SA实战 ·《SpringCloud Alibaba实战》第16章-链路追踪：项目整合Sleuth实现链路追踪

作者：冰河
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大家好，我是冰河~~

一不小心《SpringCloud Alibaba实战》专栏都更新到第16章了，再不上车就跟不上了，小伙伴们快跟上啊！

注意：本项目完整源码加入 冰河技术 知识星球即可获取，文末有优惠券。

在《SpringCloud Alibaba实战》专栏前面的文章中，我们实现了用户微服务、商品微服务和订单微服务之间的远程调用，并且实现了服务调用的负载均衡。也基于阿里开源的Sentinel实现了服务的限流与容错，并详细介绍了Sentinel的核心技术与配置规则。简单介绍了服务网关，并对SpringCloud Gateway的核心架构进行了简要说明，也在项目中整合了SpringCloud Gateway网关实现了通过网关访问后端微服务，同时，也基于SpringCloud Gateway整合Sentinel实现了网关的限流功能，详细介绍了SpringCloud Gateway网关的核心技术。

在链路追踪章节，我们开始简单介绍了分布式链路追踪技术与解决方案。

今天，正式进入链路追踪章节，本章，就正式在项目中整合Sleuth实现链路追踪。

本章总览

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Sleuth概述

Sleuth是SpringCloud中提供的一个分布式链路追踪组件，在设计上大量参考并借用了Google Dapper的设计。Sleuth中的核心术语如下。

Span简介

Span代表了一组基本的工作单元。为了统计各处理单元的延迟，当请求到达各个服务组件的时候，通过一个唯一标识（SpanId）来标记它的开始、具体过程和结束。通过SpanId的开始和结束时间戳，就能统计这个Span的调用时间，除此之外，还可以获取如事件的名称。请求息等元数据。

总结：远程调用和 Span是一对一的关系，是分布式链路追踪中最基本的工作单元，每次发送一个远程调用服务就会产生一个 Span。Span Id 是一个 64 位的唯一 ID，通过计算 Span 的开始和结束时间，就可以统计每个服务调用所花费的时间。

Trace简介

Trace主要由一组Trace Id相同的Span串联形成一个树状结构。为了实现请求跟踪，当请求到达分布式系统的入口端点时，只需要服务跟踪框架为该请求创建一个唯一的标识（即TraceId），同时在分布式系统内部流转的时候，框架始终保持传递这个唯一值，直到整个请求返回。此时就可以使用这个唯一标识将所有的请求串联起来，形成一条完整的请求链路。

总结：一个 Trace 可以对应多个 Span，Trace和Span是一对多的关系。Trace是由一系列 Span 组成的树状结构。Trace Id是一个64 位的唯一ID。每次用户端访问微服务系统的 API 接口，中间可能会调用多个微服务，每次调用都会产生一个新的Span，而多个Span组成了一个Trace。

Annotation简介

Annotation记录了一段时间内的事件，内部使用的重要注解如下所示。

  • cs（Client Send）客户端发出请求，标记整个请求的开始时间。
  • sr（Server Received）服务端收到请求开始进行处理， sr－ cs = 网络延迟（服务调用的时间）。
  • ss（Server Send）服务端处理完毕准备将结果返回给客户端， ss - sr = 服务器上的请求处理时间。
  • cr（Client Reveived）客户端收到服务端的响应，请求结束。 cr - cs = 请求的总时间。

总结：链路追踪系统定义了少量核心注解，用来定义一个请求的开始和结束，注意是微服务之间的请求，而不是从浏览器、APP、H5、小程序等发出的请求。

项目整合Sleuth

Sleuth提供了分布式链路追踪能力，如果需要使用Sleuth的链路追踪功能，需要在项目中集成Sleuth。

最简使用

（1）在每个微服务（用户微服务shop-user、商品微服务shop-product、订单微服务shop-order、网关服务shop-gateway）下的pom.xml文件中添加如下Sleuth的依赖。

