微服务下的分布式链路追踪系统Sleuth+Zipkin

微服务存在的问题：

    微服务调用链路复杂，如果出现了问题【不方便快速排查和定位】。分布式应⽤架构虽然满⾜了应⽤横向扩展的需求，但是运维和诊断的过程变得 越来越复杂，例如会遇到接⼝诊断困难、应⽤性能诊断复杂、架构分析复杂等难题，传统的监控⼯具并⽆法满⾜，分布式链路系统由此诞⽣。

核心：

    将⼀次请求分布式调⽤，使⽤GPS定位串起来，记录每个调⽤的耗时、性能等⽇志，并通过可视化⼯具展示出来。

Sleuth的介绍：一款专⻔⽤于记录链路数据的开源组件，通过记录每一个分布式调用中每一个微服务的元数据信息【包括摘要、时间戳事件、关键值注释(tags)、span的ID、以及进度ID】

微服务中引入Sleuth依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>

Zipkin介绍：是一款分布式系统的应用性能管理工具可，可以和Sleuth进行整合，Sleuth收集的元数据信息通过http和Zipkin进行交互，Zipkin将这些元数据信息进行可视化展示。Zipkin是一款C/S架构的组件，客户端收集的数据发送到服务端进行展示。

0、下载对应的jar包，启动Zipkin的后台服务（其实就是一个java项目）

java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar


zipkin访问⼊⼝：http://127.0.0.1:9411/zipkin/

1、微服务中引入Zipkin的依赖

dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId>
</dependency>

2、添加Zipkin的配置文件application.yml

spring:
  application:
    name: api-gateway
  zipkin:
    base-url: http://127.0.0.1:9411/ #zipkin地址
    discovery-client-enabled: false  #不用开启服务发现
  #指定sleuth的采样百分比，默认是0.1  
  sleuth:
    sampler:
      probability: 1.0 #采样百分比

如果需要将zipkin收集的元数据信息持久化到数据库中，需要去官网找一下我们应该设计什么样格式的数据库【一般第三方中间件官方都会有说明】，然后建好数据库以后启动服务端程序的时候指定数据库即可。

带持久化的启动zipkin

java -jar zipkin-server-2.12.9-exec.jar --STORAGE_TYPE=mysql --MYSQL_HOST=127.0.0.1 --MYSQL_TCP_PORT=3306 --MYSQL_DB=zipkin_log --MYSQL_USER=root --MYSQL_PASS=mysqlroot

zipkin的访问后台页面

访问localhost:8889/order-server/api/v1/video_order/save  接口的调用链路如下：

总结：

中间件的架构图：客户端项目-后台服务项目-前端界面UI

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