Java链路追踪怎么实现？Sleuth轻松掌握

想轻松掌握Java链路追踪？本文以Spring Boot项目为例，深入讲解如何利用Spring Cloud Sleuth实现微服务架构下的请求链路监控与诊断。首先，通过添加Sleuth和Zipkin依赖，快速集成链路追踪功能。文章详细介绍了Trace ID、Span ID等核心概念，助你理解Sleuth的工作原理。此外，还提供了自定义追踪行为的方法，例如使用@NewSpan创建新span，以及手动添加tag和log。针对高并发场景，提出了采样、异步上报等性能优化策略。即使在非Spring Cloud环境下，也能通过Brave库手动实现链路追踪。最后，对比了Zipkin、Jaeger和Skywalking等常用后端，帮助你选择最适合的解决方案。

如何在Spring Boot项目中集成Sleuth？首先，在pom.xml中添加Sleuth依赖：spring-cloud-starter-sleuth；其次，如需对接Zipkin，添加spring-cloud-sleuth-zipkin依赖；然后，在配置文件中设置Zipkin服务器地址和应用名称。Sleuth会自动生成traceId和spanId，并通过HTTP Header传递。Sleuth的核心概念包括Trace ID（请求链路唯一标识）、Span ID（调用链中的独立单元）、Parent ID（父span的ID）和Annotations（记录时间点如cs、sr等）。如何自定义追踪行为？可使用@NewSpan创建新span，或@SpanName修改span名称，也可通过Tracer对象手动添加tag和log。如何选择后端？Zipkin适合小型项目，Jaeger支持采样与拓扑分析，Skywalking提供强大插件生态与性能诊断能力。高并发下可通过采样（设置spring.sleuth.sampler.probability）、异步上报、优化存储、高效探针减少性能影响。非Spring Cloud环境下可引入brave依赖，手动创建Tracer对象并配置服务名、采样器等实现追踪。

链路追踪，简单来说，就是在分布式系统中跟踪请求的完整调用链。Sleuth是Spring Cloud生态中实现链路追踪的利器，它能帮你轻松地监控和诊断微服务架构中的性能瓶颈。

直接使用Spring Cloud Sleuth和Zipkin，或者结合更强大的工具如Jaeger或Skywalking。

如何在Spring Boot项目中集成Sleuth？

首先，在你的pom.xml文件中添加Sleuth的依赖：

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

其次，如果需要将追踪数据发送到Zipkin，还需要添加Zipkin客户端的依赖：

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

然后，在application.properties或application.yml中配置Zipkin服务器的地址：

spring.zipkin.baseUrl=http://localhost:9411/
spring.application.name=your-service-name # 建议设置，用于标识服务

完成以上步骤，Sleuth就能自动为你生成traceId和spanId，并通过HTTP Header在服务间传递。

Sleuth的核心概念是什么？

Sleuth涉及几个关键概念，理解它们对掌握链路追踪至关重要：

• Trace ID: 整个请求链路的唯一标识。一个请求从进入系统到最终完成，所有相关的span都共享同一个trace ID。
• Span ID: 代表调用链中的一个独立单元，比如一个HTTP请求、一个数据库查询。每个span都有一个span ID，用于标识自身的执行过程。
• Parent ID: 表示当前span的父span的ID。通过parent ID，可以将span组织成树状结构，还原请求的完整调用链。
• Annotations: 记录span事件的关键时间点，例如cs (Client Send), sr (Server Receive), ss (Server Send), cr (Client Receive)。这些时间点能帮助你分析请求的耗时。

想象一下，你发起一个请求，这个请求会经过多个微服务处理。Trace ID就像一个身份证，贯穿整个流程，而每个微服务处理请求的过程就是一个Span，记录着处理的开始和结束时间。

如何自定义Sleuth的追踪行为？

Sleuth默认会追踪所有进出Spring管理的bean的方法调用，以及通过RestTemplate或WebClient发起的HTTP请求。但有时你需要更细粒度的控制，比如忽略某些方法的追踪，或者添加自定义的tag。

你可以使用@NewSpan注解来创建一个新的span：

import brave.Span;
import brave.Tracer;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class MyService {

    @Autowired
    private Tracer tracer;

    public void doSomething() {
        Span newSpan = tracer.nextSpan().name("custom-span").start();
        try {
            // 你的业务逻辑
            Thread.sleep(100);
        } finally {
            newSpan.finish();
        }
    }
}

