。 通過分析這些跟蹤，可以確定哪些組件未按預期執行，并可以對其進行修復。 內部有 4 個模塊： 1. **收集器** – 一旦任何組件將跟蹤數據發送到 Zipkin 收集器守護程序，Zipkin 收集器就會對其進行驗證，存儲和索引以進行查找。 2. **存儲** – 此模塊在后端存儲和索引查找數據。 支持 [Cassandra](https://cassandra.apache.org/)，[ElasticSearch](https://www.elastic.co/) 和 [MySQL](https://howtodoinjava.com/mysql/how-to-installuninstallexecute-mysql-as-windows-service/)。 3. **搜索** – 此模塊提供了一個簡單的 JSON API，用于查找和檢索存儲在后端的跟蹤。 該 API 的主要使用者是 Web UI。 4. **Web UI** – 一個非常好的 UI 界面，用于查看軌跡。 #### 如何安裝 Zipkin 可以在[快速入門頁](http://zipkin.io/pages/quickstart.html)上找到適用于不同操作系統的詳細安裝步驟，包括 [Docker](https://howtodoinjava.com/cloud/docker-hello-world-example/) 映像。 對于 Windows 安裝，只需從[ maven 存儲庫](https://search.maven.org/remote_content?g=io.zipkin.java&a=zipkin-server&v=LATEST&c=exec)下載最新的 Zipkin 服務器，然后使用以下命令運行[可執行 jar ](https://howtodoinjava.com/maven/maven-shade-plugin-create-uberfat-jar-example/)文件。 ```java java -jar zipkin-server-1.30.3-exec.jar ``` Zipkin 啟動后，我們可以在`http://localhost:9411/zipkin/`上看到 Web UI。 上面的命令將使用默認配置啟動 Zipkin 服務器。 對于高級配置，我們可以配置許多其他內容，例如存儲，收集器監聽器等。 要**在 Spring Boot 應用程序**中安裝 Zipkin，我們需要在 Spring Boot 項目中添加 Zipkin 啟動器依賴項。 ```java <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId> </dependency> ``` ## Sleuth [Sleuth](https://cloud.spring.io/spring-cloud-sleuth/) 是 Spring Cloud 系列的工具。 它用于生成跟蹤 ID，span id，并將這些信息添加到標頭和 MDC 中的服務調用中，以便諸如 Zipkin 和 [ELK](https://howtodoinjava.com/microservices/elk-stack-tutorial-example/) 等用于存儲，索引和處理日志文件之類的工具可以使用它。由于它來自 Spring Cloud 系列，因此一旦添加到`CLASSPATH`中，它就會自動集成到常見的通信渠道，例如： * 使用[`RestTemplate`](https://howtodoinjava.com/spring/spring-restful/spring-restful-client-resttemplate-example/)等發出的請求。 * 通過 [Netflix Zuul](https://howtodoinjava.com/spring/spring-cloud/spring-cloud-api-gateway-zuul/) 微代理的請求 * 在 [Spring MVC](https://howtodoinjava.com/spring-mvc-tutorial/) 控制器處收到的 HTTP 標頭 * 通過諸如 Apache Kafka 或 RabbitMQ 等消息傳遞技術的請求。 使用偵探非常容易。 我們只需要在 spring boot 項目中添加它的啟動 pom。 它將 Sleuth 添加到項目中，因此在其運行時也是如此。 ```java <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId> </dependency> ``` 到目前為止，我們已經將 Zipkin 和 Sleuth 集成到微服務中并運行 Zipkin 服務器。 讓我們看看如何利用此設置。 ## Zipkin 和 Sleuth 集成示例 對于此演示，讓我們創建 4 個基于 spring boot 的微服務。 它們都將同時具有 Zipkin 和 Sleuth 啟動器依賴項。 在每個微服務中，我們將公開一個端點，從第一個服務中我們將調用第二個服務，從第二個服務中我們將調用第三個服務，以此類推，以此類推。 正如我們已經提到的，Sleuth 會自動與 rest 模板一起使用，因此它將將此檢測到的服務調用信息發送到連接的 Zipkin 服務器。 然后 Zipkin 將開始進行延遲計算以及其他一些統計數據（如服務調用詳細信息）的記賬。  微服務交互 #### 創建微服務 所有這四個服務將具有相同的配置，唯一的不同是端點更改的服務調用詳細信息。 