第29集SpringCloudAlibaba全网最全讲解之Sleuth和Zipkin

引言

在微服务架构中，一个用户请求往往需要经过多个服务节点的处理，如何追踪请求在分布式系统中的完整调用链路，分析系统性能瓶颈，定位问题根源，是微服务架构面临的重要挑战。SpringCloudAlibaba Sleuth和Zipkin提供了完整的分布式追踪解决方案。

Sleuth负责在微服务中自动生成和传播追踪信息，Zipkin则提供可视化的链路追踪界面，两者结合使用可以实现微服务系统的全链路监控和性能分析。

本文将深入讲解Sleuth和Zipkin的核心概念、配置方式、追踪机制以及实际应用场景，帮助开发者掌握分布式追踪系统的设计与实现。

分布式追踪核心概念

1. 什么是分布式追踪

分布式追踪是一种用于分析和监控分布式系统的方法，通过记录和关联跨多个服务的请求信息，构建完整的请求调用链路。主要解决的问题包括：

请求链路可视化：清晰展示请求在系统中的完整路径
性能瓶颈分析：识别系统中的性能热点和瓶颈
问题快速定位：快速定位分布式系统中的异常和错误
依赖关系分析：了解服务间的依赖关系和调用频率

2. 分布式追踪架构

graph TB
    A[客户端请求] --> B[服务A]
    B --> C[服务B]
    B --> D[服务C]
    C --> E[服务D]
    D --> F[数据库]
    E --> F

G[Sleuth] --> B
G --> C
G --> D
G --> E

H[Zipkin Server] --> G
I[Zipkin UI] --> H

核心组件：

Trace：一次完整的请求调用链路
Span：链路中的每个操作单元
SpanId：单个操作的唯一标识
TraceId：整个链路的唯一标识
Parent Span：父级操作单元
Child Span：子级操作单元

3. Sleuth和Zipkin关系

Sleuth：Spring Cloud的分布式追踪工具，负责生成和传播追踪信息
Zipkin：Twitter开源的分布式追踪系统，提供数据收集、存储和可视化
关系：Sleuth将追踪数据发送到Zipkin，Zipkin提供Web界面展示追踪结果

Zipkin Server安装与配置

1. 环境准备

系统要求：

JDK 1.8+
内存：2GB+
存储：根据数据量确定

下载Zipkin：

# 下载Zipkin Server
wget https://search.maven.org/remote_content?g=io.zipkin&a=zipkin-server&v=LATEST&c=exec -O zipkin-server.jar

# 或者使用Docker
docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin:latest

2. 启动Zipkin Server

方式1：直接启动

# 使用默认配置启动
java -jar zipkin-server.jar

# 自定义配置启动
java -jar zipkin-server.jar \
  --STORAGE_TYPE=mysql \
  --MYSQL_HOST=localhost \
  --MYSQL_TCP_PORT=3306 \
  --MYSQL_DB=zipkin \
  --MYSQL_USER=root \
  --MYSQL_PASS=password

方式2：Docker启动

# 基础启动
docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin:latest

# 使用MySQL存储
docker run -d -p 9411:9411 \
  -e STORAGE_TYPE=mysql \
  -e MYSQL_HOST=mysql \
  -e MYSQL_TCP_PORT=3306 \
  -e MYSQL_DB=zipkin \
  -e MYSQL_USER=root \
  -e MYSQL_PASS=password \
  openzipkin/zipkin:latest

3. 数据库配置（可选）

创建数据库：

-- 创建Zipkin数据库
CREATE DATABASE zipkin DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;

-- 使用数据库
USE zipkin;

-- 导入Zipkin表结构
source /path/to/zipkin/mysql.sql;

访问Zipkin UI：

地址：http://localhost:9411/zipkin/
功能：查看追踪数据、分析链路性能

Spring Boot集成Sleuth

1. 项目依赖配置

<dependencies>
    <!-- Spring Boot Starter -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>

    <!-- Spring Cloud Sleuth -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
    </dependency>

    <!-- Zipkin客户端 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin</artifactId>
    </dependency>

    <!-- Spring Boot Actuator -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
    </dependency>

    <!-- Web客户端 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>2022.0.0</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