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

（2）将项目的application.yml文件备份成application-pre-filter.yml，并将application.yml文件的内容替换为application-sentinel.yml文件的内容，这一步是为了让整个项目集成Sentinel、SpringCloud Gateway和Nacos。application.yml替换后的文件内容如下所示。

server:
  port: 10002
spring:
  application:
    name: server-gateway
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848
    sentinel:
      transport:
        port: 7777
        dashboard: 127.0.0.1:8888
      web-context-unify: false
      eager: true

    gateway:
      globalcors:
        cors-configurations:
          '[/**]':
            allowedOrigins: "*"
            allowedMethods: "*"
            allowCredentials: true
            allowedHeaders: "*"
      discovery:
        locator:
          enabled: true
          route-id-prefix: gateway-

（3）分别启动Nacos、Sentinel、用户微服务shop-user，商品微服务shop-product，订单微服务shop-order和网关服务shop-gateway，在浏览器中输入链接localhost:10001/server-order/order/submit_order?userId=1001&productId=1001&count=1，如下所示。

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（4）分别查看用户微服务shop-user，商品微服务shop-product，订单微服务shop-order和网关服务shop-gateway的控制台输出，每个服务的控制台都输出了如下格式所示的信息。

[微服务名称,TraceID,SpanID,是否将结果输出到第三方平台]

具体如下所示。

  • 用户微服务shop-user
[server-user,03fef3d312450828,76b298dba54ec579,true]
  • 商品微服务shop-product
[server-product,03fef3d312450828,41ac8836d2df4eec,true]
[server-product,03fef3d312450828,6b7b3662d63372bf,true]
  • 订单微服务shop-order
[server-order,03fef3d312450828,cbd935d57cae84f9,true]
  • 网关服务shop-gateway
[server-gateway,03fef3d312450828,03fef3d312450828,true]

可以看到，每个服务都打印出了链路追踪的日志信息，说明引入Sleuth的依赖后，就可以在命令行查看链路追踪情况。

抽样采集数据

Sleuth支持抽样采集数据。尤其是在高并发场景下，如果采集所有的数据，那么采集的数据量就太大了，非常耗费系统的性能。通常的做法是可以减少一部分数据量，特别是对于采用Http方式去发送采集数据，能够提升很大的性能。

Sleuth可以采用如下方式配置抽样采集数据。

spring:
  sleuth:
    sampler:
      probability: 1.0

追踪自定义线程池

Sleuth支持对异步任务的链路追踪，在项目中使用@Async注解开启一个异步任务后，Sleuth会为异步任务重新生成一个Span。但是如果使用了自定义的异步任务线程池，则会导致Sleuth无法新创建一个Span，而是会重新生成Trace和Span。此时，需要使用Sleuth提供的LazyTraceExecutor类来包装下异步任务线程池，才能在异步任务调用链路中重新创建Span。

在服务中开启异步线程池任务，需要使用@EnableAsync。所以，在演示示例前，先在用户微服务shop-user的io.binghe.shop.UserStarter启动类上添加@EnableAsync注解，如下所示。

/**
 * @author binghe
 * @version 1.0.0
 * @description 启动用户服的类
 */
@SpringBootApplication
@EnableTransactionManagement(proxyTargetClass = true)
@MapperScan(value = { "io.binghe.shop.user.mapper" })
@EnableDiscoveryClient
@EnableAsync
public class UserStarter {
    public static void main(String[] args){
        SpringApplication.run(UserStarter.class, args);
    }
}

演示使用@Async注解开启任务

（1）在用户微服务shop-user的io.binghe.shop.user.service.UserService接口中定义一个asyncMethod()方法，如下所示。

void asyncMethod();

（2）在用户微服务shop-user的io.binghe.shop.user.service.impl.UserServiceImpl类中实现asyncMethod()方法，并在asyncMethod()方法上添加@Async注解，如下所示。

@Async
@Override
public void asyncMethod() {
    log.info("执行了异步任务...");
}

（3）在用户微服务shop-user的io.binghe.shop.user.controller.UserController类中新增asyncApi()方法，如下所示。

@GetMapping(value = "/async/api")
public String asyncApi() {
    log.info("执行异步任务开始...");
    userService.asyncMethod();
    log.info("异步任务执行结束...");
    return "asyncApi";
}

（4）分别启动用户微服务和网关服务，在浏览器中输入链接http://localhost:10001/server-user/user/async/api

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（5）查看用户微服务与网关服务的控制台日志，分别存在如下日志。

