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跟我学Spring Cloud(Finchley版)-25-Spring Cloud Sleuth与Zipkin配合使用

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一个良好的监控,应该有一个人类亲和的界面,这个界面就是Zipkin。本文详细讨论Sleuth如何与Zipkin配合使用。

Zipin简介

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,帮助我们分析追踪数据。

TIPS

Zipkin官方网站:http://zipkin.io/

Zipkin Server搭建

  • 访问http://localhost:9411 即可看到Zipkin Server的首页。

Zipkin UI

Zipkin UI首页:

Zipkin首页

简单讲解图中各个查询条件的含义:

① Service Name表示服务名称,也就是各个微服务spring.application.name的值。

② 第二列表示span的名称,“all”表示所有span,也可选择指定span。

③ Lookback用于执行想要查看的之间段。

④ Duration表示持续时间,即span从创建到关闭所经历的时间。

⑤ Limit表示查询几条数据。类似于MySQL数据库中的limit关键词。

⑥ Annotations Query,用于自定义查询条件。

微服务整合Zipkin

跟我学Spring Cloud(Finchley版)-24-Spring Cloud Sleuth入门 的基础上:

  • 加依赖

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    2
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    4
    <dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin</artifactId>
    </dependency>
  • 加配置

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    7
    spring:
    zipkin:
    base-url: http://localhost:9411
    sleuth:
    sampler:
    # 采样率,模式0.1,也就是10%,为了便于观察效果,改为1.0,也就是100%。生产环境建议保持默认。
    probability: 1.0

测试

  • 启动微服务,访问http://localhost:8000/users/1

  • 观察http://localhost:9411 ,可看到类似如下界面:

    Zipkin首页2

  • 点击上图中标注的3,可看到类似如下的界面:

    Zipkin分析详情

    如图,已经展示了该次请求的耗时。如果你有多个应用,Zipkin将会展示每个应用消耗了多少时间,蓝色表示请求正常,红色表示请求失败。

配套代码

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