2. 配置文件设置

application.yml：

server:
  port: 8080

spring:
  application:
    name: sleuth-demo-service
  
  # Sleuth配置
  sleuth:
    sampler:
      probability: 1.0  # 采样率，1.0表示100%采样
    zipkin:
      base-url: http://localhost:9411  # Zipkin服务器地址
      sender:
        type: web  # 发送方式：web、kafka、rabbit
    web:
      client:
        enabled: true  # 启用Web客户端追踪
    jdbc:
      enabled: true  # 启用JDBC追踪
    redis:
      enabled: true  # 启用Redis追踪
    kafka:
      enabled: true  # 启用Kafka追踪

# 日志配置
logging:
  level:
    org.springframework.cloud.sleuth: DEBUG
    brave: DEBUG
  pattern:
    console: "%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} [%X{traceId:-},%X{spanId:-}] %-5level %logger{36} - %msg%n"

3. 启动类配置

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class SleuthDemoApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SleuthDemoApplication.class, args);
    }
}

基础追踪功能

1. HTTP请求追踪

@RestController
@RequestMapping("/api")
@Slf4j
public class UserController {

    @Autowired
    private UserService userService;

    @Autowired
    private OrderService orderService;

    @GetMapping("/user/{id}")
    public ResponseEntity<User> getUser(@PathVariable Long id) {
        log.info("获取用户信息，用户ID: {}", id);

        // 手动创建Span
        Span span = tracer.nextSpan()
            .name("get-user-operation")
            .tag("user.id", String.valueOf(id))
            .start();

        try (Tracer.SpanInScope ws = tracer.withSpanInScope(span)) {
            User user = userService.findById(id);

            // 调用其他服务
            List<Order> orders = orderService.getUserOrders(id);
            user.setOrders(orders);

            span.tag("user.name", user.getName());
            span.tag("orders.count", String.valueOf(orders.size()));

            return ResponseEntity.ok(user);
        } catch (Exception e) {
            span.tag("error", true);
            span.tag("error.message", e.getMessage());
            throw e;
        } finally {
            span.end();
        }
    }

    @PostMapping("/user")
    public ResponseEntity<User> createUser(@RequestBody User user) {
        log.info("创建用户: {}", user.getName());

        User createdUser = userService.create(user);

        return ResponseEntity.ok(createdUser);
    }
}

2. 数据库操作追踪

@Service
@Slf4j
public class UserService {

    @Autowired
    private UserRepository userRepository;

    @Autowired
    private Tracer tracer;

    public User findById(Long id) {
        log.info("查询用户，ID: {}", id);

        // 创建数据库操作Span
        Span span = tracer.nextSpan()
            .name("database-query")
            .tag("db.operation", "SELECT")
            .tag("db.table", "users")
            .tag("db.query.id", String.valueOf(id))
            .start();

        try (Tracer.SpanInScope ws = tracer.withSpanInScope(span)) {
            User user = userRepository.findById(id)
                .orElseThrow(() -> new UserNotFoundException("用户不存在"));

            span.tag("db.result.found", "true");
            span.tag("user.name", user.getName());

            return user;
        } catch (Exception e) {
            span.tag("error", true);
            span.tag("error.message", e.getMessage());
            throw e;
        } finally {
            span.end();
        }
    }

    public User create(User user) {
        log.info("创建用户: {}", user.getName());

        Span span = tracer.nextSpan()
            .name("database-insert")
            .tag("db.operation", "INSERT")
            .tag("db.table", "users")
            .start();

        try (Tracer.SpanInScope ws = tracer.withSpanInScope(span)) {
            User savedUser = userRepository.save(user);

            span.tag("db.result.id", String.valueOf(savedUser.getId()));

            return savedUser;
        } catch (Exception e) {
            span.tag("error", true);
            span.tag("error.message", e.getMessage());
            throw e;
        } finally {
            span.end();
        }
    }
}

3. 异步操作追踪

@Service
@Slf4j
public class AsyncService {

    @Autowired
    private Tracer tracer;

    @Async
    public CompletableFuture<String> processAsync(String data) {
        log.info("异步处理数据: {}", data);

        // 异步操作中创建新的Span
        Span span = tracer.nextSpan()
            .name("async-processing")
            .tag("async.data", data)
            .start();

        try (Tracer.SpanInScope ws = tracer.withSpanInScope(span)) {
            // 模拟异步处理
            Thread.sleep(1000);

