微服务架构是一个分布式架构，微服务系统按业务划分服务单元，一个微服务系统往往有很多个服务单元。由于服务单元数量众多，业务的复杂性较高，如果出现了错误和异常，很难去定位。主要体现在一个请求可能需要调用很多个服务，而内部服务的调用复杂性决定了问题难以定位。所以在微服务架构中，必须实现分布式链路追踪，去跟进一个请求到底有哪些服务参与，参与的顺序又是怎样的，从而达到每个请求的步骤清晰可见，出了问题能够快速定位的目的。
在微服务系统中，一个来自用户的请求先到达前端A（如前端界面），然后通过远程调用，到达系统的中间件B、C（如负载均衡、网关等），最后到达后端服务D、E，后端经过一系列的业务逻辑计算，最后将数据返回给用户。对于这样一个请求，经历了这么多个服务，怎么样将它的请求过程用数据记录下来呢？这就需要用到服务链路追踪。
Spring Cloud Sleuth
Spring Cloud Sleuth 为服务之间调用提供链路追踪。通过 Sleuth 可以很清楚的了解到一个服务请求经过了哪些服务，每个服务处理花费了多长。从而让我们可以很方便的理清各微服务间的调用关系。此外 Sleuth 可以帮助我们：
- 耗时分析: 通过 Sleuth 可以很方便的了解到每个采样请求的耗时，从而分析出哪些服务调用比较耗时;
- 可视化错误: 对于程序未捕捉的异常，可以通过集成 Zipkin 服务界面上看到;
- 链路优化: 对于调用比较频繁的服务，可以针对这些服务实施一些优化措施。
Google开源了Dapper链路追踪组件，并在2010年发表了论文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》，这篇论文是业内实现链路追踪的标杆和理论基础，具有很高的参考价值。
Spring Cloud Sleuth采用了Google的开源项目Dapper的专业术语。
- Span：基本工作单元，发送一个远程调度任务就会产生一个Span，Span是用一个64位ID唯一标识的，Trace是用另一个64位ID唯一标识的。Span还包含了其他的信息，例如摘要、时间戳事件、Span的ID以及进程ID。
- Trace：由一系列Span组成的，呈树状结构。请求一个微服务系统的API接口，这个API接口需要调用多个微服务单元，调用每个微服务单元都会产生一个新的Span，所有由这个请求产生的Span组成了这个Trace。
- Annotation：用于记录一个事件，一些核心注解用于定义一个请求的开始和结束，这些注解如下。
- cs-Client Sent：客户端发送一个请求，这个注解描述了Span的开始。
- sr-Server Received：服务端获得请求并准备开始处理它，如果将其sr减去cs时间戳，便可得到网络传输的时间。
- ss-Server Sent：服务端发送响应，该注解表明请求处理的完成（当请求返回客户端），用ss的时间戳减去sr时间戳，便可以得到服务器请求的时间。
- cr-Client Received：客户端接收响应，此时Span结束，如果cr的时间戳减去cs时间戳，便可以得到整个请求所消耗的时间。
Spring Cloud Sleuth 也为我们提供了一套完整的链路解决方案,Spring Cloud Sleuth 可以结合 Zipkin，将信息发送到 Zipkin，利用 Zipkin 的存储来存储链路信息，利用 Zipkin UI 来展示数据。
Zipkin
Zipkin是一种分布式链路追踪系统。 它有助于收集解决微服务架构中的延迟问题所需的时序数据。 它管理这些数据的收集和查找。 Zipkin的设计基于Google Dapper论文。
跟踪器存在于应用程序中，记录请求调用的时间和元数据。跟踪器使用库，它们的使用对用户是无感知的。例如，Web服务器会在收到请求时和发送响应时会记录相应的时间和一些元数据。一次完整链路请求所收集的数据被称为Span。
我们可以使用它来收集各个服务器上请求链路的跟踪数据，并通过它提供的 REST API 接口来辅助我们查询跟踪数据以实现对分布式系统的监控程序，从而及时地发现系统中出现的延迟升高问题并找出系统性能瓶颈的根源。除了面向开发的 API 接口之外，它也提供了方便的 UI 组件来帮助我们直观的搜索跟踪信息和分析请求链路明细，比如：可以查询某段时间内各用户请求的处理时间等。
Zipkin 提供了可插拔数据存储方式：In-Memory、MySql、Cassandra 以及 Elasticsearch。接下来的测试为方便直接采用 In-Memory 方式进行存储，生产推荐 Elasticsearch.
上图展示了 Zipkin 的基础架构，它主要由 4 个核心组件构成：
- Collector：收集器组件，它主要用于处理从外部系统发送过来的跟踪信息，将这些信息转换为 Zipkin 内部处理的 Span 格式，以支持后续的存储、分析、展示等功能。
- Storage：存储组件，它主要对处理收集器接收到的跟踪信息，默认会将这些信息存储在内存中，我们也可以修改此存储策略，通过使用其他存储组件将跟踪信息存储到数据库中。
- RESTful API：API 组件，它主要用来提供外部访问接口。比如给客户端展示跟踪信息，或是外接系统访问以实现监控等。
- Web UI：UI 组件，基于 API 组件实现的上层应用。通过 UI 组件用户可以方便而有直观地查询和分析跟踪信息。
案例实战
在本案例一共有三个应用，分别为注册中心，eureka-server、eureka-client、eureka-client-feign，三个应用的基本信息如下：
| 应用名 | 端口 | 作用 |
|---|---|---|
| eureka-server | 8761 | 注册中心 |
| eureka-client | 8763 | 服务提供者 |
| eureka-client-feign | 8765 | 服务消费者 |
其中eureka-server 应用为注册中心，其他两个应用向它注册。eureka-client为服务提供者，提供了一个RESTAPI,eureka-client-feign为服务消费者，通过Feign Client向服务提供者消费服务。
在之前的文章已经讲述了如何如何搭建服务注册中心，在这里就省略这一部分内容。服务提供者提供一个REST接口，服务消费者通过FeignClient消费服务。
服务提供者
eureka-client服务提供者，对外提供一个RESTAPI，并向服务注册中心注册，这部分内容，不再讲述，见源码。需要在工程的pom文件加上sleuth的起步依赖和zipkin的起步依赖，代码如下：
<dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-zipkin</artifactId> </dependency>在工程的配置文件application.yml需要做以下的配置：