或者，使用@SpanName注解来修改现有span的名称。

import org.springframework.cloud.sleuth.annotation.SpanName;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class MyService {

    @SpanName("myCustomName")
    public void doSomething() {
        // 你的业务逻辑
    }
}

此外，你还可以通过Tracer对象来手动创建和管理span，添加自定义的tag和log：

import brave.Tracer;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class MyService {

    @Autowired
    private Tracer tracer;

    public void doSomething() {
        tracer.currentSpan().tag("my-custom-tag", "some-value");
        tracer.currentSpan().annotate("doing something important");
        // 你的业务逻辑
    }
}

如何选择合适的链路追踪后端？Zipkin、Jaeger、Skywalking对比

Sleuth本身只负责生成和传递追踪数据，你需要选择一个链路追踪后端来收集、存储和展示这些数据。常见的选择有Zipkin、Jaeger和Skywalking。

• Zipkin: 是最早的开源链路追踪系统之一，简单易用，适合小型项目或快速原型验证。但功能相对简单，缺乏高级特性，例如拓扑分析和告警。
• Jaeger: 由Uber开源，功能更强大，支持采样、分布式上下文传递、拓扑分析、告警等高级特性。Jaeger的UI也比Zipkin更友好。
• Skywalking: 是国产的开源链路追踪系统，针对云原生架构进行了优化，支持多种协议和语言，提供强大的性能分析和诊断能力。Skywalking的优势在于其强大的自动化探针和丰富的插件生态。

选择哪个后端取决于你的具体需求和技术栈。如果你的项目规模较小，或者只需要基本的链路追踪功能，Zipkin是一个不错的选择。如果你的项目规模较大，需要更高级的特性，Jaeger或Skywalking可能更适合你。

如何解决Sleuth在高并发下的性能问题？

在高并发场景下，Sleuth可能会带来一定的性能开销。为了解决这个问题，可以考虑以下几个方面：

• 采样: Sleuth默认会追踪所有的请求，但在高并发场景下，可以开启采样，只追踪一部分请求。可以通过spring.sleuth.sampler.probability属性来设置采样率。例如，设置为0.1表示只追踪10%的请求。
• 异步上报: Sleuth默认会同步地将追踪数据发送到Zipkin等后端，这会阻塞请求处理线程。可以配置Sleuth使用异步上报，将追踪数据放入队列，由单独的线程异步发送。
• 优化后端存储: 链路追踪数据量通常很大，需要选择一个高性能的存储后端。例如，可以使用Elasticsearch或Cassandra来存储Zipkin的数据。
• 使用更高效的探针: 一些链路追踪系统提供了更高效的探针，例如基于eBPF的探针，可以减少对应用程序的性能影响。

如何在没有Spring Cloud的环境中使用Sleuth？

虽然Sleuth是Spring Cloud生态的一部分，但也可以在非Spring Cloud环境中使用。你需要手动创建Tracer对象，并使用它来创建和管理span。

首先，添加Sleuth的核心依赖：

<dependency>
    <groupId>io.zipkin.brave</groupId>
    <artifactId>brave</artifactId>
    <version>5.x.x</version>
</dependency>

然后，创建一个Tracer对象：

import brave.Tracing;
import brave.sampler.Sampler;

public class MyClass {

    private final Tracing tracing = Tracing.newBuilder()
            .serviceName("my-service")
            .sampler(Sampler.ALWAYS_SAMPLE) // 或者使用Sampler.NEVER_SAMPLE
            .build();

    private final brave.Tracer tracer = tracing.tracer();

    public void doSomething() {
        brave.Span span = tracer.nextSpan().name("my-operation").start();
        try {
            // 你的业务逻辑
        } finally {
            span.finish();
        }
    }
}

注意，你需要手动配置Tracing对象，包括服务名称、采样器等。如果你想将追踪数据发送到Zipkin，还需要添加Zipkin reporter的依赖，并配置Zipkin服务器的地址。

到这里，我们也就讲完了《Java链路追踪怎么实现？Sleuth轻松掌握》的内容了。个人认为，基础知识的学习和巩固，是为了更好的将其运用到项目中，欢迎关注golang学习网公众号，带你了解更多关于链路追踪,Zipkin,SpringCloudSleuth,SpanID,TraceID的知识点！