            String result = "processed-" + data;
            span.tag("async.result", result);

            return CompletableFuture.completedFuture(result);
        } catch (Exception e) {
            span.tag("error", true);
            span.tag("error.message", e.getMessage());
            throw e;
        } finally {
            span.end();
        }
    }
}

高级追踪功能

1. 自定义Span

@Component
@Slf4j
public class CustomTracingService {

    @Autowired
    private Tracer tracer;

    public String processWithCustomSpan(String input) {
        // 创建自定义Span
        Span span = tracer.nextSpan()
            .name("custom-processing")
            .tag("input", input)
            .tag("service", "custom-tracing")
            .start();

        try (Tracer.SpanInScope ws = tracer.withSpanInScope(span)) {
            log.info("开始自定义处理: {}", input);

            // 模拟处理逻辑
            String step1Result = processStep1(input);
            span.tag("step1.result", step1Result);

            String step2Result = processStep2(step1Result);
            span.tag("step2.result", step2Result);

            String finalResult = processStep3(step2Result);
            span.tag("final.result", finalResult);

            log.info("自定义处理完成: {}", finalResult);

            return finalResult;
        } catch (Exception e) {
            span.tag("error", true);
            span.tag("error.message", e.getMessage());
            log.error("自定义处理失败", e);
            throw e;
        } finally {
            span.end();
        }
    }

    private String processStep1(String input) {
        // 模拟步骤1
        return "step1-" + input;
    }

    private String processStep2(String input) {
        // 模拟步骤2
        return "step2-" + input;
    }

    private String processStep3(String input) {
        // 模拟步骤3
        return "step3-" + input;
    }
}

2. 批量操作追踪

@Service
@Slf4j
public class BatchProcessingService {

    @Autowired
    private Tracer tracer;

    public List<String> processBatch(List<String> items) {
        log.info("批量处理，项目数量: {}", items.size());

        Span batchSpan = tracer.nextSpan()
            .name("batch-processing")
            .tag("batch.size", String.valueOf(items.size()))
            .start();

        try (Tracer.SpanInScope ws = tracer.withSpanInScope(batchSpan)) {
            List<String> results = new ArrayList<>();

            for (int i = 0; i < items.size(); i++) {
                String item = items.get(i);

                // 为每个项目创建子Span
                Span itemSpan = tracer.nextSpan()
                    .name("batch-item-processing")
                    .tag("item.index", String.valueOf(i))
                    .tag("item.value", item)
                    .start();

                try (Tracer.SpanInScope itemWs = tracer.withSpanInScope(itemSpan)) {
                    String result = processItem(item);
                    results.add(result);

                    itemSpan.tag("item.result", result);
                } catch (Exception e) {
                    itemSpan.tag("error", true);
                    itemSpan.tag("error.message", e.getMessage());
                    log.error("处理项目失败: {}", item, e);
                } finally {
                    itemSpan.end();
                }
            }

            batchSpan.tag("batch.results.count", String.valueOf(results.size()));

            return results;
        } finally {
            batchSpan.end();
        }
    }

    private String processItem(String item) {
        // 模拟单个项目处理
        return "processed-" + item;
    }
}

3. 错误追踪

@RestController
@RequestMapping("/api/error")
@Slf4j
public class ErrorController {

    @Autowired
    private Tracer tracer;

    @GetMapping("/simulate")
    public ResponseEntity<String> simulateError() {
        log.info("模拟错误场景");

        Span span = tracer.nextSpan()
            .name("error-simulation")
            .start();

        try (Tracer.SpanInScope ws = tracer.withSpanInScope(span)) {
            // 模拟业务逻辑
            String result = processBusinessLogic();

            // 模拟异常
            if (result.contains("error")) {
                span.tag("error", true);
                span.tag("error.type", "business-error");
                span.tag("error.message", "业务处理失败");

                throw new BusinessException("业务处理失败");
            }

            return ResponseEntity.ok(result);
        } catch (Exception e) {
            span.tag("error", true);
            span.tag("error.type", e.getClass().getSimpleName());
            span.tag("error.message", e.getMessage());

            log.error("处理失败", e);
            throw e;
        } finally {
            span.end();
        }
    }

    private String processBusinessLogic() {
        // 模拟业务逻辑
        return "business-result-error";
    }
}

