• cs，即client sent，客户端发起一个请求,描述span的开始。

• sr，即 server received，服务端获得请求并准备开始处理它，sr时间戳减去cs时间戳可以得到网络延迟。

• ss，即server sent，表示请求处理完成(即请求返回客户端)，ss时间戳减去sr时间戳可以得到服务端需要的处理请求时间。

• cr，即 client received，表明span 的结束，客户端成功接收到服务端的回复，cr时间戳减去cs时间戳可以得到客户端从服务端获取回复所需的时间。

图12-1演示了请求依次经过SERVICE1→SERVICE2一SERVICE3→SERVICE4时，span、trace、annotation的变化。

利用链路追踪监听网络请求

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本节我们将在项目中集成Spring Cloud Sleuth来监听每个请求，从而更好地优化系统架构。我们知道，Spring Cloud Sleuth底层其实是Zipkin，而Zipkin分为服务端和客户端。如果服务端用户开启链路追踪服务，那么客户端在进行网络请求时就需要和Zipkin 的服务端进行通信。

下面我们就来分别实现服务端和客户端。

**服务端的实现

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以前，我们需要自己实现Zipkin服务端，但从Spring Boot 2.0以后，官方推出了Zipkin服务端，我们只需要把下载好的服务端jar包放到服务器上启动即可。具体操作如下。

(1)从网络上下载Zipkin服务端的可执行jar包，下载地址: https:/repo1.maven.org/maven2/io/zipkin/java/zipkin-server/2.9.4/zipkin-server-2.9.4-exec.jar。

(2)将zipkin-server-2.9.4-exec.jar修改为zipkin.jar。

(3)执行下面的命令进入zipkin.jar所在目录:

java -jar zipkin.jar

启动成功后，会出现如图12-2所示的界面。

Zipkin服务端的默认启动端口为9411，浏览器访问localhost:9411即可进入Zipkin服务端管理界面，如图12-3所示。

Spring Boot官方推荐使用此方式。当然，读者也可以自己实现Zipkin服务端。接下来，将介绍如何实现自己的Zipkin服务端。

(1)在blog父工程中创建一个 Module，命名为zipkin，在pom.xml中添加以下依赖:

io.zipkin.java

zipkin-server</ artifactId>2.8.4

io.zipkin.java

zipkin-autoconfigure-ui2.8.4

在上述配置中，zipkin-server是Zipkin的服务端依赖，zipkin-autoconfigure-ui是Zipkin的管理界面依赖。Zipkin提供了Web管理界面，方便我们追踪查看，因此有必要依赖它。

(2)创建工程启动类并加入Zipkin注解:

@SpringBootApplication@EnablezipkinServer

public class ZipkinApplication {

public static void main(String[] args){

SpringApplication.run(ZipkinApplication.class,args);

}

}

其中，@EnableZipkinServer注解表示开启Zipkin服务端。

(3)创建配置文件application.yml :

server:

port: 9411management:

metrics:

web:

server:

auto-time-requests: false

auto-time-requests默认为true,该配置的作用是标识Spring MVC或WebFlux处理的请求是否自动计时，如果要使用计时器可以在每个接口方法处添加@Timed注解。需要注意的是，在Spring Boot 2.0以后，需要将auto-time-requests设置为false，否则会抛出java.lang.IllegalAngumentException异常。

(4)运行ZipkinApplication.jar，启动Zipkin服务端，通过浏览器访问localhost:9411，依然可以看到图12-3所示的界面。

客户端集成Spring Cloud Sleuth

单纯启动Zipkin服务端还达不到追踪的目的,我们还必须让微服务客户端集成Zipkin才能跟踪微服务。下面是集成Spring Cloud Sleuth的步骤。

(1)在common工程的pom.xml文件中添加以下依赖:

org.springframework.cloud

spring-cloud-sleuth-zipkin

(2)在Git仓库的配置文件eurekaclient.yml中添加以下内容:

spring:

zipkin:

base-url: http://localhost:9411sender:

type: web

sleuth:

sampler:

probability : 1

其中，spring.zipkin.base-url用来指定Zipkin服务端的地址; spring.sleutch.sampler.probability用来指定采样请求的百分比（默认为0.1，即 10%); spring.zipkin.sender.type为追踪日志发送类型，可选值有web、kafka、rabbit，默认为空，因此必须进行设置，否则·Zipkin 不知道以何种类型发送日志，就无法正确追踪服务链路。

