# Spring Boot 中如何使用 Spring Cloud Sleuth 来实现分布式跟踪？

Spring Boot 中如何使用 Spring Cloud Sleuth 来实现分布式跟踪？

在微服务架构中，通常会有多个服务相互协作，为了方便排查问题，我们需要对服务之间的调用进行跟踪。Spring Cloud Sleuth 是 Spring Cloud 生态中的分布式跟踪解决方案，它可以帮助我们追踪请求在微服务系统中的传递路径，以及记录每个服务的处理时间等信息。

本文将介绍如何在 Spring Boot 中使用 Spring Cloud Sleuth 来实现分布式跟踪。我们将使用 Zipkin 作为跟踪数据的存储和展示工具，并通过一个简单的示例来演示 Spring Cloud Sleuth 的使用。

准备工作

在开始本文之前，我们需要先准备以下环境：

• JDK 8 或以上版本
• Maven 3.2 或以上版本
• Zipkin Server

本文将使用 Spring Boot 2.5.1 和 Spring Cloud 2020.0.3 版本。

创建 Spring Boot 项目

首先，我们需要创建一个新的 Spring Boot 项目。可以使用 Spring Initializr 来快速创建项目，也可以手动创建项目。

使用 Spring Initializr 创建项目

访问 https://start.spring.io/，选择需要的配置项，如下图所示：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ZcZ10WlW-1684986080957)(null)]

然后点击 Generate 按钮，下载生成的项目压缩包。

手动创建项目

在本地创建一个空文件夹，然后在命令行中进入该文件夹，执行以下命令：

$ mkdir spring-cloud-sleuth-demo
$ cd spring-cloud-sleuth-demo
$ mkdir -p src/main/java/com/example/demo
$ mkdir -p src/main/resources
$ touch src/main/java/com/example/demo/DemoApplication.java
$ touch src/main/resources/application.properties

然后在 DemoApplication.java 文件中添加以下代码：

package com.example.demo;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
public class DemoApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
    }

}

在 application.properties 文件中添加以下配置：

spring.application.name=spring-cloud-sleuth-demo
server.port=8080

这里我们创建了一个名为 spring-cloud-sleuth-demo 的 Spring Boot 应用程序，并设置了应用程序的名称和端口号。

添加 Spring Cloud Sleuth 依赖

要使用 Spring Cloud Sleuth，我们需要在项目中添加以下依赖：

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>2020.0.3</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

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

这里使用了 Spring Cloud 的依赖管理，以及 Spring Cloud Sleuth 的启动器依赖。

配置 Zipkin Server

Zipkin 是一个分布式跟踪系统，它可以显示跨多个服务的请求的跟踪信息。我们需要配置 Zipkin Server，以便在本地环境中使用它来存储和展示跟踪数据。

下载 Zipkin Server

首先，我们需要下载 Zipkin Server。可以从 https://zipkin.io/pages/quickstart.html 下载 Zipkin Server 的最新版。也可以使用以下命令下载和启动 Zipkin Server：

$ curl -sSL https://zipkin.io/quickstart.sh | bash -s
$ java -jar zipkin.jar

执行以上命令后，Zipkin Server 将启动在默认端口 9411 上。

配置 Spring Cloud Sleuth

要使用 Spring Cloud Sleuth，我们需要在 Spring Boot 应用程序的配置文件中添加以下配置：

spring.sleuth.sampler.probability=1.0
spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411/

这里设置了采样率为 1.0，表示对所有的请求都进行采样。同时，指定了 Zipkin Server 的地址，以便将跟踪数据发送到 Zipkin Server。

编写示例代码

在本文中，我们将创建两个微服务，一个是 hello-service，另一个是 world-service。hello-service 会调用 world-service，并在调用结束后返回结果。

创建 hello-service

创建一个名为 hello-service 的 Spring Boot应用程序。在 pom.xml 文件中添加以下依赖：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>

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

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

这里除了 Spring Cloud Sleuth 的依赖之外，还添加了 OpenFeign 的依赖，以便调用 world-service。

在 application.properties 文件中添加以下配置：

spring.application.name=hello-service
server.port=8081

然后创建一个名为 Greeting 的类，用于表示返回的结果：

public class Greeting {
    private String message;

    public Greeting() {
    }

    public Greeting(String message) {
        this.message = message;
    }

    public String getMessage() {
        return message;
    }

    public void setMessage(String message) {
        this.message = message;
    }
}

接下来创建一个名为 HelloController 的类，用于接收请求并调用 world-service：

@RestController
public class HelloController {

    @Autowired
    private WorldClient worldClient;

    @GetMapping("/hello")
    public Greeting sayHello(@RequestParam String name) {
        String worldMessage = worldClient.getWorldMessage();
        String message = String.format("Hello, %s! %s", name, worldMessage);
        return new Greeting(message);
    }
}

这里使用了 @Autowired 注解自动注入了 WorldClient，并在 sayHello 方法中调用了 worldClient.getWorldMessage() 方法，获取 world-service 的响应结果，并将结果与 Hello, ${name}! 拼接为最终的返回结果。

最后，创建一个名为 WorldClient 的接口，并使用 @FeignClient 注解标记该接口，以便使用 OpenFeign 进行远程调用：

@FeignClient(name = "world-service")
public interface WorldClient {

    @GetMapping("/world")
    String getWorldMessage();
}

这里使用了 @FeignClient 注解，指定了被调用的服务名为 world-service，并定义了一个 getWorldMessage 方法用于获取 world-service 的响应结果。

创建 world-service

创建一个名为 world-service 的 Spring Boot 应用程序。在 pom.xml 文件中添加以下依赖：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>

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

这里只添加了 Spring Cloud Sleuth 的依赖。

在 application.properties 文件中添加以下配置：

spring.application.name=world-service
server.port=8082

然后创建一个名为 WorldController 的类，用于接收请求并返回响应：

@RestController
public class WorldController {

    @GetMapping("/world")
    public String sayWorld() {
        return "World!";
    }
}

这里只是简单地返回了一个字符串 “World!”。

测试分布式跟踪

在完成以上步骤后，我们可以启动 hello-service 和 world-service，并访问 http://localhost:8081/hello?name=John，可以看到返回结果为 Hello, John! World!。

此时，我们可以通过访问 Zipkin Server 的 Web 界面来查看分布式跟踪数据。在浏览器中输入 http://localhost:9411/zipkin/，然后点击 Find Traces 按钮，可以看到所有的跟踪数据，如下图所示：

可以看到，hello-service 和 world-service 都被成功地追踪到了，并且可以查看它们之间的调用关系和耗时等信息。

总结

本文介绍了如何在 Spring Boot 中使用 Spring Cloud Sleuth 来实现分布式跟踪。我们通过一个简单的示例演示了如何使用 Spring Cloud Sleuth 对微服务之间的调用进行跟踪，并使用 Zipkin 来存储和展示跟踪数据。

使用 Spring Cloud Sleuth 不仅可以方便地排查问题，同时也可以帮助我们了解微服务系统的性能瓶颈和瓶颈所在服务，从而更好地优化系统。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-476994.html

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