微服务间调用追踪

1. Feign客户端追踪

@FeignClient(name = "order-service", url = "http://localhost:8081")
public interface OrderServiceClient {

    @GetMapping("/api/orders/user/{userId}")
    List<Order> getUserOrders(@PathVariable("userId") Long userId);

    @PostMapping("/api/orders")
    Order createOrder(@RequestBody Order order);
}

配置类：

@Configuration
public class FeignConfig {

    @Bean
    public FeignRequestInterceptor feignRequestInterceptor() {
        return new FeignRequestInterceptor();
    }
}

@Component
public class FeignRequestInterceptor implements RequestInterceptor {

    @Autowired
    private Tracer tracer;

    @Override
    public void apply(RequestTemplate template) {
        Span currentSpan = tracer.currentSpan();
        if (currentSpan != null) {
            // 将追踪信息添加到请求头
            template.header("X-Trace-Id", currentSpan.context().traceId());
            template.header("X-Span-Id", currentSpan.context().spanId());
        }
    }
}

2. RestTemplate追踪

@Service
@Slf4j
public class ExternalApiService {

    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;

    @Autowired
    private Tracer tracer;

    public String callExternalApi(String endpoint) {
        log.info("调用外部API: {}", endpoint);

        Span span = tracer.nextSpan()
            .name("external-api-call")
            .tag("api.endpoint", endpoint)
            .start();

        try (Tracer.SpanInScope ws = tracer.withSpanInScope(span)) {
            // 设置请求头
            HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
            headers.set("Content-Type", "application/json");

            // 添加追踪信息
            Span currentSpan = tracer.currentSpan();
            if (currentSpan != null) {
                headers.set("X-Trace-Id", currentSpan.context().traceId());
                headers.set("X-Span-Id", currentSpan.context().spanId());
            }

            HttpEntity<String> entity = new HttpEntity<>(headers);

            ResponseEntity<String> response = restTemplate.exchange(
                endpoint, 
                HttpMethod.GET, 
                entity, 
                String.class
            );

            span.tag("api.status", String.valueOf(response.getStatusCodeValue()));
            span.tag("api.response.size", String.valueOf(response.getBody().length()));

            return response.getBody();
        } catch (Exception e) {
            span.tag("error", true);
            span.tag("error.message", e.getMessage());
            throw e;
        } finally {
            span.end();
        }
    }
}

3. WebClient追踪

@Service
@Slf4j
public class WebClientService {

    @Autowired
    private WebClient webClient;

    @Autowired
    private Tracer tracer;

    public Mono<String> callExternalService(String url) {
        log.info("使用WebClient调用外部服务: {}", url);

        Span span = tracer.nextSpan()
            .name("webclient-call")
            .tag("service.url", url)
            .start();

        try (Tracer.SpanInScope ws = tracer.withSpanInScope(span)) {
            return webClient.get()
                .uri(url)
                .header("X-Trace-Id", span.context().traceId())
                .header("X-Span-Id", span.context().spanId())
                .retrieve()
                .bodyToMono(String.class)
                .doOnSuccess(result -> {
                    span.tag("response.size", String.valueOf(result.length()));
                })
                .doOnError(error -> {
                    span.tag("error", true);
                    span.tag("error.message", error.getMessage());
                })
                .doFinally(signalType -> {
                    span.end();
                });
        }
    }
}

采样策略配置

1. 概率采样

spring:
  sleuth:
    sampler:
      probability: 0.1  # 10%的请求会被追踪

2. 自定义采样器

@Configuration
public class SamplingConfig {

    @Bean
    public Sampler customSampler() {
        return new Sampler() {
            @Override
            public boolean isSampled(long traceId) {
                // 自定义采样逻辑
                // 例如：只追踪特定路径的请求
                return traceId % 10 == 0; // 10%采样率
            }
        };
    }
}

3. 条件采样

@Component
public class ConditionalSampler implements Sampler {

    @Override
    public boolean isSampled(long traceId) {
        // 根据请求路径决定是否采样
        HttpServletRequest request = getCurrentRequest();
        if (request != null) {
            String path = request.getRequestURI();
            // 只对API路径进行采样
            return path.startsWith("/api/");
        }
        return false;
    }

    private HttpServletRequest getCurrentRequest() {
        try {
            RequestAttributes requestAttributes = RequestContextHolder.getRequestAttributes();
            if (requestAttributes instanceof ServletRequestAttributes) {
                return ((ServletRequestAttributes) requestAttributes).getRequest();
            }
        } catch (Exception e) {
            // 忽略异常
        }
        return null;
    }
}

