Spring Cloud 参考文档(Spring Cloud Sleuth特性)

栏目: Java · 发布时间: 5年前

内容简介:从版本2.0.0开始,Spring Cloud Sleuth使用在绝大多数情况下,你只需使用Sleuth提供的Brave中的Brave是一个用于捕获和报告关于分布式操作的延迟信息到Zipkin的库,大多数用户不直接使用Brave,他们使用库或框架,而不是代表他们使用Brave。

Spring Cloud Sleuth特性

  • 将trace和span ID添加到Slf4J MDC,因此你可以在日志聚合器中从给定的trace或span提取所有日志,如以下示例日志中所示:

    2016-02-02 15:30:57.902  INFO [bar,6bfd228dc00d216b,6bfd228dc00d216b,false] 
    23030 --- [nio-8081-exec-3] ...
    2016-02-02 15:30:58.372 ERROR [bar,6bfd228dc00d216b,6bfd228dc00d216b,false] 
    23030 --- [nio-8081-exec-3] ...
    2016-02-02 15:31:01.936  INFO [bar,46ab0d418373cbc9,46ab0d418373cbc9,false] 
    23030 --- [nio-8081-exec-4] ...

    请注意MDC中的 [appname,traceId,spanId,exportable] 条目:

    spanId
    appname
    traceId
    exportable
    
  • 提供对常见分布式追踪数据模型的抽象:trace、span(形成DAG)、annotation和键值annotation,Spring Cloud Sleuth基于HTrace,但与Zipkin(Dapper)兼容。
  • Sleuth记录时间信息以帮助进行延迟分析,通过使用sleuth,你可以查明应用程序中的延迟原因。
  • Sleuth不进行过多的日志记录,并且不会导致生产应用程序崩溃,为此,Sleuth:

    • 在带内传播有关你的调用图的结构数据,在带外休息。
    • 包括层的自定义插装,比如HTTP。
    • 包括用于管理卷的采样策略。
    • 可以向Zipkin系统报告用于查询和可视化。
  • 仪器从Spring应用程序中常见的入口和出口点(servlet过滤器、异步端点、rest模板,调度操作,消息通道,Zuul过滤器和Feign客户端)。
  • Sleuth包含默认逻辑,用于跨HTTP或消息传递边界连接trace,例如,HTTP传播适用于与Zipkin兼容的请求headers。
  • Sleuth可以在进程之间传播上下文(也称为baggage),因此,如果你在Span上设置baggage元素,则会通过HTTP或消息传递向下发送到其他进程。
  • 提供创建或继续span以及通过annotations添加标记和日志的方法。
  • 如果 spring-cloud-sleuth-zipkin 位于类路径上,则应用程序会生成并收集与Zipkin兼容的trace,默认情况下,它通过HTTP将它们发送到localhost上的Zipkin服务器(端口9411),你可以通过设置 spring.zipkin.baseUrl 来配置服务的位置。

    • 如果你依赖 spring-rabbit ,你的应用程序会将trace发送到RabbitMQ代理而不是HTTP。
    • 如果你依赖 spring-kafka ,并设置 spring.zipkin.sender.type:kafka ,你的应用程序会将trace发送到Kafka代理而不是HTTP。

      spring-cloud-sleuth-stream已弃用,不应再使用。

  • Spring Cloud Sleuth兼容 OpenTracing

    如果使用Zipkin,请通过设置 spring.sleuth.sampler.probability 来配置导出的span概率(默认值:0.1,即10%),否则,你可能会认为Sleuth没有工作,因为它忽略了一些span。

    始终设置SLF4J MDC,并且logback用户可以根据前面显示的示例立即在日志中看到trace和span ID,其他日志记录系统必须配置自己的格式化程序才能获得相同的结果,默认值如下: logging.pattern.level 设置为 %5p [${spring.zipkin.service.name:${spring.application.name:-}},%X{X-B3-TraceId:-},%X{X-B3-SpanId:-},%X{X-Span-Export:-}] (这是Logback用户的Spring Boot特性),如果你不使用SLF4J,则不会自动应用此模式。

Brave介绍

从版本2.0.0开始,Spring Cloud Sleuth使用 Brave 作为追踪库,为方便起见,在此处嵌入了Brave的部分文档。

在绝大多数情况下,你只需使用Sleuth提供的Brave中的 TracerSpanCustomizer bean,下面的文档概述了Brave是什么以及它是如何工作的。

Brave是一个用于捕获和报告关于分布式操作的延迟信息到Zipkin的库,大多数用户不直接使用Brave,他们使用库或框架,而不是代表他们使用Brave。

此模块包含一个追踪器,用于创建和连接span,对潜在分布式工作的延迟进行建模,它还包括通过网络边界传播trace上下文的库(例如,使用HTTP头)。

追踪

最重要的是,你需要一个 brave.Tracer ,配置为 向Zipkin报告

以下示例设置通过HTTP(而不是Kafka)将trace数据(spans)发送到Zipkin:

class MyClass {

    private final Tracer tracer;

    // Tracer will be autowired
    MyClass(Tracer tracer) {
        this.tracer = tracer;
    }

    void doSth() {
        Span span = tracer.newTrace().name("encode").start();
        // ...
    }
}