(3)依次启动注册中心、配置中心和 test 工程，浏览器访问localhost:9999/test和 localhost:9411，进入Zipkin界面后，可以看到trace列表，选择Service Name为 test后点击Find a trace按钮，如图12-4所示。

注意这里test工程需要引入eurekaclient.yml配置文件。在上述界面中，Find Traces按钮以上为搜索条件，Service Name为服务名，当前只访问了test，因此下拉框中只能看到test和 all，all为查询所有服务;Span Name为基本工作单元名，顾名思义为具体请求名，一个请求就是一个span;Lookback为记录时间; Annotations Query为自定义的查询条件,可以对标签进行查询,多个用and 隔开; Duration为服务调用时间，查询大于等于该时间的服务，单位是微秒（需要注意的是，下方的服务请求日志列表中以毫秒为单位，所以在筛选条件时需要进行一次转换，否则无法查询出正确的数据);Limit为显示数量，默认为10;Sort为排序规则。

Find Traces按钮下方，Showing表示当前请求数量，Services为当前选择的服务名，点击右边的JSON可以看到当前请求的JSON结构;下方列表展示了当前的请求情况，包括请求总耗时（单位为毫秒)、调用的时间、span的数量、请求耗时占比等。

在实际项目中，读者可以根据Zipkin统计的这些信息发现速度较慢的请求或查询，从而有针对性地对指定请求进行优化。

通过消息中间件实现链路追踪

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上一节，我们集成了服务链路追踪组件Zipkin，客户端通过指定Zipkin提供的HTTP地址即可完成日志收集。我们知道，客户端可以通过spring.zipkin.sender.type 指定发送类型，除了指定为web 类型还可以通过消息中间件来收集日志。

本节将利用消息中间件RabbitMQ来完成服务链路追踪日志的收集。

(1)命令行启动官网提供的zipkin.jar，注意，启动时需要指定RabbitMQ 的 host地址，如:

java -jar zipkin.jar --RABBIT_ADDRESSES=127.0.0.1

其中，–RABBIT_ADDRESSES即为RabbitMQ的host地址。

启动完成后，我们访问RabbitMQ的Web管理界面，可以看到，Zipkin Server已经为我们创建了一个名叫zipkin的队列，如图12-5所示。

(2)在common工程下增加以下依赖:

org.springframework.cloud

spring-cloud-stream-binder-rabbit

</ dependency>

该依赖实现了消息队列的收发机制，添加该依赖后，客户端就可以通过 RabbitMQ发送消息，ZipkinServer就可以通过RabbitMQ收集日志。

(3)将eurekaclient.xml的spring.zipkin.base-url注释掉并重启test工程,分别访问test工程接口和Zipkin的Web界面，正常情况下读者可以看到与图12-4类似的效果。

存储追踪数据

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在前面的操作中，不管是基于Web还是基于消息中间件，收集的日志都默认存放在内存中，即Zipkin Server重启后，追踪的链路数据将被清除，这不符合我们的期望。比较合理的做法是将数据持久化，比如持久化到MySQL、MongoDB、ElasticSearch、Cassandra等数据库中。

下面以MySQL为例，演示如何将追踪数据存储到数据库中。

(1)创建数据库zipkin_db(名字可以随意取）并生成数据表(MySQL 的详细安装过程请查看第14章，Zipkin Server官方推荐使用MariaDB ):

CREATE TABLE IF NOT EXISTS zipkin_spans(

'trace_id_high` BIGINT NOT NULL DEFAULT 0 CONNENT 'Tf non zero,this means the trace uses

128 bit traceIds instead of 64 bit’,

trace_id BIGINT NOT NULL,

`id BIGINT NOT NULL,

name VARCHAR(255)NOT NULL,parent_id BIGINT,

`debug BIT(1),

start_ts BIGINT CONMENT 'Span.timestamp(): epoch micros used for endTs query and to

implement TTL’,

duration` BIGINT CONMENT ‘Span.duration(): micros used for minDuration and maxDuration query’

）ENGINE=InnoDB ROA_FORMAT=CONPRESSED CHARACTER SET=utf8 COLLATE utf8_general_ci;

ALTER TABLE zipkin_spans ADD UNIQUE KEY('trace_id_high, ‘trace_id’, `id’)CONENT 'ignore

insert on duplicate’;