性能优化

1. 异步发送

spring:
  sleuth:
    zipkin:
      sender:
        type: web
        # 异步发送配置
        connect-timeout: 1000
        read-timeout: 10000

2. 批量发送

@Configuration
public class ZipkinConfig {

    @Bean
    public Sender zipkinSender() {
        return OkHttpSender.create("http://localhost:9411/api/v2/spans");
    }

    @Bean
    public AsyncReporter<Span> spanReporter() {
        return AsyncReporter.create(zipkinSender());
    }
}

3. 本地存储

@Configuration
public class LocalStorageConfig {

    @Bean
    public SpanHandler spanHandler() {
        return new SimpleSpanHandler();
    }
}

监控与告警

1. 指标监控

@Component
@Slf4j
public class TracingMetrics {

    private final MeterRegistry meterRegistry;
    private final Counter traceCounter;
    private final Timer traceTimer;

    public TracingMetrics(MeterRegistry meterRegistry) {
        this.meterRegistry = meterRegistry;
        this.traceCounter = Counter.builder("tracing.traces.total")
            .description("Total number of traces")
            .register(meterRegistry);
        this.traceTimer = Timer.builder("tracing.trace.duration")
            .description("Trace duration")
            .register(meterRegistry);
    }

    public void recordTrace(String serviceName, String operation, Duration duration) {
        traceCounter.increment(
            Tags.of(
                "service", serviceName,
                "operation", operation
            )
        );

        traceTimer.record(duration);
    }
}

2. 健康检查

@Component
public class ZipkinHealthIndicator implements HealthIndicator {

    @Autowired
    private ZipkinProperties zipkinProperties;

    @Override
    public Health health() {
        try {
            // 检查Zipkin连接
            RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
            String url = zipkinProperties.getBaseUrl() + "/api/v2/services";

            ResponseEntity<String> response = restTemplate.getForEntity(url, String.class);

            if (response.getStatusCode().is2xxSuccessful()) {
                return Health.up()
                    .withDetail("zipkin-server", "connected")
                    .withDetail("url", url)
                    .build();
            } else {
                return Health.down()
                    .withDetail("zipkin-server", "unavailable")
                    .withDetail("status", response.getStatusCode())
                    .build();
            }
        } catch (Exception e) {
            return Health.down()
                .withDetail("zipkin-server", "error")
                .withDetail("error", e.getMessage())
                .build();
        }
    }
}

3. 告警配置

@Component
@Slf4j
public class TracingAlertService {

    @Autowired
    private MeterRegistry meterRegistry;

    @EventListener
    public void handleTraceEvent(TraceEvent event) {
        // 检查异常率
        if (event.hasError()) {
            log.warn("检测到追踪异常: {}", event.getErrorMessage());

            // 发送告警
            sendAlert("追踪异常", event.getErrorMessage());
        }

        // 检查响应时间
        if (event.getDuration() > Duration.ofSeconds(5)) {
            log.warn("检测到慢请求: {}ms", event.getDuration().toMillis());

            // 发送告警
            sendAlert("慢请求告警", "请求耗时: " + event.getDuration().toMillis() + "ms");
        }
    }

    private void sendAlert(String title, String message) {
        // 实现告警发送逻辑
        log.info("发送告警: {} - {}", title, message);
    }
}

常见问题与解决方案

1. 追踪数据丢失

问题描述： 部分请求的追踪数据没有出现在Zipkin中

解决方案：

# 检查采样率配置
spring:
  sleuth:
    sampler:
      probability: 1.0  # 确保100%采样

    zipkin:
      base-url: http://localhost:9411
      sender:
        type: web
        connect-timeout: 1000
        read-timeout: 10000

