前面说了，Hystrix（限流，熔断），Eureka注册中心，zuul微网关，Spring Cloud Config分布式配置文件。这么多微服务，如何串联调用链，快速定位问题。
分布式链路跟踪介绍 （一）
使用 spring Boot Actuator监控微服务实例，使用 Hystrix监控Hystrix Command等，对于一个大型的微服务架构系统，会有哪些常见问题？
1.如何串联调用链，快速定位问题
没有使用调用链的方式，而是一个log的方式，分主机一台一台的查，真是麻烦死，需要各自的微服务团队自我保护，写的代码加入log，防止背锅。
2.如何厘清微服务之间的依赖关系
一个下单可能经历10几个微服务，他们直接得调用流程是什么样子的。
3.如何进行各个服务接口的性能分折
目前是通过log来的，调用前时间，调用后的时间。
4.如何跟踪业务流的处理顺序
这个顺序就需要通过通过开发人员在一起进行梳理。
Sleuth介绍及应用（二）
spring Cloud Sleuth为 spring Cloud提供了分布式跟踪的解决方案，它大量借用了Google Dapper、 Twitter Zipkin和 Apache HTrace的设计一下 Sleuth的术语， Sleuth借用了 Dapper的术语。
① span（跨度）
基本工作单元。 span用一个64位的id唯一标识。除ID外，span还包含其他数据，例如描述、时间戳事件、键值对的注解（标签）， spanID、span父 ID等。 span被启动和停止时，记录了时间信息。初始化 span被为"rootspan"，该 span的 id和 trace的 ID相等。
② trace（跟踪）
一组共享"rootspan"的 span组成的树状结构称为 traceo trace也用一个64位的 ID唯一标识， trace中的所有 span都共享该 trace的 ID
③ Oannotation（标注）
annotation用来记录事件的存在，其中，核心annotation用来定义请求的开始和结束。
CS（ Client sent客户端发送）：客户端发起一个请求，该 annotation描述了span的开始。
SR（ server Received服务器端接收）：服务器端获得请求并准备处理它。如果用 SR减去 CS时间戳，就能得到网络延迟。
SS（ server sent服务器端发送）：该 annotation表明完成请求处理（当响应发回客户端时）。如果用 SS减去 SR时间戳，就能得到服务器端处理请求所需的时间。
CR（ Client Received客户端接收）： span结束的标识。客户端成功接收到服务器端的响应。如果 CR减去 CS时间戳，就能得到从客户端发送请求到服务器响应的所需的时间。
请求依次经过Service1--Service2--Service3--Service4时，span、trace、annotation的变化。
Sleuth整合Zipkin实现分布式链路跟踪（三）
① 源码
11-ms-simple-provider-user-trace 和 11-ms-simple-consumer-order-trace
② 添加依赖
11-ms-simple-provider-user-trace
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>com.h2database</groupId> <artifactId>h2</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId> </dependency>
不用添加任何的注释，自动执行。
启动项目11-ms-simple-provider-user-trace 和 08-ms-provider-user，访问地址：http://localhost:8010/user/1，查看后台日志，发现有trace和span的日志打印。
通过order微服务访问user微服务，Trace始终不变，span是块，相通的span说明是在一块的。
之前看日志一点一点的找是不是太2了，直接还是通过可视化的工具来完成了吧。下面一起说说Zipkin。
Zipkin简介（四）
Zipkin是 Twitter开源的分布式跟踪系统，基于 Dapper的论文设计而来。它的主要功能是收集系统的时序数据，从而追踪微服务架构的系统延时等问题。 Zipkin还提供了一个非常友好的界面，来帮助分析追踪数据。它可以收集springcloud中sleuth的信息。
① 官网
http://zipkin.io
② 编写Zipkin Server
源码：11-ms-trace-zipkin-server
添加依赖
<dependency><groupId>io.zipkin.java</groupId><artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId></dependency><dependency><groupId>io.zipkin.java</groupId><artifactId>zipkin-server</artifactId></dependency>
添加注解@EnableZipkinServer
启动项目，访问地址：http://localhost:9411/zipkin/
第一列Service Name，也就是各个微服务spring.application.name的值。 第二列表示Span的名称，all表示所有。 Start time和End time，分别用于指定起始时间和截止时间。 Duration表示持续时间，即Span从创建到关闭所经历的时间。 Limit表示查询几条数据。类似于 MySQL数据库中的 limit关键词。Annotations Query，用于自定义查询条件。
微服务整合Zipkin （五）
用户和订单微服务整合Zipkin
① 源码
11-ms-simple-provider-user-trace-zipkin 11-ms-simple-consumer-order-trace-zipkin
② 添加依赖
<dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin</artifactId> </dependency>
11-ms-simple-provider-user-trace-zipkin 配置文件中新增如下内容