  • 用户微服务
[server-user,499d6c7128399ed0,a81bd920de0b07de,true]执行异步任务开始...
[server-user,499d6c7128399ed0,a81bd920de0b07de,true]异步任务执行结束...
[server-user,499d6c7128399ed0,e2f297d512f40bb8,true]执行了异步任务...
  • 网关服务
[server-gateway,499d6c7128399ed0,499d6c7128399ed0,true]

可以看到Sleuth为异步任务重新生成了Span。

演示自定义任务线程池

在演示使用@Async注解开启任务的基础上继续演示自定义任务线程池，验证Sleuth是否为自定义线程池新创建了Span。

（1）在用户微服务shop-user中新建io.binghe.shop.user.config包，在包下创建ThreadPoolTaskExecutorConfig类，继承org.springframework.scheduling.annotation.AsyncConfigurerSupport类，用来自定义异步任务线程池，代码如下所示。

/**
 * @author binghe
 * @version 1.0.0
 * @description Sleuth异步线程池配置
 */
@Configuration
@EnableAutoConfiguration
public class ThreadPoolTaskExecutorConfig extends AsyncConfigurerSupport {

    @Override
    public Executor getAsyncExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        executor.setCorePoolSize(2);
        executor.setMaxPoolSize(5);
        executor.setQueueCapacity(10);
        executor.setThreadNamePrefix("trace-thread-");
        executor.initialize();
        return executor;
    }
}

（2）以debug的形式启动用户微服务和网关服务，并在io.binghe.shop.user.config.ThreadPoolTaskExecutorConfig#getAsyncExecutor()方法中打上断点，如下所示。

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可以看到，项目启动后并没有进入io.binghe.shop.user.config.ThreadPoolTaskExecutorConfig#getAsyncExecutor()方法，说明项目启动时，并不会创建异步任务线程池。

（3）在浏览器中输入链接http://localhost:10001/server-user/user/async/api，此时可以看到程序已经执行到io.binghe.shop.user.config.ThreadPoolTaskExecutorConfig#getAsyncExecutor()方法的断点位置。

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说明异步任务线程池是在调用了异步任务的时候创建的。

接下来，按F8跳过断点继续运行程序，可以看到浏览器上的显示结果如下。

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（4）查看用户微服务与网关服务的控制台日志，分别存在如下日志。

  • 用户微服务
[server-user,f89f2355ec3f9df1,4d679555674e96a4,true]执行异步任务开始...
[server-user,f89f2355ec3f9df1,4d679555674e96a4,true]异步任务执行结束...
[server-user,0ee48d47e58e2a42,0ee48d47e58e2a42,true]执行了异步任务...
  • 网关服务
[server-gateway,f89f2355ec3f9df1,f89f2355ec3f9df1,true]

可以看到，使用自定义异步任务线程池时，在用户微服务中在执行异步任务时，重新生成了Trace和Span。

注意对比用户微服务中输出的三条日志信息，最后一条日志信息的TraceID和SpanID与前两条日志都不同。

演示包装自定义线程池

在自定义任务线程池的基础上继续演示包装自定义线程池，验证Sleuth是否为包装后的自定义线程池新创建了Span。

（1）在用户微服务shop-user的io.binghe.shop.user.config.ThreadPoolTaskExecutorConfig类中注入BeanFactory，并在getAsyncExecutor()方法中使用org.springframework.cloud.sleuth.instrument.async.LazyTraceExecutor()来包装返回的异步任务线程池，修改后的io.binghe.shop.user.config.ThreadPoolTaskExecutorConfig类的代码如下所示。

/**
 * @author binghe
 * @version 1.0.0
 * @description Sleuth异步线程池配置
 */
@Configuration
@EnableAutoConfiguration
public class ThreadPoolTaskExecutorConfig extends AsyncConfigurerSupport {

    @Autowired
    private BeanFactory beanFactory;

    @Override
    public Executor getAsyncExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        executor.setCorePoolSize(2);
        executor.setMaxPoolSize(5);
        executor.setQueueCapacity(10);
        executor.setThreadNamePrefix("trace-thread-");
        executor.initialize();
        return new LazyTraceExecutor(this.beanFactory, executor);
    }
}

（2）分别启动用户微服务和网关服务，在浏览器中输入链接http://localhost:10001/server-user/user/async/api

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（3）查看用户微服务与网关服务的控制台日志，分别存在如下日志。