2. 性能影响

问题描述： 启用追踪后系统性能下降

解决方案：

# 调整采样率
spring:
  sleuth:
    sampler:
      probability: 0.1  # 降低到10%采样率

    # 异步发送
    zipkin:
      sender:
        type: web
        # 使用异步发送减少性能影响

3. 内存泄漏

问题描述： 长时间运行后出现内存泄漏

解决方案：

// 正确管理Span生命周期
@Component
public class SpanManager {

    @Autowired
    private Tracer tracer;

    public void processWithSpan(String operation) {
        Span span = tracer.nextSpan().name(operation).start();

        try (Tracer.SpanInScope ws = tracer.withSpanInScope(span)) {
            // 业务逻辑
            doProcess();
        } catch (Exception e) {
            span.tag("error", true);
            span.tag("error.message", e.getMessage());
            throw e;
        } finally {
            span.end(); // 确保Span被正确关闭
        }
    }
}

4. 跨服务追踪中断

问题描述： 微服务间调用的追踪链路不连续

解决方案：

// 确保追踪信息正确传播
@Configuration
public class TracingPropagationConfig {

    @Bean
    public FeignRequestInterceptor feignRequestInterceptor() {
        return new FeignRequestInterceptor();
    }
}

@Component
public class FeignRequestInterceptor implements RequestInterceptor {

    @Autowired
    private Tracer tracer;

    @Override
    public void apply(RequestTemplate template) {
        Span currentSpan = tracer.currentSpan();
        if (currentSpan != null) {
            template.header("X-Trace-Id", currentSpan.context().traceId());
            template.header("X-Span-Id", currentSpan.context().spanId());
        }
    }
}

最佳实践总结

1. 追踪设计原则

合理采样：根据系统负载调整采样率
关键路径：重点追踪核心业务路径
性能考虑：避免过度追踪影响系统性能
数据质量：确保追踪数据的准确性和完整性

2. 命名规范

服务命名：使用清晰的服务名称
操作命名：使用动词+名词的格式
标签命名：使用小写字母和下划线
错误处理：统一错误标签的命名规范

3. 监控策略

实时监控：监控关键指标和异常
趋势分析：分析性能趋势和瓶颈
告警机制：建立完善的告警体系
容量规划：基于追踪数据进行容量规划

总结

SpringCloudAlibaba Sleuth和Zipkin为微服务架构提供了完整的分布式追踪解决方案。通过本文的详细讲解，我们了解了：

核心概念：分布式追踪的基本原理和架构
安装配置：Zipkin Server的安装和配置方法
集成使用：Spring Boot与Sleuth的集成配置
追踪功能：HTTP请求、数据库操作、异步操作的追踪
高级特性：自定义Span、批量操作、错误追踪
微服务调用：Feign、RestTemplate、WebClient的追踪
采样策略：概率采样、自定义采样、条件采样
性能优化：异步发送、批量发送、本地存储
监控告警：指标监控、健康检查、告警配置
问题解决：常见问题的排查和解决方案

在实际应用中，建议：

根据系统特点选择合适的采样策略
建立完善的监控和告警机制
定期分析追踪数据，优化系统性能
注意追踪对系统性能的影响，合理配置

通过掌握这些知识和技能，开发者可以构建高效、可观测的微服务系统，快速定位和解决分布式系统中的问题。

第29集SpringCloudAlibaba全网最全讲解之Sleuth和Zipkin

引言

分布式追踪核心概念

1. 什么是分布式追踪

2. 分布式追踪架构

3. Sleuth和Zipkin关系

Zipkin Server安装与配置

1. 环境准备

2. 启动Zipkin Server

3. 数据库配置（可选）

Spring Boot集成Sleuth

1. 项目依赖配置

2. 配置文件设置

3. 启动类配置

基础追踪功能

1. HTTP请求追踪

2. 数据库操作追踪

3. 异步操作追踪

高级追踪功能

1. 自定义Span

2. 批量操作追踪

3. 错误追踪

微服务间调用追踪

1. Feign客户端追踪

2. RestTemplate追踪

3. WebClient追踪

采样策略配置

1. 概率采样

2. 自定义采样器

3. 条件采样

性能优化

1. 异步发送

2. 批量发送

3. 本地存储

监控与告警

1. 指标监控

2. 健康检查

3. 告警配置

常见问题与解决方案

1. 追踪数据丢失

2. 性能影响

3. 内存泄漏

4. 跨服务追踪中断

最佳实践总结

1. 追踪设计原则

2. 命名规范

3. 监控策略

总结

参考资料