如果你的span包含一个名称长度超过50个字符,则该名称将被截断为50个字符,你的名称必须明确而具体,大名称会导致延迟问题,有时甚至会引发异常。

追踪器创建并连接span,对潜在分布式工作的延迟进行建模,它可以采用抽样来减少进程中的开销,减少发送到Zipkin的数据量,或两者兼而有之。

追踪器返回的span在完成后向Zipkin报告数据,如果未采样则不执行任何操作,启动span后,你可以批注感兴趣的事件或添加包含详细信息或查找键的标记。

Spans具有一个上下文,其中包含trace标识符,该标识符将span放置在表示分布式操作的树中的正确位置。

本地追踪

当追踪代码不离开你的进程,在范围span内运行它。

@Autowired Tracer tracer;

// Start a new trace or a span within an existing trace representing an operation
ScopedSpan span = tracer.startScopedSpan("encode");
try {
  // The span is in "scope" meaning downstream code such as loggers can see trace IDs
  return encoder.encode();
} catch (RuntimeException | Error e) {
  span.error(e); // Unless you handle exceptions, you might not know the operation failed!
  throw e;
} finally {
  span.finish(); // always finish the span
}

当你需要更多功能或更精细的控制时,请使用 Span 类型:

@Autowired Tracer tracer;

// Start a new trace or a span within an existing trace representing an operation
Span span = tracer.nextSpan().name("encode").start();
// Put the span in "scope" so that downstream code such as loggers can see trace IDs
try (SpanInScope ws = tracer.withSpanInScope(span)) {
  return encoder.encode();
} catch (RuntimeException | Error e) {
  span.error(e); // Unless you handle exceptions, you might not know the operation failed!
  throw e;
} finally {
  span.finish(); // note the scope is independent of the span. Always finish a span.
}

上面的两个例子在完成时报告的span完全相同!

在上面的示例中,span将是新的根span或现有trace中的下一个子span。

自定义span

拥有span后,你可以为其添加标记,标签可用作查找键或详细信息,例如,你可以使用运行时版本添加标记,如以下示例所示:

span.tag("clnt/finagle.version", "6.36.0");

当暴露自定义span到第三方的能力时,使用 brave.SpanCustomizer 而不是 brave.Span ,前者更易于理解和测试,并且不会使用span生命周期钩子诱惑用户。

interface MyTraceCallback {
  void request(Request request, SpanCustomizer customizer);
}

由于 brave.Span 实现了 brave.SpanCustomizer ,你可以将其传递给用户,如以下示例所示:

for (MyTraceCallback callback : userCallbacks) {
  callback.request(request, span);
}

隐式查看当前span

有时,你不知道trace是否正在进行,并且您不希望用户执行null检查, brave.CurrentSpanCustomizer 通过向正在进行或丢弃的任何span添加数据来处理此问题,如以下示例所示:

// The user code can then inject this without a chance of it being null.
@Autowired SpanCustomizer span;

void userCode() {
  span.annotate("tx.started");
  ...
}

RPC追踪

在滚动自己的RPC仪器之前,请检查 此处编写的仪器Zipkin的列表

RPC追踪通常由拦截器自动完成,在幕后,他们添加与他们在RPC操作中的角色相关的标签和事件。

以下示例显示如何添加客户端span:

@Autowired Tracing tracing;
@Autowired Tracer tracer;

// before you send a request, add metadata that describes the operation
span = tracer.nextSpan().name(service + "/" + method).kind(CLIENT);
span.tag("myrpc.version", "1.0.0");
span.remoteServiceName("backend");
span.remoteIpAndPort("172.3.4.1", 8108);

// Add the trace context to the request, so it can be propagated in-band
tracing.propagation().injector(Request::addHeader)
                     .inject(span.context(), request);

// when the request is scheduled, start the span
span.start();

// if there is an error, tag the span
span.tag("error", error.getCode());
// or if there is an exception
span.error(exception);

// when the response is complete, finish the span
span.finish();

单向追踪

有时,你需要在有请求但没有响应的情况下建模异步操作,在正常的RPC追踪中,你使用 span.finish() 来指示已收到响应,在单向追踪中,你使用 span.flush() 代替,因为不不期望响应。

以下示例显示了客户端如何为单向操作建模:

@Autowired Tracing tracing;
@Autowired Tracer tracer;

// start a new span representing a client request
oneWaySend = tracer.nextSpan().name(service + "/" + method).kind(CLIENT);

// Add the trace context to the request, so it can be propagated in-band
tracing.propagation().injector(Request::addHeader)
                     .inject(oneWaySend.context(), request);

// fire off the request asynchronously, totally dropping any response
request.execute();

// start the client side and flush instead of finish
oneWaySend.start().flush();

以下示例显示了服务器如何处理单向操作:

@Autowired Tracing tracing;
@Autowired Tracer tracer;

// pull the context out of the incoming request
extractor = tracing.propagation().extractor(Request::getHeader);

// convert that context to a span which you can name and add tags to
oneWayReceive = nextSpan(tracer, extractor.extract(request))
    .name("process-request")
    .kind(SERVER)
    ... add tags etc.

// start the server side and flush instead of finish
oneWayReceive.start().flush();

// you should not modify this span anymore as it is complete. However,
// you can create children to represent follow-up work.
next = tracer.newSpan(oneWayReceive.context()).name("step2").start();

以上所述就是小编给大家介绍的《Spring Cloud 参考文档(Spring Cloud Sleuth特性)》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!

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