server:port: 8000spring:jpa:generate-ddl: falseshow-sql: truehibernate:ddl-auto: nonedatasource: # 指定数据源platform: h2 # 指定数据源类型schema: classpath:schema.sql # 指定h2数据库的建表脚本data: classpath:data.sql # 指定h2数据库的数据脚本application:name: microservice-provider-userzipkin:base-url: http://localhost:9411sleuth:sampler:percentage: 0.1
11-ms-simple-consumer-order-trace-zipkin 配置文件中新增如下内容
server:port: 8000spring:jpa:generate-ddl: falseshow-sql: truehibernate:ddl-auto: nonedatasource: # 指定数据源platform: h2 # 指定数据源类型schema: classpath:schema.sql # 指定h2数据库的建表脚本data: classpath:data.sql # 指定h2数据库的数据脚本application:name: microservice-provider-userzipkin:base-url: http://localhost:9411sleuth:sampler:percentage: 0.1
③ spring.zipkin.base-url
指定Zipkin的地址。
spring.sleuth.sampler.percentage 指定需采样的请求的百分比，默认值是0.1，即10％。这是因为在分布式系统中，数据量可能会非常大，因此采样非常重要。但是我们示例数据少最好配置为1全采样。
④ 启动项目
11-ms-simple-provider-user-trace-zipkin 11-ms-simple-consumer-order-trace-zipkin 11-ms-trace-zipkin-server
访问url ：http://127.0.0.1:8010/user/1
访问url ：http://localhost:9411/zipkin/ 能查询到微服务调用的跟踪日志。
microservice-consumer-order 1.182秒 microservice-provider-user 0.8秒
如果现在将11-ms-trace-zipkin-server重启服务后，发现日志不见了，原来信息都保存在内存中，如果服务挂了怎么办，需要把这些信息保存在一个数据库或者文件中，方便之后看。
Elasticsearch存储Zipkin的数据（六）
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。官方客户端在Java、.NET（C#）、PHP、Python、Apache Groovy、Ruby和许多其他语言中都是可用的。根据DB-Engines的排名显示，Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎，其次是Apache Solr，也是基于Lucene。
注意：Elasticsearch 需要 Java 8 环境，在安装Elasticsearch之前先安装好JDK。
① Elasticsearch
千万不要安装最新版本，因为你的springcloud版本低，这是我之前安装7.2的时候报错了。就用5.6.8版本的Elasticsearch
ERROR: cannot load service names: response for update-template failed: {"error":{"root_cause":[{"type":"illegal_argument_exception","reason":"Setting index.mapper.dynamic was removed after version 6.0.0"}],"type":"illegal_argument_exception","reason":"Setting index.mapper.dynamic was removed after version 6.0.0"},"status":400}官网：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-5-6-8
② windows安装
下载
启动
源码： 11-ms-trace-zipkin-server-elasticsearch
添加依赖
<dependency><groupId>io.zipkin.java</groupId><artifactId>zipkin-autoconfigure-ui</artifactId></dependency><dependency><groupId>io.zipkin.java</groupId><artifactId>zipkin-server</artifactId></dependency><dependency><groupId>io.zipkin.java</groupId><artifactId>zipkin-autoconfigure-storage-elasticsearch-http</artifactId><version>2.3.1</version></dependency>
配置文件application.yml里增加elasticsearch连接配置
③ 访问如下地址
order访问：http://localhost:8010/user/1
zipkinWeb页面：http://localhost:9411/zipkin/
储存的信息：http://localhost:9200/_search
可视化：https://chrome.google.com/webstore/detail/elasticsearch-head/ffmkiejjmecolpfloofpjologoblkegm/related google插件的安装需要科学上网。
PS：5年前就见过别人演示这种系统，当时才开始搞分布式系统，现在想想确实没有你想不到的功能，只有你做不到的，分布式链路跟踪确实是开发和运维的神奇，良好的定位问题，线上问题的发现。
原文：https://juejin.cn/post/7095551571613712392