讓我們[創建具有 Web，Rest Repository，Zipkin 和 Sleuth 依賴項的 Spring Boot 應用程序](https://howtodoinjava.com/spring/spring-boot/spring-boot-tutorial-with-hello-world-example/)。 我將這些服務打包在一個父項目中，以便可以將這四個服務一起構建以節省時間。 如果愿意，可以繼續進行個人設置。 另外，我還添加了有用的 Windows 腳本，因此只需一個命令即可啟動/停止所有服務。 這是一個示例 rest 控制器，它公開一個端點并使用 rest 模板調用一個下游服務。 ```java package com.example.zipkinservice1; import org.apache.log4j.Logger; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.cloud.sleuth.sampler.AlwaysSampler; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.core.ParameterizedTypeReference; import org.springframework.http.HttpMethod; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import org.springframework.web.client.RestTemplate; @SpringBootApplication public class ZipkinService1Application { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(ZipkinService1Application.class, args); } } @RestController class ZipkinController{ @Autowired RestTemplate restTemplate; @Bean public RestTemplate getRestTemplate() { return new RestTemplate(); } @Bean public AlwaysSampler alwaysSampler() { return new AlwaysSampler(); } private static final Logger LOG = Logger.getLogger(ZipkinController.class.getName()); @GetMapping(value="/zipkin") public String zipkinService1() { LOG.info("Inside zipkinService 1.."); String response = (String) restTemplate.exchange("http://localhost:8082/zipkin2", HttpMethod.GET, null, new ParameterizedTypeReference<String>() {}).getBody(); return "Hi..."; } } ``` #### 應用程序設置 由于所有服務都將在一臺計算機上運行，??因此我們需要在不同的端口上運行它們。 另外，要在 Zipkin 中進行標識，我們需要提供適當的名稱。 因此，請在資源文件夾下的`application.properties`文件中配置應用程序名稱和端口信息。 ```java server.port = 8081 spring.application.name = zipkin-server1 ``` 同樣，對于其他 3 個服務，我們將使用端口 **8082**，**8083**，**8084**，名稱也將類似于`zipkin-server2`，`zipkin-server3`和`zipkin-server4`。 另外，我們有意在上次服務中引入了延遲，以便我們可以在 Zipkin 中進行查看。 ## 示例 使用微服務中的命令`mvn clean install`進行最終的 Maven 構建，啟動所有 4 個應用程序以及 zipkin 服務器。 對于快速啟動和停止，使用批處理文件`Start-all.bat`和`Stop-all.bat`。 現在，從瀏覽器測試第一個服務端點幾次 – `http://localhost:8081/zipkin`。 請注意，上述 4 種服務之一有意延遲。 因此，延遲是預期的最終響應，只是不要放棄。 API 調用成功后，我們可以在 zipkin UI `http://localhost:9411/zipkin/`上看到延遲統計信息。 在第一個下拉菜單中選擇第一個服務，然后單擊**查找跟蹤**按鈕。  Zipkin 主界面 您應該看到這種類型的 UI，可以在其中通過查看跟蹤數據來進行性能分析。  查找跟蹤 UI  一個特定的事務概述  特定服務調用統計的詳細信息 ## 總結 在本教程中，我們學習了使用 Zipkin 分析服務調用中的延遲。 我們還了解了 Sleuth 如何幫助我們創建元數據并將其傳遞給 Zipkin。 希望這些信息對您使用 Zipkin 和 Sleuth 進行**分布式跟蹤很有幫助**。 [下載源碼](https://howtodoinjava.com/wp-content/uploads/2017/08/zipkin.zip) 將我的問題放在評論部分。 學習愉快！