SpringCloud系列：9.微服务服务链路追踪Sleuth

当开发者进行微服务架构开发时，通常会根据业务来划分微服务，各业务之间通过REST进行调用。对于一个用户的请求，往往需要多个微服务协同才能完成处理并形成最后结果返回给用户。在这个过程中，用户请求所经过的每一个微服务都会形成一条复杂的、分布式的服务调用链路，链路中的任何一环出现问题或者网络超时，都会导致用户请求的失败。

而当这种失败的情况出现时，追踪问题便变得复杂，正是存在这样的问题，Spring Cloud推出了Sleuth组件。

一、Sleuth简介

Spring Cloud Sleuth为微服务之间调用提供了一套完整的服务链路跟踪解决方案。通过Sleuth可以很清楚地了解到一个用户请求经过了哪些微服务，每个微服务处理花费了多长时间，从而让开发者可以方便地理清各微服务间的调用关系。并且Sleuth默认集成Zipkin，提供了可视化的服务调用图形界面，对于程序未捕获的异常，也可以展示在上面。

在Spring Cloud微服务的架构中，微服务之间是通过HTTP协议（REST）方式进行通信的，所以Spring Cloud Sleuth在实现时也是基于HTTP的，通过在HTTP中的header（头部）添加跟踪所需要的信息，使得在不影响现有业务的基础上完成对服务请求的追踪。Sleuth的实现原理可以总结如下：
·服务追踪：对于同一个用户请求，认为是同一条链路，并赋值一个相同的TraceID，在后续中通过该标识就可以在多个微服务之间找到完整的处理链路。
·服务监控：对于链路上的每一个微服务处理，Sleuth会再生成一个独立的SpanID，同时记录请求到达时间和离开时间等信息，以作为用户请求追踪的依据，从而判断每一个微服务的处理效率。

二、Sleuth术语

下面介绍一下Sleuth所涉及的一些主要术语。Spring Cloud Sleuth在设计的时候参考了Google的Dapper's论文，所以在术语上也对该论文进行了借鉴。

Span是Sleuth中最基本的工作单元。微服务发起一次请求就是一个新Span。Span使用唯一的、长度为64位的ID作为标识。在Span中可以带有其他数据，如描述、时间戳、键值对、起始Span的ID等数据。Span有起始和结束，可以用于跟踪服务处理时间信息。Span一般都是成对出现，因为有始必有终，所以一旦创建了一个Span，就必须在未来某个时间点结束它。

Trace是一次用户请求所涉及的所有Span的集合，采用树形结构进行管理。

Annotation主要用于记录时间信息。它包含cs、sr、ss与cr。cs是指客户端发送（Client Sent），表示一个Span的起始点。sr是服务端接收（Server Received），表示服务端接收到请求并开始处理。如果减去cs的时间戳，则可以计算出网络传输耗时。 ss是指服务端完成请求处理，应答信息被发回客户端（Server Sent）。通过减去sr的时间戳，可以计算出服务端处理请求的耗时。而cr则表示客户端接收（Client Received），标志着一个Span生命周期的结束，客户端成功地接收到服务端的应答信息。如果减去cs的时间戳，则可以计算出整个请求的响应耗时。