  • 用户微服务
[server-user,157891cb90fddb65,0a278842776b1f01,true]执行异步任务开始...
[server-user,157891cb90fddb65,0a278842776b1f01,true]异步任务执行结束...
[server-user,157891cb90fddb65,1ba55fd3432b77ae,true]执行了异步任务...
  • 网关服务
[server-gateway,157891cb90fddb65,157891cb90fddb65,true]

可以看到Sleuth为异步任务重新生成了Span。

综上说明：Sleuth支持对异步任务的链路追踪，在项目中使用@Async注解开启一个异步任务后，Sleuth会为异步任务重新生成一个Span。但是如果使用了自定义的异步任务线程池，则会导致Sleuth无法新创建一个Span，而是会重新生成Trace和Span。此时，需要使用Sleuth提供的LazyTraceExecutor类来包装下异步任务线程池，才能在异步任务调用链路中重新创建Span。

自定义链路过滤器

在Sleuth中存在链路过滤器，并且还支持自定义链路过滤器。

自定义链路过滤器概述

TracingFilter是Sleuth中负责处理请求和响应的组件，可以通过注册自定义的TracingFilter实例来实现一些扩展性的需求。

演示自定义链路过滤器

本案例演示通过过滤器验证只有HTTP或者HTTPS请求才能访问接口，并且在访问的链接不是静态文件时，将traceId放入HttpRequest中在服务端获取，并在响应结果中添加自定义Header，名称为SLEUTH-HEADER，值为traceId。

（1）在用户微服务shop-user中新建io.binghe.shop.user.filter包，并创建MyGenericFilter类，继承org.springframework.web.filter.GenericFilterBean类，代码如下所示。

/**
 * @author binghe
 * @version 1.0.0
 * @description 链路过滤器
 */
@Component
@Order( Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE + 6)
public class MyGenericFilter extends GenericFilterBean{

    private Pattern skipPattern = Pattern.compile(SleuthWebProperties.DEFAULT_SKIP_PATTERN);

    private final Tracer tracer;
    public MyGenericFilter(Tracer tracer){
        this.tracer = tracer;
    }

    @Override
    public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response,
                         FilterChain chain) throws IOException, ServletException {

        if (!(request instanceof HttpServletRequest) || !(response instanceof HttpServletResponse)){
            throw new ServletException("只支持HTTP访问");
        }
        Span currentSpan = this.tracer.currentSpan();
        if (currentSpan == null) {
            chain.doFilter(request, response);
            return;
        }
        HttpServletRequest httpServletRequest = (HttpServletRequest) request;
        HttpServletResponse httpServletResponse = ((HttpServletResponse) response);
        boolean skipFlag = skipPattern.matcher(httpServletRequest.getRequestURI()).matches();
        if (!skipFlag){
            String traceId = currentSpan.context().traceIdString();
            httpServletRequest.setAttribute("traceId", traceId);
            httpServletResponse.addHeader("SLEUTH-HEADER", traceId);
        }
        chain.doFilter(httpServletRequest, httpServletResponse);
    }
}

（2）在用户微服务shop-user的io.binghe.shop.user.controller.UserController类中新建sleuthFilter()方法，在sleuthFilter()方法中获取并打印traceId，如下所示。

@GetMapping(value = "/sleuth/filter/api")
public String sleuthFilter(HttpServletRequest request) {
    Object traceIdObj = request.getAttribute("traceId");
    String traceId = traceIdObj == null ? "" : traceIdObj.toString();
    log.info("获取到的traceId为: " + traceId);
    return "sleuthFilter";
}

（3）分别启动用户微服务和网关服务，在浏览器中输入http://localhost:10001/server-user/user/sleuth/filter/api，如下所示。

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查看用户微服务的控制台会输出如下信息。

获取到的traceId为: f63ae7702f6f4bba

查看浏览器的控制台，看到在响应的结果信息中新增了一个名称为SLEUTH-HEADER，值为f63ae7702f6f4bba的Header，如下所示。

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说明使用Sleuth的过滤器可以处理请求和响应信息，并且可以在Sleuth的过滤器中获取到TraceID。

好了，今天我们就到儿吧，限于篇幅，文中并未给出完整的案例源代码，想要完整源代码的小伙伴可加入【冰河技术】知识星球获取源码。也可以加我微信：hacker_binghe，一起交流技术。

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